Kaip integruoti AI į supaprastintą duomenų valdymą?
Padidėjus skaitmeninimui, milijardai žmonių turi prieigą prie interneto ir naršo internete savo patogumu. Iš esmės kiekvienas jų atliktas veiksmas sukuria naujus duomenis.
Milijardai žmonių kiekvieną dieną bendrauja tarpusavyje ir su prekės ženklais, todėl susidaro duomenų generavimas, viršijantis tradicinių technologijų galimybes ją apdoroti, ir mes vadiname šiuos didelius duomenis. Remiantis pranešimais, kasdien kuriama maždaug 402,74 mln. Terabaitų duomenų, o 181 duomenų apie zettabaitus bus sugeneruota 2025 m.
Dideli duomenys apima duomenis, gautus iš skirtingų šaltinių, įskaitant jutiklių duomenis iš IoT įrenginių, medicininių duomenų ir finansinių operacijų. Būtent dėl to duomenų tvarkymas yra sudėtingas bet kurios organizacijos duomenų komandai.
Nuo duomenų valdymo nuo įvairių šaltinių iki duomenų vientisumo palaikymo, prieigos prie duomenų saugojimo, siloso pašalinimo ir viso to, užtikrinant reguliavimo laikymąsi. Štai kodėl standartizuotas taisyklių, sistemų ir procesų rinkinys, kuris vadinamas duomenų valdymu, padeda supaprastinti veiksmingą duomenų valdymą, kokybę, saugumą ir naudojimą.
Kai AI buvo įvesta kiekvienoje pramonės šakoje ir kiekviename pramoninės operacijų aspektuose, įsivaizduokite, kaip įgyvendindami išplėstinius AI ir ML algoritmus, atsižvelgiant į didelių duomenų laikymąsi, kad supaprastintumėte kai kuriuos duomenų valdymo aspektus. AI duomenų valdyme apima sistemingo ir automatinio požiūrio į duomenų kokybę ir vientisumą įgyvendinimą.
Šiame AI skatinamame pasaulyje organizacijos privalo sudaryti patikimas duomenų valdymo strategijas, kad išspręstų didžiųjų duomenų keliamus iššūkius. PG įgyvendinimas gali automatizuoti kai kurias užduotis, pavyzdžiui, duomenų valymas ir anomalijų nustatymas, todėl duomenų komandoms lengviau atitikti reguliavimo laikymąsi.
Iššūkiai, su kuriais susiduria duomenų valdymas
Dideliems duomenims būdingi 5 V: tūris, greitis, įvairovė, tikrumas ir vertė. Visi šie veiksniai vaidina svarbų vaidmenį didinant didelių duomenų valdymo sudėtingumą. Supraskime keletą iššūkių, su kuriais susiduria duomenų komanda, kad būtų galima valdyti duomenis ir pasiekti didelių duomenų laikymąsi:
1. Duomenų silosai
Remiantis 2023 m. Pramonės tyrimu, kurį užsakė XPLM, maždaug 76% respondentų sutinka, kad duomenų silosai trukdo keistis kryžminiu skyriumi. Duomenų silosai padidėjo daugiau nei 40% bendrovių, o „Data Silos“ gali kainuoti įmonei iki 30% savo metinių pajamų, kaip praneša IDC rinkos tyrimai.
Duomenų silosai yra duomenų rinkiniai, kurių negalima pasiekti kiekviename organizacijos departamente ir yra išskirtiniai vienam ar keliems departamentams. Tai sukuria tokias problemas kaip integracijos problemos, duomenys tampa nebendradarbiaujantys ir netgi apsunkina „C-Suite“ į tai pažvelgti.
2. Neefektyvus duomenų aprašo valdymas
Duomenų kūrimo greitis daro duomenų valdymą beveik neįmanomą. Visi nauji duomenys turi būti apdorojami ir saugomi realiuoju laiku, todėl atsargų paskirstymas pagal duomenų tipą gali būti labai sunkus.
3. Trečiųjų šalių rizika, pavyzdžiui, duomenų pažeidimai, duomenų valdymas
Dalijimasis duomenimis su trečiųjų šalių organizacijomis kelia didelį susirūpinimą valdant duomenis. Ši veikla rizikuoja duomenų saugumu, įvedant rizikos veiksnius, tokius kaip duomenų pažeidimai, kurie gali kelti grėsmę jūsų organizacijos patikimumui. Pavyzdžiui, „Bank of America“ paskelbė, kad 2024 m. Vasario mėn. „Infosys McCamish“ kibernetinis incidentas buvo pažeistas dėl jo klientų duomenų. „Infosys McCamish“ atskleidžia, kad apie 6,5 mln.
4. Sudėtingi duomenų privatumo, saugojimo ir saugumo taisyklės
Didėjant susirūpinimui dėl duomenų saugumo, nebuvo lengva išlaikyti žmonių pasitikėjimą jūsų galimybėmis saugoti jų duomenis ir išlaikyti juos privačius. Štai kodėl saugumo taisyklės ir atitiktis yra sunkesni nei bet kada. Dabar duomenų rinkiniui, turinčiam tokias savybes kaip didelis, eksponentiškai augantis, įvairovė ir daugelis kitų, saugumas ir atitiktis tampa skausmu.
5. Duomenų kokybės išlaikymas
Kadangi daug duomenų reikia tvarkyti, organizacijoms sunku išlaikyti duomenų kokybę. Be to, „didžiųjų duomenų įvairovė“ dar labiau padidina naštą, nes kuo daugiau duomenų yra tvarkyti, tuo sunkiau tai bus valdoma.
6. Vaidmenų ir atsakomybės priskyrimas
Negalime nepastebėti fakto, kad dideli duomenys nėra skirti asmeniui organizacijoje. Jį turi pasiekti keli departamentai, todėl kyla poreikis atlikti tiksliai apibrėžtus vaidmenis ir atsakomybę.
Tai yra duomenų valdymo iššūkiai, kurie yra čia dėl didelių duomenų ypatybių. Ar šiuo metu yra kokių nors šių iššūkių sprendimo? Na, taip, ir tai iš tikrųjų apima karštą šio dešimtmečio temą: dirbtinį intelektą. Taigi, nesikreipkime į tai, kaip AI padeda valdant didelius duomenis.
Kaip AI padeda duomenų valdymui?
Duomenų valdymas yra susijęs su sprendimų, reglamentuojančių teises ir atskaitomybės, susijusios su duomenų saugojimu ir valdymu, sistema. Taigi trys svarbūs ramsčiai sudaro sėkmingos duomenų valdymo strategijos pagrindą: žmonės, procesas ir technologijos.
Veiksmingas duomenų valdymas apima duomenų valdymo komandos, skatinančios organizacijos nuosavybės kultūrą, sukūrimą. Tada tai apima dokumentais pagrįstų strategijų nustatymą, kuriame paaiškinama, kaip duomenys turėtų būti renkami, saugomi, tvarkomi ir dalijami.
Paskutinis ramstis yra technologija, kur pažangi technologija, kaip ir duomenų valdymo AI, naudojama siekiant padidinti efektyvumą ir išlaikyti įgyvendintos duomenų valdymo politikos efektyvumą. Pažiūrėkime, kaip AI padeda supaprastinti duomenų valdymą ir kaip tai leidžia organizacijoms laikytis tokių reguliavimo atitikčių, tokių kaip GDPR ir CCPA:
1. Pagerinkite duomenų kokybę
Naudodami AI įrankius ir modelius, galinčius automatizuoti duomenų valymą, standartizavimą ir patvirtinimą, galime užtikrinti, kad duomenys, kuriuose nurodomi ir naudojami, yra aukštos kokybės. Pavyzdžiui, „Trajechtory“, „Sweephy“ ir „Causalens“ yra kai kurios įmonės, siūlančios AI pagrįstą duomenų valymo ir agregavimo programinę įrangą.
Be to, mes taip pat galime išspręsti dublikatų duomenis, kurie turės didelę įtaką duomenų apimties ir greičio iškeltoms problemoms. Tobulėjant AI, naudinga pateikti šiuos modelius tinkamus ir tikslius duomenis, kad būtų galima tiksliai rezultatams.
2. Atskleiskite duomenų liniją
Nors ne žmogiškai įmanoma sekti duomenų kilmę kartu su visomis su juo susijusiomis transformacijomis, kol jis nebus pateiktas galutiniam duomenų rinkiniui, AI gali tai padaryti tiksliau. Naudodamiesi šia galimybe, mes galime gauti visišką didžiųjų duomenų, kuriuos naudojate organizacijoje, atsekamumą.
3. Automatizuokite duomenų klasifikaciją
Duomenų klasifikacija gali būti automatizuota naudojant AI, kad būtų galima išspręsti įvairius duomenų formatus dideliuose duomenyse. Tai padeda suskirstyti duomenis į struktūrizuotą ir nestruktūrizuotą ir toliau suskirstyti juos į tam tikrą formatą, pavyzdžiui, vaizdą, vaizdo įrašą ar tekstą. Taigi turto žymėjimas tampa lengvesnis, todėl ne tik geriau suskirstyti duomenis į įvairius tipus, bet ir tiksliai sekti atitinkamas bendroves.
4. Sukurkite duomenų žodynėlį
Norint kovoti su duomenų centralizavimu ir lengvu prieinamumu, AI gali būti naudojama duomenų turtui žymėti su automatiniais aprašymais. Kadangi aprašymai atitiks tam tikrą modelį, bus lengviau pasiekti duomenis iš centralizuotos duomenų bazės, todėl duomenų valdymas yra aukščiausias.
5. Pagerinkite privatumą ir saugumą
„Big Data“ yra įvairių duomenų tipų derinys, kurį jau aptarėme. Tačiau dar vienas dalykas, kurį reikia pridėti: „Big Data“ neskelbtinų duomenų mišinys. Taip, gali būti daug neskelbtinų duomenų su dideliais duomenų rinkiniu, kurį reikia filtruoti tinkamame taške. PG tai gali padaryti nustatydama skirtumą tarp jautrių ir nejautrų duomenų modelio. Taigi, tokias problemas kaip duomenų pažeidimai gali būti kontroliuojami prieigos prie trečiųjų šalių metu.
6. Stebėkite duomenis realiuoju laiku
O dabar į svarbiausią iššūkį: realiojo laiko stebėjimas. PG sistemos tai gali padaryti geriau nei žmonės. Reikšmingas skirtumas tarp mūsų ir AI yra tas, kad jis gali pažymėti galimą problemą dar prieš jos atsiradimą.
Pavyzdžiui, „MasterCard“ pradėjo sprendimų žvalgybos procesą, kuris yra „Gen AI“ varomas operacijų rizikos vertinimo priemonė. Tai nuskaito precedento neturinčius vieną trilijoną duomenų taškų, kad būtų galima numatyti tikrų ar klaidingų operacijų tikimybę realiuoju laiku. Tai gali stebėti neįprastus išlaidų modelius, o pradinis modeliavimas rodo, kad AI įrankis gali padidinti sukčiavimo aptikimo rodiklius 20%.
AI naudoja atvejus gerindami duomenų valdymą ir atitiktį
AI duomenų valdyme neapsiriboja teorine nauda – tai jau keičia pagrindines verslo funkcijas. Taigi, pažvelkime į kai kuriuos AI įgyvendinimus, kurie gerina duomenų valdymą ir atitiktį.
1. Pardavimų optimizavimas
Anot Gartnerio, 65% B2B pardavimų bus pagrįsti duomenimis, o ne intuityviai iki 2026 m.. Ką tai reiškia? Šiandien parduodant vietas kuriamos kartu su intuicija, todėl tai yra labiau sėkmės strategija.
Tačiau naudojant AI realiojo laiko duomenų apdorojimą, pardavimo skyrius gali turėti prieigą prie įžvalgų, kurios gali padėti jiems sukurti duomenų remiamas aikšteles realiuoju laiku.
2. Numatoma priežiūra
Prognozuojama techninė priežiūra padeda išvengti nepageidaujamų įvykių pramonės šakose, kurios gamina gamybą ar priklauso nuo sunkiųjų mašinų ir transporto priemonių. Supraskime šį pavyzdį.
Jei gamybos įrenginyje sustos tik viena mašina, tai paveiks visą įrenginį. O kas, jei jūs jau žinote, kuri mašina gali nepavykti? Prognozuojama priežiūra yra tokia, kokia ji yra ir veikia naudojant ML ir IoT panašias koncepcijas.
3. Individualizuota rinkodara
Naudodamiesi AI, rinkodaros specialistai dabar gali sukurti tikslines kampanijas, laikydamiesi GDPR ir kitų privatumo taisyklių. Tai reiškia, kad reikia nukreipti klientą per rinkodarą, kad kampanijos būtų labiau suderintos su tuo, ko iš tikrųjų nori klientai. Maždaug 44% vartotojų iš tikrųjų neturi jokių problemų, jei AI jiems rekomenduoja daiktus.
4. Projekto valdymas
Paskutinis, bet ne mažiau svarbus dalykas-AI įrankiai padeda sekti duomenų priklausomybes ir atitikties metriką didelio masto projektuose, sumažinant riziką. Projekto valdymas ne tik jį baigia. Tai taip pat atitinka įstatymų ir kitų teisės aktų laikymąsi. AI tiksliai padės jums tai spręsti, taip pat spręsdami bendrąsias problemas, tokias kaip laiko paskirstymas, biudžeto apribojimai ir efektyvus darbo jėgos paskirstymas.
Ateities AI tendencijos duomenų valdyme
AI technologija nuolat tobulėja, nes dabartinėje technologijoje yra spragų, kurias reikia sujungti. Pavyzdžiui, dabar AI modeliai yra mokomi teikti rekomendacijas, tokias kaip prognozuojant paciento diabeto išsivystymo riziką analizuojant paciento medicininius įrašus, istoriją, ataskaitas ir gyvenimo būdo veiksnius. Tačiau kaip gydytojas supras, kokiu pagrindu buvo priimtas sprendimas, jei AI modelis pažymės pacientą kaip didelę riziką?
Šis skaidrumo trūkumas turi būti išspręstas, kad galėtume pasitikėti AI modelių sprendimais. Tai pristato paaiškinamą AI.
Paaiškinama AI gali padėti atitikti duomenų valdymo laikymąsi, užtikrinant, kad visos AI naudojamos funkcijos duomenų valdyme yra gerai dokumentuotos ir nėra pagrįstos jokiu šališkumu. Tai gali tvarkyti AI modelių, duomenų versijų ir sprendimų priėmimo procesų įrašus, kad būtų palaikomas audito procesas.
Be to, augant dideliems duomenims, reikės didelio našumo skaičiavimo, kad būtų galima sukurti didelio masto modelius, galinčius tvarkyti vis sudėtingesnius duomenų rinkinius. Taigi ribos, kurios šiuo metu riboja AI duomenų valdyme, bus toliau tempiamos.
Kita reikšminga tendencija bus sutelkti dėmesį į sintetinių duomenų kūrimą siekiant išspręsti privatumo problemas ir duomenų trūkumą. Taigi, naudojant mažiau realių duomenų, bus gauta daugybė sintetinių duomenų, kurių rezultatai yra panašūs į tuos, kurie tikimasi iš realių duomenų.
Netrukus AI modeliai bus mokomi decentralizuotų duomenų, tai reiškia, kad jie turės atskirą žinių bazę. Tai puikiai tinka užtikrinti privatumą ir saugumą bendradarbiaujant nepakenkiant neskelbtinai informacijai.
Išvada
Duomenų valdymo svarba negali būti pervertinta dideliems duomenims. Aukščiau paminėtiems iššūkiams reikia novatoriškų sprendimų, o AI pateikia įrankius, reikalingus norint naršyti šią besivystančią kraštovaizdį. Nors mes jau naudojame AI kelioms užduotims ir esame pasirengę padidinti jo naudojimą, AI ateitis duomenų valdyme yra dar ryškesnė. AI turės įtakos duomenų valdymo technologiniams apribojimams ir palengvins didelių duomenų tvarkymą.
