Данные являются важным активом для любого бизнеса, и для их создания, получения и подготовки к аналитическому использованию прилагаются всесторонние усилия. Но не менее важным, чем сбор и очистка, является обеспечение их доступности для пользователей во всей организации.

Это подчеркивает необходимость организованной инвентаризации данных — каталога, позволяющего легко сортировать, искать и находить необходимые активы данных. Другими словами, вам нужен каталог данных, основной компонент управления основными и метаданными.

Давайте поговорим о том, почему такая система важна, а также о том, как машинное обучение может помочь вашей организации полностью оптимизировать задействованные процессы.

Каталогизация данных, объяснение

По мере масштабирования предприятий наступит момент, когда они будут получать огромное количество данных из различных источников. Обычно этот стек баз данных разрознен, с разными размерами и технологиями — от СУБД до MongoDB — которые развивались с течением времени.

Чтобы устранить разрозненность и создать унифицированное представление о продуктах, клиентах и ​​операциях, корпоративные данные обычно размещаются в общем ресурсе данных, таком как унифицированное хранилище данных или репозиторий основных данных. Но даже с таким единым окном организации обнаруживают, что у них все еще есть проблемы с доступом к необходимым им активам данных.

Обязательно к прочтению: Управление мастер-данными: почему это важно и как его автоматизировать с помощью машинного обучения

Без достаточной видимости содержимого и контекста существующих баз данных слишком много времени будет потрачено на поиск и понимание данных. А процесс управления данными и так уже длительный. Вот почему так важен каталог данных — мощный инструмент, позволяющий заказывать нужные данные из соответствующих баз данных.

По сути, каталог данных включает следующие аспекты управления данными:

  • Сбор данных — процесс внесения данных в базу данных с использованием ETL или потоков.
  • Возможность поиска данных — процесс предоставления доступа к данным, чтобы пользователи могли легко находить нужные им данные.
  • Видимость данных – процесс предоставления релевантного представления активов корпоративных данных, например 360-градусного обзора клиента или продукта.
  • Словарь данных — набор различных функций и атрибутов активов данных, также называемый хранилищем метаданных.

Например, у клиента в вашей организации могут быть разные элементы данных и учетные записи в разных отделах. Решение по управлению основными данными группирует этого клиента как один актив, а затем передает его в каталог данных. При такой настройке представитель службы поддержки клиентов может просто ввести любую информацию о клиенте в каталог (уникальный идентификатор, адрес электронной почты и т. д.) и получить доступ к единому источнику достоверной информации.

Однако такой общекорпоративный взгляд может быть ошеломляющим. В конце концов, у разных пользователей разные потребности в данных. Таким образом, каталог данных также обеспечит быстрый доступ к релевантной и значимой информации, которая подходит для цели поиска. В приведенном выше случае представитель сможет понять, кому принадлежат различные элементы данных и имеют ли они отношение к ним.

Каталоги данных также пригодятся, когда организации решат внедрить облачную инфраструктуру. В связи с тем, что в последнее время основное внимание уделяется глобальному сотрудничеству и удаленной рабочей силе, быстрая миграция активов имеет решающее значение. Каталог данных поможет ускорить этот процесс, обеспечив возможности готовности данных в современной облачной среде.

Что ML привносит в процесс каталогизации данных?

Каталоги данных обеспечивают эффективность и производительность, поэтому будет нелогичным, если фактический процесс будет выполняться вручную. К счастью, широкое распространение получило использование технологий искусственного интеллекта для автоматизации функций, которые ранее выполнялись вручную. Ниже приведены несколько способов использования машинного обучения для создания лучшего каталога данных.

1. Возможности автоматической каталогизации

Машинное обучение можно использовать для автоматизации различных аспектов процесса каталогизации данных. Например, вы можете создать алгоритм для автоматической группировки учетных записей клиентов и их идентификаторов для золотой записи. Это обеспечивает эффективную дедупликацию, обнаружение схемы, тегирование и даже обнаружение выбросов.

2. Более мощный способ поиска

Организации также могут использовать обработку естественного языка для расширения возможностей поиска в каталоге данных. Таким образом, вы можете извлекать метаинформацию из различных неструктурированных наборов данных, таких как изображения, видео и аудио. NLP также может помочь при работе с поврежденными или грязными данными.

3. Интеллектуальные рекомендации

Как и рекомендации по продуктам, которые вы видите на веб-сайтах розничной торговли, каталоги данных также могут предоставлять пользователям рекомендации на основе машинного обучения о других элементах данных и наборах данных, которые могут иметь отношение к критериям поиска. Это особенно полезно для специалистов по продажам, когда они пытаются продавать продукты клиентам или даже техническим экспертам, когда они имеют дело с постоянно развивающимися продуктами.

4. Прочная основа для управления данными

Цифровая экономика имеет множество правил и положений, касающихся данных, и соблюдать их все может быть непросто. Каталоги данных можно использовать для полного понимания каждого элемента данных, для чего он используется и какая защита ему требуется. Чтобы сделать еще один шаг вперед, машинное обучение может решать проблемы согласованности в определениях и качестве данных.

5. Готов к аналитике

Часто специалистам по машинному обучению требуется слишком много времени, чтобы решить, какие данные использовать для проекта моделирования данных. Обычно это происходит из-за разрозненного подхода к созданию активов ML/AI, таких как наборы данных, наборы функций и модели. Каталог данных на основе машинного обучения может улучшить отслеживаемость между данными, экспериментами, конвейерами и кодом.

По теме: Как построить модели машинного обучения за 4 шага

Упрощение и оптимизация обнаружения данных

Включив возможности машинного обучения, ваш каталог данных может стать еще более мощным и масштабируемым. Это может помочь эффективно организовать различные бизнес-активы вашего предприятия, внедрить эффективное управление метаданными и расширить возможности принятия решений. С помощью этого инструмента пользователи по всему конвейеру данных могут легко искать, оценивать и применять данные, необходимые им для анализа и других целей.

Первоначально опубликовано на https://blog.ducenit.com 18 ноября 2020 г.