В связи с постоянно растущим потоком больших объемов высокоскоростных данных, перекрывающих конвейеры данных во многих организациях, бизнес-руководители все больше беспокоятся о надежности своих данных. Если вы не верите своим данным, любая последующая деятельность, связанная с ними, ставится под сомнение.

Существует множество причин, по которым некачественные данные могут нанести ущерб организации. Данные часто беспорядочны и изобилуют человеческими ошибками. Когда данные неструктурированы, файлы дублируются, а форматы данных и файловые системы различаются, возрастает несогласованность.

Когда бизнес-данные терпят неудачу и лидеры обеспокоены этим, организации часто ищут виноватых или исправивших проблему. В результате они часто стремятся улучшить управление данными, управление корпоративными данными и следовать рекомендациям DAMA-DMBOK, Свода знаний по управлению данными.

Эти стандартные методы управления данными устарели и стали неэффективными, поскольку данные становятся все более неуправляемыми. Это связано с увеличением количества неструктурированных данных, которые невозможно контролировать. В этих случаях можно добавить искусственный интеллект (ИИ), чтобы помочь восстановить порядок в данных.

Старое определение управления данными.

Традиционно управление данными представляло собой набор компонентов, таких как данные, роли, процедуры, коммуникации, показатели производительности и инструменты. Короче говоря, отсутствие структуры управления данными может привести к аномалиям и ошибкам в данных.

Одна и та же информация может храниться в различных системах продаж, логистики и обслуживания. В процессе интеграции данных это приведет к несоответствию данных, создавая проблемы с целостностью данных, которые будут продолжать наносить ущерб инструментам бизнес-аналитики и отчетности. Эти опасения отражают плохое управление данными, что повышает риски соблюдения нормативных требований.

Основная цель инициативы компании по управлению данными — установить стандартизированные определения и форматы данных, которые можно использовать на всем предприятии. Таким образом, повышается согласованность данных как для бизнес-целей, так и для соблюдения правил.

Несмотря на то, что теперь доступны современные инструменты для улучшения положения управления данными, многие компании продолжают использовать устаревшие стратегии. Структура управления данными с помощью AI и ML может помочь снизить риски и максимизировать ценность данных и алгоритмов, которые все больше способствуют конкурентному преимуществу.

Проблемы управления данными без искусственного интеллекта или машинного обучения.

Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных проблем с традиционным управлением данными:

  • В корпоративных системах существуют проблемы с согласованностью данных.
  • Данные, доступные различным отделам внутри компании, часто противоречат друг другу.
  • Установившихся определений данных для большинства пользователей не существует.
  • Зарегистрированной стратегии управления данными нет.
  • Ненадлежащее использование платформ самообслуживания или бизнес-аналитики
  • Искусство управления аналитикой больших данных

Вышеперечисленные проблемы не новы и существуют уже некоторое время. Однако они стали еще более выраженными с ростом объема, скорости и разнообразия данных.

В мире, где данные растут в геометрической прогрессии, становится все труднее управлять данными и управлять ими без помощи ИИ или машинного обучения. Проще говоря, традиционная структура управления данными больше не подходит для современного ландшафта больших данных.

В следующем разделе будет рассмотрено, как можно использовать ИИ и машинное обучение для помощи в управлении данными.

Управление данными можно значительно улучшить с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО).

Ниже приведены некоторые способы использования ИИ и машинного обучения для улучшения управления данными:

  • Автоматическая очистка данных — включает выявление и исправление ошибок, заполнение отсутствующих значений и стандартизацию форматов данных.
  • Обнаружение данных и связи. Это может помочь сократить время, затрачиваемое на ручной анализ данных.
  • Обнаружение аномалий. Это может помочь выявить проблемы на ранней стадии и предотвратить их перерастание в более серьезные проблемы.
  • Прогнозная аналитика —прогнозируйте будущие тенденции на основе прошлых данных; это может помочь предприятиям принимать более обоснованные решения о том, куда распределять ресурсы.
  • Системная автоматизация — может использоваться в крайних случаях, когда существующие системы управления данными дают сбой. Но без необходимости замены или перенастройки всей системы.

Приведенные выше примеры — это лишь некоторые из способов использования ИИ и машинного обучения для улучшения управления данными. Кроме того, AI и ML также можно использовать для автоматизации создания правил и процедур управления данными.

Некоторые из этих важных инструментов могут помочь обеспечить последовательное соблюдение политик и процедур во всей организации, экономя время на создании и применении политик вручную.

Начальные этапы интеграции ИИ в текущее руководство и управление.

Самая большая ошибка — это попытка внедрить в организацию сразу все инструменты обработки данных AI и ML. Важно начать с малого, с одного-двух пилотных проектов, а затем постепенно расширяться.

ИИ — это новая технология, и организациям потребуется время, чтобы узнать, как лучше всего ее использовать. Важно четко понимать, какие цели управления данными необходимо выполнить и какие инструменты ИИ и МО могут помочь в достижении этих целей.

Также важно вовлекать в процесс принятия решений все заинтересованные стороны, от топ-менеджеров до отдельных отделов. Только при поддержке всех участников организация сможет добиться успеха в управлении данными ИИ.

Наконец, крайне важно регулярно отслеживать ход проектов по управлению данными ИИ и корректировать курс, когда это необходимо. Что-то неизбежно пойдет не так, но, постоянно учась и совершенствуясь, организации могут получить максимальную отдачу от своих инвестиций в ИИ и МО.

Вышеупомянутые три пункта являются ключом к успешной интеграции ИИ в управление данными. Не торопясь, вовлекая все заинтересованные стороны и постоянно отслеживая и корректируя курсы, организации могут гарантировать, что они получают максимальную отдачу от своих инвестиций в ИИ и МО.

В заключение,

Искусственный интеллект может революционизировать управление данными. Автоматизируя повторяющиеся задачи, уменьшая потребность в ручном анализе данных и предоставляя прогнозную аналитику, ИИ может помочь организациям сэкономить время и деньги, одновременно повысив качество своих данных.

Тем не менее, важно помнить, что ИИ все еще является новой технологией, и на дороге будут неровности. Организации должны действовать медленно, вовлекать все заинтересованные стороны, постоянно отслеживать и корректировать их, чтобы обеспечить успешную интеграцию ИИ в их структуру управления данными.