数据分析

使用AI增强您的主数据管理,以“富裕”为“数据”

在当今互联的世界中,企业正经历着前所未有的数据爆炸。需要立即关注的不仅仅是数据量,还有来自物联网(IoT)传感器和连接设备等更新来源的各种数据。此外,云技术的发展已经形成了技术预算变化的基础,从集中于硬件和基础设施的购买,一个利用技术和服务,以最大限度地利用企业数据资产。

这些因素使企业很难继续使用传统的数据管理系统,这限制了它们不能充分利用其控制下的数据。企业必须实现“数据敏捷”,才能有效地适应不断变化的全球数据管理需求。

根据一份公认的分析师报告,组织认为超过27%的收入是由于不准确的主数据而浪费的。随着企业继续采用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术,企业将继续采用改进的数据管理技术,以在竞争激烈的市场中保持相关性。

随着业务生态系统的快速数字化,企业正在处理与产品、客户、供应商、员工和利益相关者相关的快速增长和变化的数据。管理和掌握这些数据的能力成为企业成功和获得竞争优势的必要条件。

通过正确的主数据管理策略,挖掘您的数据中的数据

随着商业和商业的所有要素越来越数字化,每个组织都发现自己被与生态系统的关键利益相关者有关的大量数据所包围。这就是一个有效的主数据管理(MDM)策略将成为游戏规则改变者的地方!

在Infosys,我们观察到,由于数据已成为企业最重要的资产,那些没有完善的MDM战略的企业在保持相关方面面临巨大挑战。不准确和不一致的数据可能危及业务。MDM的目标是在尽可能接近源的地方识别、验证和解决数据问题,同时为下游系统和服务创建“Gold Copy”主数据集。MDM提供了许多好处,如果正确实现MDM,可以确保核心数据集的一致性、完整性和准确性。

什么是在下一代数字主数据管理

MDM解决方案将继续成为真理的来源,并将成为大数据分析的逻辑起点。希望投资大数据技术的企业需要拥有企业范围的MDM策略,因为它将成为未来证明其数据商店的构建块。这将进一步使企业能够从所有类型的数据中获得更好的洞察,而不管他们来自哪里。它还允许企业灵活地考虑可能增加其决策能力的新型数据。对MDM的需求正在走向决策和知识管理。

有效的数据管理可以帮助组织实现以下福利:

  • 跨多个通道提供无缝信息
  • 通过创建系统的集成视图来帮助更好地了解客户
  • 增加对数据的信任,从而实现更好的业务决策和预测
  • 连接一切&任何事物
  • 在不同的生命周期阶段对数据有更大的责任感

在印孚瑟斯,我们正在努力下一代数字数据管理产品我们的旗舰产品专注于数据质量,为云服务做好了准备,而且高度可扩展。

各种ML算法执行数据质量分析活动,如使用无监督学习检测离群值,以及使用监督学习方法丰富数据等MDM特性。此外,ML算法允许它从现有数据源中提取数据,以创建预测,当新数据可用时,可以利用这些预测。ML允许企业发现数据中的模式,并提出关联、相关性和适应性建议。随着系统对数据的了解越来越多,它超越了传统的提取-转换-负载(ETL)方法,使其成为历史。该平台利用Spark、大数据、R、Hadoop和深度学习等技术提供多数据库支持。它还附带了一个Business Rules Modeler,可以从SAP等企业应用程序中提取业务规则,并使用提取的规则帮助自动验证数据质量。

那么,这对MDM意味着什么?Gartner的Andrew White表示:“深度学习不会消除MDM。我们只需要脚踏实地,了解深度学习可以帮助解决的问题类型。”