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Avant d'aborder data pour l'apprentissage automatique (ML), définissons ce qu'est un data de base : un référentiel central qui stocke des métadonnées telles que data , data , les bases de données relationnelles et data , et qui identifie leurs propriétaires respectifs. Largement considérés comme le fondement d'une organisation data, data favorisent data à l'échelle de l'entreprise, servent de source unique de vérité sur la manière dont data être interprétées et utilisées dans l'analyse, et valorisent data produit grâce à la propriété data .
Si data existent depuis les années 1950, ce n’est qu’en 2012 que le premier data basé sur le machine learning, l’« Automated Data , a été lancé par l’éditeur de logiciels d’entreprise Alation. Ces catalogues automatisés offraient des fonctionnalités qui semblent aujourd’hui évidentes, telles que la capture automatique des métadonnées, mais ils ont ouvert la voie aux data optimisés par le machine learning proposés par d’autres fournisseurs, tels que Collibra et Atlan.
Six fonctionnalités à rechercher dans un Data d'apprentissage automatique
1. data automatisé data : la « adresse personnelle » est automatiquement marquée comme « donnée à caractère personnel » et classée dans un pool de gestion des accès sécurisé ainsi que dans un data « Client » en vue de son utilisation.
2. Recherche sémantique basée sur l'IA: en s'appuyant sur l'historique de recherche, la recherche data par apprentissage automatique identifie les data les plus pertinentes et accélère la recherche pour l'utilisateur.
3. Cartographie automatisée data : enregistre automatiquement les transformations d'une table, depuis le système de référence (SOR) jusqu'au tableau de bord destiné à un usage métier.
4. AméliorationData : le catalogue ML détecte les incohérences de formatage (par exemple « mai 2023 » au lieu de « 20230501 ») et propose des suggestions pour améliorer les data.
5. data automatisé data : en analysant l'intégration des data de liquidité data l'écosystème technologique, data au sein des institutions financières sont alertées des problèmes potentiels data , qui peuvent être résolus afin de refléter avec précision leur exposition au risque.
6. Data : lorsqu'une base de données contenant des indicateurs sur le comportement des consommateurs est intégrée au catalogue, les fonctionnalités d'apprentissage automatique classifient automatiquement les data facilitent leur consultation ultérieure.
Grâce à ces nouvelles fonctionnalités, les entreprises peuvent organiser, visualiser et contextualiser leurs data grande échelle, ce qui améliore la qualité des informations et accélère la mise en œuvre des projets d'analyse qui soutiennent directement la prise de décision au plus haut niveau.
Comment Data d'apprentissage automatique peuvent-ils favoriser data ?
Comme indiqué précédemment, Data constitue la première étape indispensable pour devenir une organisation data. Si data (data et scientifiquesdata , décideurs, etc.) ne comprennent pas ces data, celles-ci ne valent pas mieux qu'un simple surcroît de stockage, ce qui représente un coût net négatif compte tenu du coût de data stockage.
data basés sur le machine learning favorisent data non seulement en supprimant les obstacles à data compréhension, mais surtout en les expliquant dans le langage de l'entreprise. Par exemple, data automatisées peuvent organiser data en domaines spécifiques à l'entreprise en fonction de divers éléments, fournissant ainsi un dénominateur commun que peuvent utiliser aussi bien un data qu'un responsable des ressources humaines. De plus, lorsquedata sont en mesure d'exploiter data pour améliorer leur rendement, ils se tourneront vers data et le data ) la prochaine fois qu'ils seront confrontés à un défi similaire, créant ainsi naturellement une organisation data et data.
Pourquoi il est essentiel de maîtriser data et de s'appuyer sur elles pour réussir
Devenir une organisation data est indispensable compte tenu de l'évolution rapide de l'environnement commercial actuel. Dans une étude menée par Traci Gusher, experte data analyse (D&A), 93 % des entreprises ont indiqué qu'elles continueraient à augmenter « de manière agressive » leurs investissements dans les capacités D&A. Cependant, selon Deborah Leff, directrice technique de Data et de l'IA chez IBM, 87 % des projets data ne dépassent jamais la phase de planification, ce qui a un impact négatif sur data .
Alors que les entreprises de tous les secteurs réalisent d'énormes investissements, les gagnants seront ceux qui parviendront à aider leurs parties prenantes à acquérir data. La réussite de cette transition vers data a permis d'enregistrer des hausses de l'EBITDA pouvant atteindre 25 %.
Il est important de comprendre qu’une entreprise ne peut pas devenir data si elle n’a pas d’abord pris les mesures nécessaires pour acquérir data. En mettant à la disposition des collaborateurs une source unique et fiable de data, s’appuyant sur des capacités d’apprentissage automatique qui éliminent les tâches manuelles redondantes telles que la traçabilité data , l’attribution data et de responsables, ainsi que le profilage data, on renforce la transparence et la confiance.
Data : un élément essentiel de la prise de décision
L'apprentissage automatique a considérablement dynamisé data et les a transformés en un outil indispensable dans le paysage commercial actuel. La capacité à éliminer les approximations dans la compréhension d'ensembles de données complexes grâce à des actions « intelligentes » cohérentes renforce la transparence, ce qui renforce à son tour la confiance dans data . Il en résulte une utilisation accrue des data, qui permet d'obtenir des informations plus pertinentes et aboutit à une prise de décision data.
