Antes de explorar data de aprendizado de máquina (ML), vamos definir o que é um data básico: um repositório central que armazena metadados, como data , data , bancos de dados relacionais e data , e identifica seus respectivos proprietários. Amplamente considerados como a base de uma organização data, data promovem data em toda a empresa, servem como uma fonte única de verdade sobre como data ser interpretados e utilizados em análises e promovem data um produto por meio da propriedade dos data .
Embora data existam desde a década de 1950, o primeiro data baseado em aprendizado de máquina, o “Automated Data , só foi lançado em 2012 pela empresa de software empresarial Alation. Esses catálogos automatizados possibilitaram funcionalidades que hoje parecem óbvias, como a captura automática de metadados, mas abriram caminho para os data com aprendizado de máquina avançado de outros fornecedores, como Collibra e Atlan.
Seis recursos a serem considerados em um Data de ML
1. data automática data : “Endereço residencial” é automaticamente marcado como “PII” e classificado em um conjunto de gerenciamento de acesso seguro e em um data “Cliente” para uso.
2. Pesquisa semânticaAI: ao consultar o histórico de pesquisa, a pesquisa data com aprendizado de máquina prevê o data mais relevante e agiliza a pesquisa para o usuário.
3. Mapeamento automatizado data : captura automaticamente as transformações de uma tabela do Sistema de Registro (SOR) até o painel utilizado para análise empresarial.
4. MelhoriaData : O catálogo de ML identifica formatações inconsistentes (por exemplo, “maio de 2023” em vez de “20230501”) e oferece sugestões para melhorar os data.
5. data automatizada data : Ao analisar a integração dos data de liquidez data o ecossistema tecnológico, data das instituições financeiras são alertadas sobre possíveis problemas data que podem ser resolvidos para demonstrar com precisão sua exposição ao risco.
6. Data : Quando um banco de dados com métricas de comportamento do consumidor é integrado ao catálogo, os recursos de aprendizado de máquina classificam automaticamente os data agilizam sua recuperação futura.
Com esses recursos adicionais, as organizações podem organizar, visualizar e contextualizar seus data grande escala, melhorando a qualidade das informações e acelerando o tempo de entrega de projetos de análise que apoiam diretamente a tomada de decisões de alto nível.
Como Data de ML podem acelerar data ?
Data , como já foi mencionado, é o passo fundamental para se tornar uma organização data. Se data (data e cientistasdata , tomadores de decisão etc.) não compreenderem os data, estes não passam de um excesso de armazenamento, o que representa um prejuízo líquido quando se leva em conta o custo do armazenamento data.
data baseados em ML promovem data não apenas removendo barreiras ao aprendizado sobre os data, mas, mais importante ainda, explicando-os na linguagem da empresa. Por exemplo, data automatizadas podem organizar data em domínios específicos da empresa com base em vários elementos, fornecendo um denominador comum que tanto um data quanto um executivo de RH podem usar. Além disso, quandodata conseguem aproveitar data para melhorar seus resultados, elas recorrerão aos data e ao data ) na próxima vez que enfrentarem um desafio semelhante, criando organicamente uma organização data e data.
Por que adquirir data e adotar uma abordagem orientada por dados é essencial para o sucesso
Tornar-se uma organização data é fundamental, dada a natureza em rápida evolução do ambiente empresarial atual. Em uma pesquisa conduzida por Traci Gusher, líder data análises (D&A), 93% das empresas indicaram que continuariam a aumentar “agressivamente” seus investimentos em recursos de D&A. No entanto, de acordo com Deborah Leff, diretora de tecnologia (CTO) de Data e AI IBM, 87% dos projetos data nunca passam da fase de planejamento, prejudicando data .
Com os enormes investimentos que as empresas de todos os setores estão realizando, os vencedores serão aqueles que conseguirem ajudar seus stakeholders a adquirir data. O sucesso na missão de se tornar data tem gerado aumentos no EBITDA de até 25%.
É importante compreender que uma empresa não pode tornar-se data a menos que tenha primeiro tomado as medidas necessárias para adquirir data. Capacitar as pessoas com uma única fonte de verdade para seus data, apoiada por recursos de aprendizado de máquina que eliminam tarefas manuais redundantes, como mapeamento de linhagem, atribuição data e responsáveis data e criação de data, aumenta a transparência e a confiança.
Data : um componente essencial da tomada de decisões
O aprendizado de máquina potencializou data e os transformou em uma ferramenta essencial para o cenário empresarial atual. A capacidade de eliminar as suposições na compreensão de conjuntos de dados complexos por meio de ações “inteligentes” e consistentes aumenta a transparência, o que, por sua vez, gera confiança nos data , resultando em um maior uso dos data, gerando insights mais valiosos e levando a uma tomada de decisão data.
