Значение данных в качестве

По мере увеличения объема данных, создаваемых и хранимых организациями, расширенная аналитика, такая как машинное обучение, играет решающую роль в превращении этих данных в значимые бизнес-идеи и помощи в обеспечении качества. В то же время организации сталкиваются со значительными проблемами из-за быстрого расширения типов данных. Если они хотят успешно использовать возможности, фирмы должны преодолеть недостатки, присущие хранилищам данных, а также устранить плохую видимость перемещений данных и "беспорядок" энтропии данных.

Хранилища данных - объединение в эпоху аналитики данные являются основным активом для компаний, предоставляющих финансовые услуги, однако большая их часть сильно распределена по разрозненным и изолированным системам, отделам, функциям, географическим районам, базам данных, файлам и архивам. Даже самые простые запросы должны обрабатываться по нескольким каналам и бизнес-областям, каждая из которых имеет доступ к различным источникам данных. Главное - обеспечить доступность данных в нужное время, в нужном месте и в нужном формате. Для достижения этой цели фирмы должны объединить свои хранилища данных с помощью аналитической платформы. Такие платформы являются основополагающими инструментами для согласования данных, позволяющими фирмам наиболее эффективным и действенным образом собирать, хранить, вычислять и анализировать данные из различных источников.

Родословная данных - четкая линия видимости. В мире больших данных современные методы оценки информационных рисков и контроля прискорбно недостаточны, поскольку они не обеспечивают адекватной видимости данных. Инструмент для отслеживания данных от точки происхождения до преобразования и, в конечном счете, потребления, передача данных может заполнить этот пробел. Однако его потенциал не используется из-за отсутствия отраслевых стандартов. Существует три важнейших руководящих принципа, позволяющих сделать передачу данных полезной и стандартизированной. Во-первых, сделайте это дружественным к бизнесу. Во-вторых, выделите контекст и принадлежность данных. И в-третьих, покажите, как данные преобразуются и используются. Фирмы, которые успешно используют передачу данных, получат дополнительную ценность за счет снижения затрат наряду со снижением рисков с помощью усиленного контроля.

Энтропия данных - устранение беспорядка. Нежелание организаций удалять данные приводит к переполнению хранилищ, заполненных устаревшей, невидимой и труднодоступной информацией. Другими словами, беспорядок в данных. Временные исправления только добавляют дополнительные уровни беспорядка и приводят к энтропии данных - тенденции к тому, что данные внутри предприятия становятся все более неупорядоченными. В то время как большие программы часто ориентированы на данные и создают беспорядок в данных, они также предоставляют возможность внедрять передовые на рынке методы управления данными. Организация, которая прививает культуру, в которой данные рассматриваются как актив, сможет обеспечить, чтобы каждая крупная программа служила укреплению ее экосистемы данных.

Машинное обучение - охватывающее автоматизацию. Машинное обучение может автономно идентифицировать шаблоны, анализировать данные и интерпретировать их с помощью отчетов и визуализации данных. ML может быть мощным дополнением к любому инструментарию анализа данных, но требуется тщательное планирование и понимание соответствующих методов на высоком уровне. Бизнес-вопрос, на который организация стремится ответить, определит тип ML, который будет развернут; и тип и качество доступных данных также должны быть ключевыми соображениями. Если фирмы смогут успешно объединить данные в разных хранилищах, внедрить линейку данных для повышения видимости и использовать реализации крупных программ для снижения энтропии, то возможности, предоставляемые машинным обучением, будут значительными.