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

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.