Логотип сайта
Логотип фиксированного хедера
Мобильный логотип
  • Технологии и решения
    • Управление данными
      • Big Data
        • Data Engineering lntegration
        • Data Engineering Streaming
      • Data Governance
        • Axon Data Governance
        • Enterprise Data Catalog
        • Informatica Data Quality
      • Качество данных
        • Informatica Data Quality
      • Защита чувствительных данных
        • Data Privacy Management
        • Data Masking
      • Супермаркет данных
        • Axon Data Governance
        • Enterprise Data Catalog
        • Enterprise Data Preparation
      • Интеграция данных
        • PowerCenter
        • B2B Data Exchange
        • Data Integration Hub
      • Управление мастер-данными
        • Multidomain MDM
        • Product 360 (PIM)
        • Customer 360
      • Хранение и обработка данных
      • Управление потоками данных и процессами
        • BMC Control-M
    • Управление ИТ
      • Управление потоками данных и процессами
        • BMC Control-M
      • Управление ИТ-услугами
        • BMC Helix (Remedy)
      • Автоматизация бизнес-процессов
        • BMC Control-M
      • Мониторинг ИТ-сервисов
        • BMC TrueSight Operations Management
      • Управление мощностями
        • BMC TrueSight Operations Management
    • Управление знаниями
      • KMS Lighthouse
    • Противодействие финансовым преступлениям
      • Антифрод
      • Противодействие отмыванию денег
      • Compliance на финансовых рынках
      • Enterprise Risk Case Management
    • Интеллектуальное рабочее место
    • Бизнес-аналитика
  • Продукты и услуги
    • Informatica
      • PowerCenter
      • Enterprise Data Catalog
      • Axon Data Governance
      • Data Masking
      • Multidomain MDM
      • Informatica Data Quality
      • Data Privacy Management
      • Другие продукты Informatica
    • BMC Software
      • BMC Helix (Remedy)
      • BMC Control-M
      • BMC TrueSight Operations Management
    • KMS Lighthouse
    • Nice Actimize
      • Антифрод
      • AML
      • Enterprise Risk Case Management
    • Citrix
    • Arenadata
    • Sisense
    • Консалтинг и внедрение
    • Тренинг-центр
    • Техническая поддержка
  • Истории успеха
  • Тренинг-центр
  • Ресурсы
    • Электронные книги
    • Вебинары в записи
    • Блог компании DIS Group
    • Спроси эксперта
    • Ток-шоу Game Changers
  • О компании
    • Контакты
    • Мероприятия
    • Новости DIS Group
    • СМИ о нас
    • Партнеры
    • Вакансии
    • Техническая поддержка
Пред.KMS Lighthouse совместно с аналитиками Forrester приглашает принять участие в саммите «Корпоративное управление знаниями 2021»18 марта 2021След.Технический директор DIS Group Олег Гиацинтов выступил на юбилейном форуме BIG DATA 202125 марта 2021
  • Блог компании DIS Group
  • Качество данных
  • Новости компании

Как подготовить данные для self-service аналитики и data science с помощью корпоративных инструментов на базе ИИ

22.03.2021в Блог компании DIS Group

Тренды, которые обуславливают потребность в подготовке данных в организациях

Современные организации возлагают большие надежды на использование данных для принятия взвешенных решений, которые помогут получить конкурентное преимущество. При этом все сложнее становится извлекать ценность из данных, многообразие и сложность которых постоянно растут. Кроме того, все чаще достоверные данные нужны каждому пользователю в компании, чтобы принимать стратегические решения, повышать операционную эффективность, разрабатывать модели машинного обучения и сотрудничать с коллегами в рамках бизнес-процессов. Для достижения этих целей компании обычно вкладывают много времени и денег в объединение всех данных в облачном хранилище или озере данных, считая, что это самое подходящее решение. Вскоре они понимают, что, несмотря на все усилия, данные в облаке хранятся хаотично, и очень сложно находить, извлекать и использовать их для современного анализа.

Учитывая эти тренды, очень важно организовать правильную подготовку данных для self-service аналитики и data science.

Что такое подготовка данных и какие сложности она вызывает?

Для подготовки данных к анализу и машинному обучению нужно выполнить несколько трудоемких задач, включая извлечение, очистку, нормализацию и загрузку данных, а также оркестрацию рабочих процессов ETL в большом масштабе. После надежного перемещения данных в облачное хранилище или озеро, аналитики и data scientist должны еще очистить и нормализовать их, чтобы понять контекст.

Сейчас они работают с небольшими пакетами данных в Excel или Jupyter Notebooks, которые не могут оперировать большими наборами данных, применяться в практических целях или предоставлять достоверные метаданные для корпоративных процессов. Подготовка наборов данных занимает от нескольких недель до нескольких месяцев. В результате заказчики 80% времени тратят на подготовку данных вместо того, чтобы анализировать их и извлекать из них пользу

Модуль изображения

Как обратить правило 80/20 в свою пользу?

Многие компании по-прежнему неэффективно подходят к обработке данных. 80% времени и сил аналитиков данных и data scientist уходит на поиск и подготовку данных, и только 20% — на их анализ. Более того, из-за быстрого роста объемов неструктурированных данных специалисты DataOps тратят больше времени на удаление, очистку и упорядочивание данных, чтобы выявить в них ошибки, нарушения согласованности и аномалии.

При этом компании все чаще стараются принимать решения на основе данных. Данные должны быть качественными и достоверными, а значит процесс их подготовки необходимо стандартизировать и оптимизировать. Бизнес-пользователям некогда ждать данных от ИТ-отдела — им нужны функции self-service для подготовки данных, чтобы быстрее принимать решения.

Подготовку можно ускорить с помощью гибкого итеративного и коллективного подхода по принципу self-service. Современный подход self-service при подготовке данных поможет компаниям обратить правило 80/20 в свою пользу. ИТ-отделы могут предлагать возможности self-service для работы с данными, при этом помогая аналитикам находить нужные данных, подготавливать их, применять правила контроля качества и сотрудничать с коллегами, чтобы в итоге предоставить ценность для бизнеса за гораздо более короткий срок.

Варианты применения подготовки данных в современной организации

Существует два основных варианта применения корпоративной подготовки данных:

  • Подготовка данных для повышения эффективности аналитики и data science.
    Корпоративное решение для подготовки данных на базе ИИ, интегрированное с корпоративным каталогом данных, позволяет повысить продуктивность и эффективность работы data scientist, которые пытаются найти и подготовить данные вручную с помощью инструментов с открытым кодом. Большую часть времени data scientist ищут и готовят данные вместо того, чтобы выполнять собственно задачи data science. Благодаря интегрированной подготовке и каталогизации данных специалисты могут работать с большим наборами структурированных и неструктурированных данных, хранящихся в облачном озере. Это позволяет ускорить разработку моделей и обнаружить скрытые поначалу полезные фрагменты данных для прогнозной и прескриптивной аналитики.
  • Подготовка данных для self-service аналитики в облачных озерах данных.
    Облачные озера данных фактически стали основной платформой предоставления данных для расширенных аналитических рабочих нагрузок. При этом озеро очень быстро превращается в болото, если организация не использует подходящие технологии для обработки данных и извлечения из них ценности. Корпоративная подготовка данных позволяет повысить качество содержимого облачного озера после приема данных, а также курировать данные, чтобы у пользователей был достоверный источник информации для self-service аналитики.

Как помогут решения от Informatica?

Informatica Enterprise Data Preparation позволяет data scientist, аналитикам данных и опытным пользователям подготавливать данные в облачном озере без написания кода для поддержки self-service аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Восемь преимуществ Informatica Enterprise Data Prep для эффективного использования данных:

  • Больше достоверности благодаря повышению качества данных. Informatica Enterprise Data Preparation применяет интеллектуальные функции и автоматизацию, чтобы повысить качество данных и сократить объем работы, выполняемой вручную. Это решение позволяет стандартизировать контроль качества данных в организации, а также проверять и обогащать данные заказчиков, например адреса электронной почты, почтовые адреса и номера телефонов.
  • Создание корпоративного каталога данных. Informatica Enterprise Data Catalog помогает аналитикам и data scientist понять, какие данные у них есть, как они определены, где находятся, откуда поступили (линедж), как используются и как связаны с другими данными. С помощью ИИ, машинного обучения и автоматизации в движке ИИ CLAIRE, Informatica Enterprise Data Catalog помогает организациям курировать данные для конвейеров, показывая, какие наборы данных доступны в том или ином контексте. Это позволяет пользователям быстрее находить и понимать достоверные, актуальные и доступные данные.
  • Повышение гибкости и эффективности работы пользователей. С решением Informatica Enterprise Data Preparation ИТ-отдел может предложить функции self-service для работы с данными и помочь аналитикам находить подходящие данные, подготавливать их, применять правила контроля качества, сотрудничать друг с другом и предоставлять ценность для бизнеса в гораздо более короткие сроки.
  • Улучшение аналитики и data science. Informatica Enterprise Data Preparation обеспечивает интеллектуальную и автоматизированную подготовку данных. Это помогает data scientist и аналитикам работать продуктивнее и сосредоточиться на задачах, связанных с анализом, ИИ и машинным обучением, чтобы достичь желаемых бизнес-результатов. Благодаря этому решению data scientist могут не обладать обширными навыками программирования, поэтому организациям будет проще нанимать специалистов.
  • Повышение ценности облачных озер данных. Informatica Enterprise Data Preparation позволяет быстрее и эффективнее извлекать практическую ценность из данных в облачных озерах. Решение помогает преобразовывать, очищать, подготавливать и обогащать необработанные данные при поступлении в озеро данных, чтобы эти данные можно было использовать для расширенной аналитики, ИИ и машинного обучения. Informatica Enterprise Data Catalog помечает тегами информацию, описывающую линедж данных. Каталогизация больших объемов данных повышает их согласованность — этого невозможно добиться с помощью разрозненных инструментов self-service.
  • Расширение практического применения данных в DataOps. Масштабируемые решения для подготовки данных на базе ИИ от Informatica помогают достичь следующих целей при использовании подхода DataOps:
    • Непрерывная интеграция и совместная работа для быстрого поиска нужных данных.
    • Непрерывная доставка и простое сопоставление управляемых и достоверных наборов данных для определения бизнес-терминов, чтобы повысить скорость и качество конвейеров данных.
    • Непрерывная доставка наборов данных для конвейеров.
  • Целостное представление для оптимизации подготовки данных. Informatica Enterprise Data Preparation позволяет организациям получить комплексное и целостное представление о рабочих нагрузках, чтобы выявить распространенные проблемы и использовать инструменты ИИ и автоматизации для замены лишних операций, выполняемых вручную.
  • Улучшение процессов управления качеством данных. С помощью решений Informatica Enterprise Data Preparation, Data Catalog, Data Quality и Axon Data Governance заказчики могут наладить процессы управления качеством при поступлении данных в облачное озеро данных. Интеграция каталога данных с CLAIRE, первым в отрасли движком ИИ на основе метаданных, позволяет повысить масштабируемость и точность для управления данными в облачных озерах и хранилищах данных.

Решение Informatica Enterprise Data Preparation второй раз попадает в Constellation ShortList в категории Self-Service Data Prep

В последнем отчете Constellation ShortList решение Informatica Enterprise Data Preparation названо одним из лучших продуктов в категории Self-Service Data Preparation (self-service подготовка данных). Отчет Constellation ShortList составляется на основе опросов пользователей, обсуждений с партнерами, отзывов заказчиков, проектов по выбору вендоров, доли на рынке и внутренних исследований. Загрузите аналитический отчет, чтобы узнать больше.

Вам также может быть интересно

Супермаркет данных

Супермаркет данных

Электронная книга «Управление данными для эффективной цифровой трансформации»

Электронная книга «Управление данными для эффективной цифровой трансформации»

Data Governance. Инструментарий CDO: Axon Data Governance и Enterprise Data Catalog

Data Governance. Инструментарий CDO: Axon Data Governance и Enterprise Data Catalog

Поиск

Рубрики

  • Истории успеха (329)
    • Индустрия (135)
      • Банковский сектор (25)
      • Государственный сектор (1)
      • Другие (13)
      • Медицина (18)
      • Нефтегаз и энергетика (9)
      • Промышленность (7)
      • Розница (15)
      • Сельское хозяйство (2)
      • Страхование (20)
      • Телекоммуникации (19)
      • Транспорт (9)
      • Финансовые организации (3)
    • Решение (248)
      • Data governance (62)
      • E-commerce и омниканальность (32)
      • Аналитика нового поколения (85)
      • Противодействие финансовым преступлениям (9)
      • Решение в области Big Data (45)
      • Сustomer Experience (64)
    • Технологии (315)
      • Big Data (58)
      • NiceActimize (10)
      • Бизнес-аналитика (14)
      • Защита данных (17)
      • Интеграция данных (58)
      • Качество данных (24)
      • Система управления знаниями (62)
      • Технологии Data Governance (39)
      • Управление ИТ (41)
      • Управление мастер-данными (27)
  • Книги (20)
  • Новости компании (554)
    • Блог компании DIS Group (156)
    • Мероприятия (107)
      • Будущие мероприятия (1)
      • Вебинары в записи (45)
    • Новости DIS Group (248)
    • СМИ о нас (37)
  • Опросы (6)
  • Ответы эксперта (21)
Модуль изображения

Мы упрощаем работу с данными и информацией, предоставляя новые возможности для роста бизнеса.
Email: info@dis-group.ru
Телефон: +7 495 645-0201, факс +7 495 645-0188
125284, Москва, Ленинградский проспект 31А, стр1, 6 этаж, БЦ «МонАрх»

Решения
Data Governance
Аналитика нового поколения
E-commerce и омниканальность
Сustomer Experience
Решение в области Big Data
Противодействие финансовым преступлениям
Мы в соцсетях
  • Facebook
  • LInkedIn
  • Youtube
Подписаться на новости

Будьте в курсе последних тенденций вместе с нами.

  • Новости рынка
Этот веб-сайт использует файлы cookie для улучшения обслуживания. Подробнее см. в Политике конфиденциальности DIS Group. Принять
Privacy & Cookies Policy

Privacy Overview

Этот веб-сайт использует куки для улучшения вашей навигации по сайту. Из этих файлов cookie файлы, которые классифицируются по мере необходимости, хранятся в вашем браузере, поскольку они необходимы для работы основных функций веб-сайта. Мы также используем сторонние файлы cookie, которые помогают нам анализировать и понимать, как вы используете этот веб-сайт. Эти куки будут храниться в вашем браузере только с вашего согласия. У вас также есть возможность отказаться от этих файлов cookie. Но отказ от некоторых из этих файлов cookie может повлиять на ваш опыт просмотра.
Privacy Overview

Этот веб-сайт использует куки для улучшения вашей навигации по сайту. Из этих файлов cookie файлы, которые классифицируются по мере необходимости, хранятся в вашем браузере, поскольку они необходимы для работы основных функций веб-сайта. Мы также используем сторонние файлы cookie, которые помогают нам анализировать и понимать, как вы используете этот веб-сайт. Эти куки будут храниться в вашем браузере только с вашего согласия. У вас также есть возможность отказаться от этих файлов cookie. Но отказ от некоторых из этих файлов cookie может повлиять на ваш опыт просмотра.

Necessary Always Enabled

Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.

Non-necessary

Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.