Voordat we ingaan op data machine learning (ML), gaan we eerst eens kijken wat een standaard data precies is: een centrale opslagplaats waarin metadata zoals data , data , relationele databases en data worden bewaard, en waarin de respectievelijke eigenaren worden vermeld. data worden algemeen beschouwd als de basis van een data organisatie. data bevorderen data binnen de hele onderneming, fungeren als één enkele bron van waarheid voor hoe data worden geïnterpreteerd en gebruikt in analyses, en promoten data een product door middel van eigendom van data .
Hoewel data al sinds de jaren vijftig bestaan, werd de eerste door machine learning aangestuurde data , de „Automated Data , pas in 2012 geïntroduceerd door het bedrijfssoftwarebedrijf Alation. Deze geautomatiseerde catalogi maakten functies mogelijk die vandaag de dag vanzelfsprekend lijken, zoals het automatisch vastleggen van metadata, maar ze hebben de weg vrijgemaakt voor de geavanceerde data van andere leveranciers, zoals Collibra en Atlan.
Zes kenmerken waar je op moet letten bij een Data
1. Geautomatiseerde data : „Thuisadres“ wordt automatisch gemarkeerd als „PII“ en gesorteerd in een beveiligde pool voor toegangsbeheer en een data „Klant“ voor gebruik.
2. AI semantische zoekfunctie: door gebruik te maken van de zoekgeschiedenis voorspelt data data het meest relevant data en versnelt zo het zoekproces voor de gebruiker.
3. Geautomatiseerde mapping data : registreert automatisch de transformaties die een tabel ondergaat vanaf het System of Record (SOR) tot aan het dashboard dat voor bedrijfsdoeleinden wordt gebruikt.
4. VerbeteringData : De ML-catalogus signaleert inconsistente opmaak (bijvoorbeeld „mei 2023“ in plaats van „20230501“) en doet suggesties om de data te verbeteren.
5. Geautomatiseerde data : door de integratie van data het technologische ecosysteem te analyseren, worden data bij financiële instellingen gewaarschuwd voor mogelijke problemen data , die kunnen worden opgelost om hun risicoblootstelling nauwkeurig in kaart te brengen.
6. Data : Wanneer een database met statistieken over consumentengedrag in de catalogus wordt geïntegreerd, classificeren ML-functies de data automatisch data versnellen ze het opvragen ervan in de toekomst.
Dankzij deze extra mogelijkheden kunnen organisaties hun data grote schaal ordenen, visualiseren en in context plaatsen, waardoor de kwaliteit van de inzichten wordt verbeterd en de doorlooptijd van analyseprojecten die de besluitvorming op het hoogste niveau rechtstreeks ondersteunen, wordt verkort.
Hoe kunnen ML Data data bevorderen?
Zoals eerder vermeld, vormt Data de eerste stap op weg naar een data organisatie. Als data (data , datawetenschappers, besluitvormers, enz.) de data niet begrijpen, is het niet meer dan overbodige opslagruimte – wat, gezien de kosten van data, een netto nadeel is.
Door machine learning aangestuurde data bevorderen data niet alleen door belemmeringen voor het leren over de data weg te nemen, maar vooral ook door deze uit te leggen in de taal van het bedrijf. Geautomatiseerde data kunnen bijvoorbeeld data op basis van verschillende elementen indelen in bedrijfsspecifieke domeinen, waardoor een gemeenschappelijke noemer ontstaat die zowel een data als een HR-manager kan gebruiken. Bovendien, wanneerdata data kunnen inzetten om hun output te verbeteren, zullen ze de volgende keer dat ze voor een soortgelijke uitdaging staan, hun toevlucht nemen tot data en de data ), waardoor op natuurlijke wijze een data en data organisatie ontstaat.
Waarom het essentieel is voor succes om data en datagestuurd te zijn
Gezien de snel veranderende aard van het huidige zakelijke klimaat is het van cruciaal belang om een data organisatie te worden. In een onderzoek uitgevoerd door Traci Gusher, een leider data analytics (D&A), gaf 93% van de bedrijven aan dat ze hun investeringen in D&A-capaciteiten "agressief" zouden blijven verhogen. Volgens Deborah Leff, CTO van Data en AI IBM, komt 87% van data echter nooit verder dan de planningsfase, wat een negatieve invloed heeft op data .
Nu bedrijven in alle sectoren enorme investeringen doen, zullen degenen die erin slagen hun stakeholders te helpen data te worden, als winnaars uit de bus komen. Bedrijven die erin slagen data te werken , hebben hun EBITDA met wel 25% zien stijgen.
Het is belangrijk om te beseffen dat een organisatie data organisatie worden als ze eerst de nodige stappen heeft gezet om data te worden. Door mensen te voorzien van één enkele betrouwbare bron voor hun data, ondersteund door ML-mogelijkheden die overbodige handmatige taken zoals het in kaart brengen van gegevensherkomst, het toewijzen van data en eigenaren, en het profileren data overbodig maken, worden de transparantie en het vertrouwen vergroot.
Data : een essentieel onderdeel van de besluitvorming
Machine learning heeft data een enorme impuls gegeven en ze omgevormd tot een onmisbaar hulpmiddel in het hedendaagse bedrijfslandschap. De mogelijkheid om het giswerk bij het interpreteren van complexe datasets weg te nemen door middel van consistente, „intelligente“ acties, vergroot de transparantie. Dit wekt op zijn beurt vertrouwen in data , wat leidt tot een intensiever gebruik van data, meer inzichten oplevert en uiteindelijk resulteert in data besluitvorming.
