Ataccama mở rộng các công cụ tự động hóa quản lý dữ liệu để đáp ứng nhu cầu do đại dịch gây ra

Trong sự kiện Ataccama Innovate 2021 kỹ thuật số, Ataccama hôm nay đã công bố tính khả dụng chung của bản nâng cấp lớn tiếp theo cho nền tảng quản lý dữ liệu của mình, nền tảng này dựa trên hệ thống chuyên gia và thuật toán học máy để tự động hóa các quy trình.

Công ty cũng đã công bố kết quả của một cuộc khảo sát toàn cầu với hơn 1,000 giám đốc điều hành và người dùng doanh nghiệp — từ doanh nghiệp vừa và lớn. Cuộc khảo sát cho thấy 79% giám đốc điều hành và 75% người dùng ngành nghề kinh doanh đang phải đối mặt với các vấn đề về chất lượng dữ liệu tại thời điểm mà hơn 78/XNUMX số người được hỏi (XNUMX%) hiện đang thu thập và xử lý nhiều dữ liệu hơn so với trước đây. đại dịch.

Được thực hiện bởi ResearchScape, cuộc khảo sát cũng cho thấy hơn một nửa số người dùng (55%) cần trợ giúp thêm để chuyển đổi dữ liệu cho phù hợp với mục đích của họ, với 44% phải đợi một ngày trở lên để nhận trợ giúp từ người dùng kỹ thuật hoặc nhóm CNTT.

Ba tác động hàng đầu của chất lượng dữ liệu kém được người trả lời xác định là thời gian hiểu dữ liệu chậm hơn (46%), tác động tiêu cực đến hiệu quả kinh doanh và quá trình ra quyết định (42%) và tác động tiêu cực đến các sáng kiến ​​chiến lược (40%). Nhưng gần một nửa số người trả lời khảo sát (43%) thừa nhận họ đã triển khai các chiến lược quản trị dữ liệu ở mức độ trưởng thành thấp hoặc hoàn toàn không.

Cụ thể, những người trả lời khảo sát đang tìm cách thực hiện các quy trình để tổ chức dữ liệu tốt hơn (59%), hợp nhất dữ liệu dạng văn bản (55%) và đảm bảo dữ liệu chỉ được sử dụng cho các mục đích tuân thủ quy định (40%).

Giám đốc điều hành Ataccama Michal Klaus cho biết kết quả khảo sát cho thấy các giám đốc điều hành hiện có ý thức hơn rất nhiều về nhu cầu quản lý dữ liệu một cách nhất quán khi họ đầu tư vào các sáng kiến ​​chuyển đổi kinh doanh kỹ thuật số hỗ trợ AI, yêu cầu quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ.

Trên thực tế, những người trả lời khảo sát về công nghệ ưu tiên hàng đầu được xác định trong 12 tháng tới là trí tuệ nhân tạo hoặc học máy (43%), quản trị dữ liệu (41%), bảo mật dữ liệu (41%) và quản lý chất lượng dữ liệu (37%).

Klaus cho biết nền tảng Ataccama ONE Gen2 là một hệ thống chuyên gia đã được tối ưu hóa để quản lý khối lượng lớn dữ liệu khác nhau. Nó cho phép các tổ chức tạo hồ sơ dữ liệu, theo dõi giám sát chất lượng dữ liệu, thiết lập xem trước dữ liệu để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các bộ dữ liệu khác nhau và thực thi các chính sách xác định người dùng cuối nào được phép truy cập dữ liệu nào. Đầu năm nay, Ataccama mua lại Tellstory để thêm khả năng trực quan hóa dữ liệu vào danh mục dữ liệu đã được sửa đổi như một phần của bản phát hành mới nhất của nền tảng.

Các tác vụ và quy trình đang được nâng cao nhờ khả năng của AI bao gồm phân loại dữ liệu, đề xuất quy tắc, khám phá mối quan hệ và dòng dữ liệu, phát hiện bất thường, khớp mẫu, giám sát chất lượng dữ liệu và tích hợp với các công cụ quản lý dữ liệu chính (MDM) mà Ataccama cung cấp.

Khi các tổ chức đầu tư nhiều hơn vào kho dữ liệu và kho dữ liệu, họ sẽ phát hiện ra giới hạn của các quy trình quản lý dữ liệu hiện tại của mình. Trong nhiều trường hợp, lợi tức đầu tư vào các hồ dữ liệu đó không bao giờ thành hiện thực vì không có cách nào để điều hướng tất cả dữ liệu được đổ vào chúng, Klaus lưu ý, đồng thời cho biết thêm “Chúng trở thành đầm lầy dữ liệu”.

Cuối cùng, mục tiêu là cung cấp một nền tảng quản lý dữ liệu giúp các nhóm CNTT đơn giản hơn để cho phép người dùng cuối tự phục vụ các nhu cầu dữ liệu của riêng họ trên quy mô lớn theo cách mà tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và những cân nhắc khác, Klaus nói.

Hầu hết các tổ chức CNTT không đặc biệt thành thạo khi nói đến quản lý dữ liệu và dữ liệu thường được quản lý trong ngữ cảnh của ứng dụng được sử dụng để tạo ra nó. Điều này có nghĩa là các ứng dụng kết thúc việc tạo dữ liệu thường xung đột bởi vì, ví dụ, cách mô tả khách hàng thay đổi từ ứng dụng này sang ứng dụng khác. Áp dụng phân tích nâng cao cho dữ liệu phụ thuộc vào các nhóm CNTT giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu xuất phát từ cách các silo ứng dụng khác nhau kết xuất dữ liệu. Không có gì lạ khi phần lớn dữ liệu đó cũng không đầy đủ hoặc đơn giản là sai.

Bất kể các công cụ được sử dụng để dọn dẹp mớ hỗn độn đó là gì, việc quản lý dữ liệu sẽ cần phải trở nên tự động hơn rất nhiều so với hiện nay để giải quyết quy mô thực sự của những thách thức phía trước.

Nguồn: https://vojibeat.com/2021/04/07/ataccama-expands-data-manager-automation-tools-to-meet-pandemia-drive-needs/