Ataccama, salgın odaklı ihtiyaçları karşılamak için veri yönetimi otomasyon araçlarını genişletiyor

Dijital Ataccama Innovate 2021 etkinliği sırasında, atakama bugün, süreçleri otomatikleştirmek için uzman bir sisteme ve makine öğrenimi algoritmalarına dayanan veri yönetimi platformuna yönelik bir sonraki büyük yükseltmenin genel kullanıma sunulduğunu duyurdu.

Şirket ayrıca, orta ölçekli işletmelerden büyük işletmelere kadar 1,000'den fazla yönetici ve iş kullanıcısının katıldığı küresel bir anketin sonuçlarını da yayınladı. Anket, yöneticilerin %79'unun ve iş kolu kullanıcılarının %75'inin, yanıt verenlerin dörtte üçünden fazlasının (%78) eskisinden daha fazla veri toplayıp işlediği bir dönemde veri kalitesi sorunlarıyla mücadele ettiğini ortaya koyuyor. salgın.

ResearchScape tarafından yürütülen anket ayrıca kullanıcıların yarısından fazlasının (%55) verileri amaçlarına uyacak şekilde dönüştürmek için ek yardıma ihtiyaç duyduğunu, %44'ünün teknik bir kullanıcıdan veya BT ekibinden yardım almak için bir gün veya daha fazla beklemek zorunda kaldığını ortaya çıkardı.

Katılımcılar tarafından belirlenen zayıf veri kalitesinin ilk üç etkisi, veri analizinin daha yavaş gerçekleşmesi (%46), iş performansı ve karar verme süreci üzerindeki olumsuz etkiler (%42) ve stratejik girişimler üzerindeki olumsuz etkilerdir (%40). Ancak ankete katılanların yarıya yakını (%43) veri yönetimi stratejilerini ya düşük olgunluk düzeyinde uyguladıklarını ya da hiç uygulamadıklarını itiraf ediyor.

Ankete katılanlar özellikle verileri daha iyi organize etmek (%59), belgelenmiş verileri konsolide etmek (%55) ve verilerin yalnızca düzenlemelere uygun amaçlarla kullanılmasını sağlamak (%40) için süreçler uygulamak istiyor.

Ataccama CEO'su Michal Klaus, anket sonuçlarının, yöneticilerin büyük miktarda veriye erişim gerektiren yapay zeka destekli dijital iş dönüşümü girişimlerine yatırım yaparken verileri tutarlı bir şekilde yönetme ihtiyacı konusunda artık çok daha bilinçli olduklarını gösterdiğini söyledi.

Aslında, önümüzdeki 12 ay için ankete katılanların belirlediği en öncelikli teknolojiler arasında yapay zeka veya makine öğrenimi (%43), veri yönetişimi (%41), veri güvenliği (%41) ve veri kalitesi yönetimi (%37) yer alıyor.

Klaus, Ataccama ONE Gen2 platformunun büyük hacimli farklı verileri yönetmek için optimize edilmiş uzman bir sistem olduğunu söyledi. Kuruluşların veri profilleri oluşturmasına, veri kalitesi izlemesini izlemesine, farklı veri kümeleri arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak için veri önizlemeleri ayarlamasına ve hangi son kullanıcıların hangi verilere erişmesine izin verileceğini belirleyen politikaları uygulamasına olanak tanır. Bu senenin başlarında, Ataccama Tellstory'i satın aldı platformunun en son sürümünün bir parçası olarak yenilenen veri kataloğuna veri görselleştirme yetenekleri eklemek.

Yapay zeka yetenekleri kullanılarak geliştirilen görevler ve süreçler arasında veri sınıflandırma, kural önerisi, ilişki ve veri kökeni keşfi, anormallik tespiti, model eşleştirme, veri kalitesi izleme ve Ataccama'nın sağladığı ana veri yönetimi (MDM) araçlarıyla entegrasyon yer alıyor.

Kuruluşlar veri göllerine ve veri ambarlarına daha fazla yatırım yaptıkça mevcut veri yönetimi süreçlerindeki sınırlamaları keşfediyorlar. Klaus, çoğu durumda bu veri göllerine yapılan yatırımın geri dönüşünün hiçbir zaman gerçekleşmediğini, çünkü bu göllere dökülen tüm verilerde gezinmenin mümkün olmadığını belirtiyor ve ekliyor: "Bunlar veri bataklığına dönüşüyor."

Sonuçta amaç, BT ekiplerinin son kullanıcıların kendi veri ihtiyaçlarına geniş ölçekte self servis hizmet vermesini kolaylaştıran bir veri yönetimi platformu sağlamaktır. gizlilik düzenlemelerine uygundur ve diğer hususlar, dedi Klaus.

Çoğu BT kuruluşu, veri yönetimi konusunda özellikle uzman değildir ve veriler genellikle onu oluşturmak için kullanılan uygulama bağlamında yönetilir. Bu, uygulamaların genellikle çelişkili veriler oluşturduğu anlamına gelir; örneğin, bir müşterinin tanımlanma şekli bir uygulamadan diğerine farklılık gösterir. Gelişmiş analitiği verilere uygulama farklı uygulama silolarının verileri işleme biçiminden kaynaklanan veri kalitesi sorunlarını ele alan BT ekiplerine bağlıdır. Bu verilerin çoğunun eksik veya yanlış olması da alışılmadık bir durum değil.

Bu karışıklığı temizlemek için kullanılan araçlardan bağımsız olarak, önümüzdeki zorlukların gerçek ölçeğini ele almak için veri yönetiminin bugün olduğundan çok daha otomatik hale gelmesi gerekecek.

Kaynak: https://venturebeat.com/2021/04/07/ataccama-expands-data-management-automation-tools-to-meet-pandemic-driven-needs/