Revolucija v svetu podatkov: Actian predstavlja opazovanje, ki ga podpira AI!

Revolucija v svetu podatkov: Actian predstavlja opazovanje, ki ga podpira AI!

Actian, oddelek HCLSoftware, pred kratkim Opazljivost podatkov Actian predstavil rešitev, ki uporablja umetno inteligenco (AI) in strojno učenje za spremljanje kakovosti podatkov in odkrivanje nepravilnosti. To je storjeno z namenom pomagati podjetjem pospešiti njihove pobude na področju umetne inteligence, povečati hitrost inovacij in zmanjšati morebitna tveganja. V času, ko tradicionalni pristopi k kakovosti podatkov pogosto ne zadoščajo več, da bi sledili vse večji kompleksnosti podatkovnega okolja, je ta nova rešitev pomemben korak. Gartner ocenjuje, da se bo do leta 2026 približno 50 % organizacij, ki uporabljajo porazdeljene podatkovne arhitekture, zanašalo na takšna orodja za opazovanje podatkov.

Actian Data Observability zagotavlja neprekinjeno spremljanje celotnega podatkovnega ekosistema, hkrati pa določa in izvaja na tisoče pravil kakovosti podatkov. Razsežnosti spremljanja so raznolike in vključujejo vidike, kot so ažurnost podatkov, obseg, premik sheme, vzorci distribucije in prilagojena poslovna pravila. Zaznavanje anomalij, ki ga poganja ML, samodejno identificira izstopajoče vrednosti in odstopanja, kar pomaga izboljšati celovitost podatkov.

Celovitost podatkov kot ključ do umetne inteligence

Glede na nedavno poročilo avtorja natančno Celovitost podatkov je ključnega pomena za uspeh pobud AI. Več kot 67 % vprašanih je poročalo o omejenem zaupanju v podatke, kar je precejšnje povečanje v primerjavi z lanskim letom. Glavni razlogi za to so vse večja kompleksnost podatkovnega ekosistema in izziv učinkovitega upravljanja podatkov na mestu uporabe in podatkov v oblaku.

Čeprav 60 % organizacij vidi umetno inteligenco kot ključno komponento svojih podatkovnih programov, jih le 12 % poroča, da so njihovi podatki dobro pripravljeni za pobude umetne inteligence. Pomanjkanje usposobljenih talentov je opredeljeno kot ključni kamen spotike pri uvajanju umetne inteligence in s tem se strinja 60 % vprašanih. Podrobni koraki priprave podatkov vključujejo prepoznavanje kritičnih nizov podatkov ter načrtovanje kakovosti in upravljanja podatkov.

Priporočila za prihodnost

Po mnenju anketirancev sta glavna izziva glede celovitosti podatkov kakovost podatkov (64 %) in upravljanje podatkov (51 %). Za reševanje teh izzivov strokovnjaki priporočajo proaktiven pristop k zagotavljanju zaupanja vrednih podatkov, uporabo umetne inteligence za izboljšanje upravljanja in jasen poudarek na upravljanju metapodatkov. Poleg tega je odločanje na podlagi podatkov ključni cilj za 76 % organizacij.

Nova Actian Data Observability, ki bo globalno na voljo junija 2025 in bo postala del platforme Actian Data Intelligence Platform jeseni 2025, bi lahko pomembno prispevala k pomoči podjetjem pri premagovanju zgornjih izzivov in zagotavljanju podatkov, ki podpirajo AI. S svojo odprto arhitekturo ga je mogoče neopazno vključiti v podatkovna skladišča v oblaku, podatkovna jezera in pretočne platforme.