Как инструменты интеллектуального каталога упрощают цифровую трансформацию

Как инструменты интеллектуального каталога упрощают цифровую трансформацию

Источник · Перевод автора

В последнее время инициативы по цифровой трансформации активизировались во всех отраслях. И вы можете ожидать, что тренд будет набирать силу и дальше.

По данным IDC, к 2024 году компании будут направлять более 50% своих ИТ-расходов на инициативы по цифровой трансформации. Более того, к 2023 году рынок инвестиций в цифровую трансформацию, вероятно, достигнет 6,8 триллиона долларов США.

А теперь давайте раскроем тенденции, которые определяют тенденции цифровой трансформации и диктуют необходимость в интеллектуальном инструменте каталога данных. Вот тенденции:

Грамотность данных

Многие предприятия рассматривают каталогизацию данных как ключевую часть своей стратегии цифровой трансформации. Мы видим, что каталогизация данных нашла применение в каждом отдельном стратегическом сценарии использования. Например, такие виды использования, как демократизация данных, обеспечение самообслуживания аналитики и ИИ для реализации инициатив по управлению данными и соблюдению нормативных требований в масштабе всего предприятия, а также ускорение перехода к мультиоблачной среде.

Учитывая повсеместное использование, эта тенденция, вероятно, продолжится более быстрыми темпами в 2021 году. С учетом таких тенденций потребность в грамотности в области данных стала более высокой, чем когда-либо прежде. Компаниям также необходимо хорошо работать в сложной среде обработки данных и поддерживать удаленную рабочую силу.

Но для того, чтобы стать грамотным в области данных, есть предварительное условие. Во-первых, вам необходимо иметь полную видимость ваших данных. Вы должны знать, какие данные у вас есть, где они хранятся, кому они принадлежат, а также ограничения управления. А это означает, что вам необходимо детально понимать свои данные с разных сторон.

В этом контексте Гартер говорит, что к 2023 году компании, продвигающие обмен данными, будут превосходить своих конкурентов по большинству показателей ценности бизнеса.

Наука о данных и ИИ идут рука об руку

Учитывая преобладающие тенденции, стоит верить, что с этого момента наука о данных и внедрение ИИ будут набирать обороты. Кроме того, стало известно, что по крайней мере 76% предприятий отдали приоритет внедрению ИИ и машинного обучения в своих ИТ-бюджетах на 2021 год.

Использование машинного обучения становится все более распространенным, поскольку многие компании внедрили алгоритмы машинного обучения или роботизированную автоматизацию процессов (RPA) для активации некоторых уровней автоматизации.

Благодаря повышенной автоматизации различных бизнес-процессов предприятия смогут извлечь максимальную выгоду из своих инвестиций в искусственный интеллект и науку о данных. Кроме того, предприятия смогут распространить науку о данных и искусственный интеллект на более широкое сообщество пользователей в своих организациях, в отличие от традиционной практики, когда они ограничиваются небольшим кругом специалистов по данным.

Постоянно растущая клиентская база также вызывает потребность в расширении возможностей специалистов по анализу данных с помощью быстрого обнаружения данных и совместной работы с ними. Многие пользователи используют преимущества каталога для реализации инициатив в области аналитики и искусственного интеллекта.

Переход от одного облака к мультиоблаку

Тенденция внедрения облачных технологий становится популярной среди предприятий как стратегическая инициатива, направленная на снижение затрат, стимулирование инноваций и повышение эффективности.

В этом контексте IDC заявляет, что к концу 2021 года 80% предприятий перейдут в облако. И на этом дело не закончится. IDC также заявляет, что 93% предприятий будут реализовывать мультиоблачную стратегию для уменьшения зависимости от одного поставщика, привязки к поставщику и снижения долгосрочных рисков.

Когда компании реализуют стратегию нескольких облаков, они получают множество преимуществ, несмотря на возрастающий уровень сложности.

Это повлечет за собой навигацию и управление несколькими источниками данных в облаках и внутрикорпоративных средах. В то же время возникает потенциальный риск создания нового набора разрозненных данных и технологий.

Здесь играет роль интеллектуальный каталог данных. Каталог данных поможет предприятиям уменьшить сложность.

Например, интеллектуальный каталог данных позволяет пользователям быстро находить данные вместе с ними независимо от источника.

В каталоге также реализованы возможности сквозного анализа происхождения данных и анализа влияния, которые позволяют предприятиям получать подробную информацию о преобразованиях, которым их данные подверглись на протяжении жизненного цикла, во время перехода от источника к целевому через внутренние и мультиоблачные системы. среды.

Есть еще в предложении. Интеллектуальный каталог данных позволяет предприятиям сохранять целостное представление о своих данных. Это избавляет компании от хлопот, связанных с обслуживанием, согласованием и переключением нескольких каталогов данных, относящихся к облаку.

Линия передовых данных – новый тренд

Линия данных играет ключевую роль, особенно при проведении успешных бизнес-трансформаций, основанных на данных, таких как управление корпоративными данными и соответствие нормативным требованиям, модернизация хранилищ данных, а также аналитика самообслуживания и искусственный интеллект.

Но следует отметить важный момент. Все инструменты передачи данных не равны по возможностям. Учитывая растущую сложность, предприятия, вероятно, воспользуются расширенными возможностями по наследию данных для извлечения глубоких данных с подробной информацией на детальном уровне из множества источников данных для создания всеобъемлющего каталога данных.

Имейте в виду, что потребность в глубоком и широком извлечении происхождения данных только усложнит ландшафт данных.

Кроме того, все усложняется в некоторых регулируемых отраслях, где пользователям необходимо правильное понимание своих данных для поддержки инициатив в области науки о данных и искусственного интеллекта при соблюдении существующих нормативных требований.

MLOps взлетает

MLOps – это набор лучших практик, вдохновленных DevOps. MLOps играет решающую роль в расширении сотрудничества и коммуникации между специалистами по обработке данных и другими профессионалами для управления разработкой и производством конвейеров машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла.

Вы можете ожидать, что MLOps положительно повлияет на внедрение ИИ, которое в ближайшие дни приобретет все большее значение.

Вы также можете ожидать, что умные каталоги будут играть решающую роль в командах MLOps в поиске, проверке и совместной работе с данными.

Вывод

Теперь вы знаете, что инструмент интеллектуального каталога данных играет важную роль в инициативах цифровой трансформации. Если ваш бизнес претерпевает цифровую трансформацию, убедитесь, что вы инвестируете в инструмент.