Преодоление разрыва: объяснение различий между управлением данными и управлением аналитикой

За последние несколько десятилетий организации были переполнены данными. Для эффективного управления большими объемами данных и их мониторинга широкое распространение получила система управления данными (Data Governance). С тех пор система управления данными считается надежной и важнейшей моделью, которая используется для преобразования необработанных данных из различных источников и в различных форматах в стратегический актив, обеспечивая их точность, безопасность и высокое качество. Однако с наступлением эры искусственного интеллекта и машинного обучения необходимость осмысления этих высококачественных данных для получения конкурентного преимущества вышла на первый план, что, в свою очередь, привело к резкому росту использования аналитических инструментов. Эти аналитические инструменты:

• Предоставлять содержательную и практическую информацию о поведении потребителей, моделях покупок и прогнозируемом спросе в розничной торговле.
• Обеспечить выявление рисков и выбросов во время мониторинга пациентов/мест в клинических испытаниях для ускоренного принятия решений.
• Оптимизируйте производственную линию, обеспечьте прогностическое обслуживание и ускорьте контроль качества для автопроизводителей.
• Предоставлять точную оценку кредитоспособности, выявление мошенничества и сегментацию клиентов для банков и страховых компаний.

Поскольку объемы данных быстро растут, а аналитика становится центральным элементом в получении информации, потребность в управлении растет, открывая путь для новой и узкоспециализированной структуры «Управление аналитикой».

Что именно представляет собой управление данными?

В целом, управление данными является важным первым шагом в подготовке данных к применению моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, что считается фундаментальным шагом на пути к концепции Информационная архитектура (ИА) для искусственного интеллекта (ИИ), стратегический подход к систематическому поиску, сбору, хранению и управлению структурированными, полуструктурированными и неструктурированными данными для создания высококачественных наборов данных для различных приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Это комплексная система процессов, ролей, политик и стандартов, обеспечивающая точность, безопасность, а также соответствие данных установленным отраслевым нормам и рекомендациям. Кроме того, она регламентирует сбор, хранение, поддержку и распространение данных в рамках всей системы. Управление жизненным циклом информации (ILM) цикл таким образом, чтобы он был последовательным, отвечал указанным организационным стандартам, не вызывал никаких нареканий, хранился в безопасности и был безопасно утилизирован.

Эффективное управление данными имеет решающее значение по нескольким причинам:

• Управление данными обеспечивает более высокую степень точности и достоверности, что, в свою очередь, приводит к высокому качеству данных.
• Высококачественные данные, являющиеся результатом эффективной стратегии управления данными, приведут к получению значимой информации и контролю, а также к более быстрому принятию решений.
• Управление данными приводит к повышению уровня соответствия требованиям GDPR, HIPAA, CCPA, SOX и т.д.
• Это позволяет организациям безопасно и надежно хранить и переносить данные, предотвращая таким образом нарушения безопасности и кибератаки.
• Управление данными часто приводит к улучшению сотрудничества и повышению эффективности работы.

Итак, что же такое управление аналитикой?

С другой стороны, управление аналитикой фокусируется на использовании данных для предиктивного моделирования, создании рекомендательных систем на основе данных о потребителях с использованием предписывающего моделирования, интеллектуальной визуализации с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для точной бизнес-аналитики, обобщении неструктурированных данных на основе обработки естественного языка (NLP) и создании интеллектуальной отчетности. Речь идёт об управлении инструментами, моделями, метриками, панелями мониторинга и аналитическими данными, которые помогают принимать стратегические решения.

Эффективное управление аналитикой имеет решающее значение по нескольким причинам:

• Нормализует ключевые показатели эффективности и метрики для получения единообразных аналитических данных по всем направлениям, что позволяет делать правильные выводы и уверенно принимать стратегические решения.
• Analytics Governance может гарантировать, что принимаемые решения будут повторяемыми, прозрачными, обоснованными данными и логичными.
• Analytics Governance также гарантирует, что результаты модели не являются предвзятыми и не используются не по назначению.
• Это гарантирует, что модели ИИ/МО справедливы, прозрачны и регулярно оцениваются для предотвращения любых искажений в производительности. Постоянная оценка и мониторинг позволяют выявить острую необходимость в обновлении модели.
• Управление позволяет компаниям масштабировать любое развертывание аналитики, способствуя безопасному экспериментированию по всем направлениям.

Превращение данных в стратегический актив посредством сочетания аналитики и управления данными

Управление данными и аналитика часто рассматриваются как отдельные элементы. Без них организации рискуют оказаться втянутыми в хаос принятия решений, разрозненность данных, нарушение конфиденциальности данных и требований законодательства. Однако объединение этих двух подходов и их взаимодействие в рамках целостной, интегрированной системы может многократно повысить эффективность любой организации.

• Повышенная надежность и доверие: Объединение управления данными и управления аналитикой позволяет получить единое представление о данных — от их происхождения до преобразований и окончательной отчетности, тем самым обеспечивая глубокое понимание аудиторского журнала.
• Соблюдение правил и норм: Предприятия могут оптимизировать соблюдение нормативных требований и регулирование, определив общие политики, которые будут управлять всем потоком данных — от первичного сбора данных до их обработки в аналитических моделях и вплоть до их хранения.
• Практические идеи для более быстрого принятия решений: Комплексная стратегия позволяет получать достоверные, надежные исходные данные и достоверные, проверяемые результаты (инсайты), которые являются единообразными по всем направлениям. Благодаря этому решения принимаются быстрее и логичнее.

Узнайте о Платформа общих данных Solix (CDP) которая обеспечивает современную, отвечающую требованиям завтрашнего дня архитектуру и позволяет предприятиям любого размера внедрять масштабируемые, автоматизированные и основанные на политиках структуры управления для структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных.