Эффективно разработанная система управления базами данных имеет важное значение для предприятия, стремящегося максимизировать влияние своих аналитических инициатив и развиваться, чтобы использовать эффективные данные и инструменты на базе искусственного интеллекта. Но, как мы видели, этапы подготовки данных конвейера данных могут быть чрезвычайно трудоемкими для специалистов по данным и связанных с ними специалистов и могут вызвать проблемы с эффективностью. Расширенная аналитика значительно помогла на протяжении всего процесса от сбора данных до предоставления информации и рекомендаций для принятия бизнес-решений.

Так что же такое расширенное управление базами данных? Расширенное управление данными использует методы машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации и улучшения операций. Оно может помочь специалистам по обработке и анализу данных, выполняя трудоемкие и требующие больших объемов данных задачи, которые обычно можно выполнять вручную путем личного анализа и инструменты.

Например; обнаружение аномалий в больших наборах данных, решение проблем с качеством данных и отслеживание конкретных данных из отчета до их источника. Модели искусственного интеллекта более сложны и специально разработаны для выполнения этих задач по управлению данными. Зачастую они занимают меньше времени, допускают меньше ошибок и в долгосрочной перспективе обходятся дешевле.

Можно даже улучшить существующие платформы и инструменты управления данными, чтобы поэкспериментировать с расширенным управлением данными. При более внимательном рассмотрении варианты использования расширенного управления данными могут заключаться в поддержке и ускорении некоторых вещей, как указано ниже:

  • Управление метаданными и их организация. Удобная маркировка, классификация и поиск данных. Автоматический сбор, организация, каталогизация и объединение технических и бизнес-метаданных как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Использование ИИ для выявления системных зависимостей, потоков данных и аномалий.
  • Качество данных: выявление и устранение проблем с качеством данных. Предложение правил качества данных на основе существующих наборов данных и их запуск. Распознавание закономерностей и аномалий и моделирование корреляций. Предложение действий по очистке данных на основе прогнозируемых значений и ручной очистки данных.
  • Управление основными данными: выявление и оценка потенциальных основных данных. Автоматическое создание модели основных данных, сопоставление объектов данных. Предложение действий для сопоставления и слияния для создания единого источника достоверной информации на основе шаблонов использования, показателей доверия и т. д.

Некоторые расширенные инструменты управления данными:Cognos Analytics от IBM, AnswerRocket, Power BI от Microsoft, Oracle Analytics Cloud, ОС Analytics (Pyramid v2020).

Очевидно, что расширенное управление данными требует некоторого человеческого контроля. Здесь люди, машинное обучение и искусственный интеллект дополняют друг друга и заполняют пробелы в недостатках друг друга, создавая впечатляющую систему работы.

Машинное обучение в расширенном управлении данными автоматизирует некоторые обычные ручные задачи специалистов по данным. Эти мероприятия включают в себя настройку и оптимизацию производительности базы данных, а также другие работы по администрированию базы данных, которые сосредоточены на вычислительных ресурсах и являются итеративными.

Автоматизация некоторых из этих заданий может сократить количество доступных должностей администраторов баз данных начального уровня, однако, по мнению некоторых аналитиков, это не ограничивает требования к человеческим навыкам и вкладу в управление данными. Расширенное управление данными использует инструменты машинного обучения или ботов с искусственным интеллектом, чтобы предлагать умные предложения, позволяя людям принимать окончательные решения.

Компаниям необходимо переделать процессы управления данными с конечной целью, чтобы они могли автоматизировать процесс обращения данных и продвинуть свой курс дальнейшего анализа информации. Имея правильные инструменты для управления данными, компании могут модернизировать свои продукты, устраняя сложности, связанные с информацией. Уменьшение сложности — это ключ к стремлению любого бизнеса к достижению бизнес-целей, и стартапы — то же самое. Соответственно, использование расширенных методов управления данными — это путь вперед, чтобы оставаться серьезными и дать компаниям «голубых фишек» шанс заработать свои деньги.

Спасибо, что прочитали этот небольшой фрагмент контента, и надеемся, что статья оказалась для вас полезной!

Пожалуйста, хлопайте в ладоши и оставляйте комментарии, если вам понравился блог.

Авторы: Иша Джайн, Маюреш Джоши, Шреяс Хабаде, Шрути Кокате. (группа 38)