Překlenutí propasti: Vysvětlení správy dat vs. správy analytických nástrojů

Během posledních několika desetiletí se organizace zaplavily daty. Aby bylo možné efektivně spravovat a monitorovat velké objemy dat, začal se široce prosazovat rámec pro správu dat (Data Governance). Rámec pro správu dat je od té doby považován za důvěryhodný a nezbytný model, který se používá k transformaci nezpracovaných dat pocházejících z různých zdrojů a formátů do strategického aktiva, čímž se zajišťuje jejich přesnost, bezpečnost a vysoká kvalita. S nástupem éry umělé inteligence a strojového učení se však do popředí dostala potřeba pochopit tato vysoce kvalitní data pro získání konkurenční výhody, což vedlo k náhlému nárůstu používání analytických nástrojů. Tyto analytické nástroje;

• Poskytněte smysluplné a praktické poznatky o chování spotřebitelů, nákupních vzorcích a prognózách poptávky v maloobchodním průmyslu.
• Umožněte identifikaci rizik a odlehlých hodnot během monitorování pacienta/místa klinických studií pro rychlejší rozhodování.
• Optimalizujte výrobní linku, umožněte prediktivní údržbu a urychlete kontrolu kvality pro výrobce automobilů.
• Zajistit přesné kreditní skóre, odhalování podvodů a segmentaci zákazníků pro banky a pojišťovny.

Vzhledem k rychlému nárůstu objemů dat a stává se analytika ústředním bodem pro získávání poznatků, roste potřeba správy a řízení, což připravuje cestu pro novější a specializovaný rámec „Správa analytických procesů“.

Co přesně je správa dat?

Správa dat je obecně nezbytným prvním krokem k přípravě dat pro aplikaci modelů umělé inteligence a strojového učení, což je považováno za základní odrazový můstek ke konceptu… Informační architektura (IA) pro umělou inteligenci (AI), strategický přístup k systematickému vyhledávání, zachycování, ukládání a správě strukturovaných, polostrukturovaných a nestrukturovaných dat s cílem usnadnit vytváření vysoce kvalitních datových sad pro různé aplikace AI/ML. Jedná se o komplexní rámec procesů, rolí, zásad a standardů, které zajišťují, že data jsou přesná, správná, bezpečná a v souladu se stanovenými normami a pokyny v oboru. Kromě toho upravuje, jak jsou data shromažďována, ukládána, spravována a sdílena v rámci celého systému. Správa životního cyklu informací (ILM) cyklus takovým způsobem, aby byl konzistentní, splňoval stanovené organizační standardy, nebyl narušen, byl bezpečně uložen a bezpečně vyřazen z provozu.

Efektivní správa dat je klíčová z několika důvodů;

• Správa dat umožňuje dosáhnout vyššího stupně přesnosti a preciznosti, což následně vede k vysoké kvalitě dat.
• Vysoce kvalitní data, která jsou výsledkem efektivní strategie správy dat, by vedla k získání smysluplných poznatků a dohledu a vedla by k rychlejšímu rozhodování.
• Správa dat vede k lepšímu dodržování předpisů GDPR, HIPAA, CCPA, SOX atd.
• Může organizacím umožnit bezpečně ukládat a migrovat data, což vede k prevenci narušení bezpečnosti a kybernetických útoků.
• Správa dat často vede ke zlepšení spolupráce a zvýšení provozní efektivity.

Co je tedy řízení analytických systémů?

Správa analytických dat se naopak zaměřuje na využití dat pro prediktivní modelování, vytváření doporučovacích nástrojů založených na spotřebitelských datech s využitím preskriptivního modelování, inteligentní vizualizace s využitím algoritmů AI/ML pro přesné obchodní poznatky, sumarizace založené na zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro nestrukturovaná data a inteligentní reporting. Jde o správu nástrojů, modelů, metrik, dashboardů a poznatků, které pomáhají řídit strategická rozhodnutí.

Efektivní správa analytických nástrojů je klíčová z několika důvodů;

• Normalizuje klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) a metriky pro konzistentní přehledy napříč všemi oblastmi, aby bylo možné vyvodit správné závěry a s jistotou činit strategická rozhodnutí.
• Správa analytických dat může zajistit, aby rozhodnutí, která jsou činěna, byla opakovatelná, transparentní, založená na datech a logická.
• Správa analytických dat také zajišťuje, aby výsledky modelu nebyly zkreslené ani jakýmkoli způsobem zneužity.
• Zajišťuje, aby modely AI/ML byly spravedlivé, transparentní a pravidelně vyhodnocované, aby se omezilo jakékoli zkreslení ve výkonu. Probíhá průběžné hodnocení a monitorování, aby se ověřilo, zda existuje naléhavá potřeba aktualizace modelu.
• Řízení umožňuje firmám hyperškálovat jakékoli nasazení analytických nástrojů tím, že usnadňuje bezpečné experimentování napříč všemi oblastmi.

Proměna dat ve strategické aktivum prostřednictvím kombinace analytiky a správy dat

Správa dat a správa analytických dat jsou často vnímány jako samostatné entity. Bez nich organizace riskují, že se uvrhnou do chaotického rozhodování, datových sil a porušování ochrany osobních údajů a předpisů. Kombinace obou a jejich společné fungování v rámci holistického, integrovaného rámce však může mnohonásobně zvýšit efektivitu jakékoli organizace.

• Zvýšená spolehlivost a důvěra: Kombinace správy dat a správy analytických dat umožňuje jednotný pohled na data od jejich původu přes transformace až po finální reporting, a tím poskytuje hloubkový vhled do jejich auditní stopy.
• Dodržování předpisů a předpisů: Firmy mohou zefektivnit dodržování předpisů a regulaci definováním zastřešujících zásad, které by řídily celý tok dat od primárního sběru dat přes jejich zpracování analytickými modely až po jejich uchování.
• Praktické poznatky pro rychlejší rozhodování: Komplexní strategie může umožnit získání čistých a spolehlivých vstupů a důvěryhodných a ověřitelných výstupů (informací), které jsou konzistentní napříč všemi oblastmi. Díky tomu lze rozhodnutí činit rychleji a logičtěji.

Další informace o Solix Common Data Platform (CDP) která poskytuje moderní, pro budoucnost připravenou architekturu a pohání podniky všech velikostí k implementaci škálovatelných, automatizovaných a politikou řízených rámců správy a řízení napříč strukturovanými, polostrukturovanými i nestrukturovanými daty.