В связи со стремительным ростом объемов, размеров и сложности бизнес-данных глобальным предприятиям необходимо создать сильную Стратегия данных для удовлетворения своих основных бизнес-потребностей. Однако реалистичная стратегия обработки данных должна включать четкую дорожную карту с вехами, чтобы стратегические документы не превратились в цифровые активы, не представляющие реальной ценности. 5 основных компонентов стратегии обработки данных изображает сказку разработки стратегии данных организации, которая увенчалась удивительным успехом.

Нужна ли организациям стратегия обработки данных?

Компаниям нужна стратегия обработки данных, если они хотят оставаться конкурентоспособными в мире принятия решений, основанного на данных. В соответствии с Зачем организациям нужна стратегия обработки данныхкорпоративная стратегия обработки данных «представляет собой комплексное видение и действенную основу для способности организации использовать возможности, связанные с данными или зависимые от данных». Назначенное лицо, известное как архитектор данных, обычно отвечает за разработку стратегии обработки данных. Как человек, уже знакомый с ИТ-архитектурами и обычно отвечающий за определение всех возможностей системы данных, он или она имеет уникальные возможности для работы над планом стратегии данных. Обладая твердым пониманием потребностей как ИТ, так и бизнеса, архитектор данных может разработать исполняемые стратегии.

Что общего между машинным обучением и стратегией обработки данных?

Благодаря недавним добавлениям стоимости, таким как Интернет вещей (IoT), большие данные и облачные вычисления в глобальном ландшафте данных, организации проявили серьезный интерес к Управление данными. По сравнению с устаревшими процессами принятия решений, доступными во многих компаниях Global 2000, машинное обучение как основной движущий фактор бизнеса может принимать более точные, точные и разумные решения. Однако, хотя большие данные укрепили мощь инструментов машинного обучения (ML), руководители и операторы бизнеса все больше обеспокоены качеством данных и управлением данными.

Сегодняшние бизнес-операторы понимают, что, если у организации нет надежной стратегии данных, обеспечивающей безопасность данных, качество данных, управление данными и управление данными, инструменты машинного обучения не могут гарантировать превосходные бизнес-результаты. Как машинное обучение может повлиять на вашу стратегию работы с данными организации? делает дело для инструментов машинного обучения в улучшении организационной стратегии данных.

Как машинное обучение влияет на стратегию обработки данных?

По Д-р Йошуа Бенджио, Университет Монреаля:

«Исследования в области машинного обучения - это часть исследований в области искусственного интеллекта, цель которых - предоставить знания компьютерам с помощью данных, наблюдений и взаимодействия с миром. Эти приобретенные знания позволяют компьютерам правильно обобщать новые параметры ».

Машинное обучение дает машинам возможность «учиться и совершенствоваться на собственном опыте» вместо того, чтобы быть специально запрограммированными на это. В процессе обучения машины начинают с изучения имеющихся данных для выявления закономерностей, а затем применяют полученные знания для прогнозирования будущих результатов. Хотя процесс обучения изначально требует времени, машины в конечном итоге дают быстрые и точные результаты без какого-либо вмешательства человека. ML становится очень полезным при обработке больших объемов данных.

Хорошее качество данных является необходимым условием для всех организаций. Алгоритмы машинного обучения фактически проверяют качество данных, обнаруживая несоответствия, ошибки или другие аномалии. В виде Качество данных является фундаментальной проблемой в управлении корпоративными данными, исполняемая организационная стратегия данных требует машинного обучения для обеспечения высокого качества бизнес-данных. Это одна из первых точек пересечения стратегии данных и машинного обучения. Все чаще нормативные требования, такие как GDPR, будут требовать, чтобы все бизнес-данные проходили через несколько проверок и противовесов, прежде чем они будут введены в любую аналитическую систему.

Следующая точка пересечения машинного обучения и стратегии обработки данных

Изучение пересечения машинного обучения и аналитики указывает, что Машинное обучение открыло новую эру бизнес-аналитики, не только автоматизируя большинство аналитических задач, но и автоматизируя этап «подготовки данных». Во время очистки и подготовки данных ML играет ключевую роль в обеспечении точности, согласованности и полноты данных для анализа.

Поскольку бизнес-аналитика является основным отличием современного бизнеса, а данные являются сырьем для аналитики, и данные, и аналитика являются основными активами стратегии данных организации. Вероятно, это вторая точка пересечения стратегии данных и машинного обучения.

Машинное обучение - это не наука о данных

Хотя широко распространено мнение, что наука о данных является «зонтичной областью», охватывающей множество дисциплин, искусственный интеллект или машинное обучение выходят за рамки области науки о данных. Напротив, машинное обучение помогает многим процессам обработки данных и задачам для повышения эффективности и производительности технологий обработки данных. Машинное обучение ценно для работы с качеством корпоративных данных и управлением данными, которые являются двумя основными частями стратегии данных. Это третья точка пересечения стратегии данных и машинного обучения.

Отделение машинного обучения от науки о данных обсуждает некоторые ситуации, когда наука о данных не требует машинного обучения, хотя в большинстве случаев технологии данных работают лучше всего с помощью алгоритмов машинного обучения. Хороший способ подумать об этой разнице - рассматривать науку о данных как дисциплину для управления данными и машинного обучения и технологию для повышения производительности данных. В чем разница между наукой о данных и машинным обучением? предлагает интересное сравнение этих двух различных областей управления данными.

Почему аналитика больших данных требует стратегии обработки данных и машинного обучения

Большие данные против машинного обучения перекликается с прогнозом Forbes о том, что к 2020 году глобальные груды данных вырастут с 4.4 зеттабайт до 44 зеттабайт! Таким образом, работа с аналитикой больших данных - это проблема, с которой могут справиться только мощные технологии, такие как машинное обучение.

В мире будущего, в котором преобладают данные, сильная организационная стратегия обработки данных будет единственным конкурентным преимуществом для предприятий. Аналитике больших данных потребуются как стратегия данных, так и машинное обучение, чтобы принимать своевременные и действенные решения. Вероятно, это четвертая точка пересечения между машинным обучением и стратегией данных.

Почему бизнес-аналитика зависит от стратегии обработки данных

Два основных типа аналитики, которые будущие компании будут использовать, чтобы оставаться конкурентоспособными, - это прогнозная аналитика и предписывающая аналитика. Успех таких сложных аналитических процессов в значительной степени зависит от качества данных. Поскольку общая стратегия обработки данных будет определять качество данных, машинное обучение будет играть ключевую роль в очистке и удалении данных. подготовка данных, большая часть будущей аналитики будет зависеть от стратегии организации данных и машинного обучения. В расширенной аналитике Data Strategy и ML автоматически пересекаются.

Инструменты машинного обучения анализируют данные, делают предположения и учатся предлагать прогнозный интеллект с уровнем точности, непостижимым для специалистов по анализу данных. Прогнозирование станет более важным для будущих предприятий, когда цифровые компании начнут применять боевые методы маркетинга, чтобы отвлекать клиентов друг от друга.

В мире, управляемом данными, и стратегия данных, и машинное обучение должны сыграть решающую роль в обеспечении того, чтобы данные приносили бизнесу конкурентную ценность.

Изображение используется по лицензии от Shutterstock.com

PlatoAi. Web3 в новом свете. Расширенный анализ данных.

Щелкните здесь, чтобы получить доступ.

Источник: https://www.dataversity.net/data-strategy-machine-learning-intersect/