Статистические данные, опубликованные компанией Cisco, показывают, что глобальный интернет-трафик к 2021 году достигнет 3,3 зеттабайт в год. (Насколько же велик зеттабайт? Поверьте, эта единица измерения количества информации просто огромна.) Это, несомненно, ошеломляющая цифра, но она совершенно оправдана с учетом того, сколько данных хранят компании в настоящее время. Поэтому эффективное управление данными является обязательным. Однако большинство компаний не в состоянии преодолеть основные проблемы в управлении данными, например, такие как сохранение данных, темные данные, доступ и интеграция данных. Чтобы исправить эту ситуацию, компаниям нужна специализированная помощь, и эта помощь доступна в виде машинного обучения и искусственного интеллекта.

Но, для начала, нам необходимо рассмотреть проблемы управления данными, с которыми сталкиваются IT-департаменты. Во-первых, компании плохо оснащены оборудованием, чтобы обрабатывать огромное количество неструктурированных данных, которые поступают ежедневно. И в конечном итоге, они просто где-то персонализируют данные, что не только безрассудно, но и неэтично. Более того, лица, ответственные за принятие бизнес-решений, предпочитают не отбрасывать данные. Еще одним проблемным аспектом является отсутствие внимания к политике хранения данных.



Каждая организация хочет получать быстрый доступ к данным, но учитывая стоимость высокоскоростного облачного хранилища, компании предпочитают архивировать часть своих данных с помощью более дешевых и медленных средств хранения. В результате, когда возникают серьезные проблемы, предприятиям приходится нанимать сотрудников для устранения этих проблем и реализации проектов, что, естественно, отвлекает внимание от основных бизнес-целей.

Роль машинного обучения и ИИ в управлении данными

Неструктурированные данные — главная причина создания проблем в управлении данными в компаниях. Однако, искусственный интеллект, аналитика и машинное обучение может помочь преодолеть эти проблемы.

Быстрая сортировка данных

Компания накапливает огромное количество темных данных, о которых люди даже не догадываются. Тем не менее, ИИ и аналитика могут использовать машинное обучение для более простого получения данных. Вместе эти системы могут использовать возможности алгоритмов для сортировки различных типов документов, электронных писем, изображений, видео и т. д. — все они хранятся на серверах. Все, что останется сделать, — это дать эксперту возможность проанализировать рекомендации по классификации данных в автоматизированном процессе, и при необходимости настроить его и внедрить в бизнес-стратегии. Значительная часть этого процесса также связана с проблемой хранения данных. Аналитика помогает подготовить ряд рекомендаций, позволяющих удалять данные из файлов.

Идентификация одноразовых данных

Аналитика, ИИ и машинное обучение способны определить данные, которые редко или никогда не будут использоваться объективно. Однако, данные технологии не столь взыскательны, какими являются сотрудники компании. Например, эти процессы позволяют идентифицировать, какие записи или данные не были доступны за последние пять лет. Таким образом, они позволяют удалять данные, которые технически могут быть устаревшими. Каким образом это помогает компании? Во-первых, это экономит время сотрудников и избавляет их от лишней занятости по поиску таких потенциально устаревших данных; во-вторых, они могут положиться на автоматизированный процесс, чтобы выполнять свои первостепенные задачи. Но окончательное решение должно исходить от сотрудников, стоит ли хранить выявленные данные или нет.

Эффективная группировка данных

Разработчики-аналитики компьютерных систем часто несут ответственность за определение того, какие данные они должны собирать для запросов. Однако чаще всего во время этого процесса они, как правило, создают репозиторий для такого типа приложений. Затем они помещают в репозиторий различные типы данных из разных источников, тем самым создавая так называемый пул аналитических систем. Но прежде чем они смогут выполнить этот шаг, им необходимо разработать стратегии интеграции, чтобы получить доступ к различным источникам, из которых они черпают данные. Хотя стоит заметить, что данная процедура в значительной степени сейчас все еще осуществляется вручную, машинное обучение же может повысить эффективность процесса за счет автоматической разработки «сопоставлений» между репозиторием данных приложений и источниками данных. Это приводит к значительному снижению времени по интеграции и агрегации.

Помощь в организации хранения данных для улучшения доступа к ним

В течение последних пяти лет многие поставщики услуг по хранению данных значительно продвинулись в процессе автоматизации управления хранилищами. Все это стало возможным благодаря усовершенствованию и широкому использованию твердотельных накопителей по сниженным ценам. Благодаря этому, IT-отделам больше не нужно дважды думать о том, чтобы применять какой-то «умный» механизм для хранения данных. Такая технология является весьма эффективной, поскольку она использует машинное обучение для понимания часто используемых данных. Это также помогает компаниям выяснить, какие данные редко или совсем не применяются. Процесс автоматизации здесь удобен, так как он может использоваться для автоматического хранения данных в медленном или быстром режиме, в зависимости от бизнес-требований, установленных алгоритмами машины. Такой уровень автоматизации весьма полезен для сотрудников, так как помогает им ускорить процесс работы и отойти от ручной оптимизации хранилища.

Но и невозможно обойти тот факт, что процесс управления данными — независимо от того, насколько легким он кажется — может создавать проблемы для IT-отделов, если данные не обрабатывать правильно. Хуже всего то, что ситуация будет только усугубляться, поскольку все больше данных продолжает поступать ежедневно. Таким образом, с каждым днем любые варианты решений данной проблемы становятся более сложными.

Необходимо сообщать о проблемах и о способах их решений

Очень важно, чтобы архитекторы данных, IT-директора и ответственные за управление хранилищем понимали всю серьезность ситуации и сообщали информацию высокостоящим должностным лицами компании, как правило, ими являются главный исполнительный директор, главный операционный директор и главный финансовый директор. Но из-за сложностей, связанных с проектами по управлению данными, эта стратегия не такая простая в ее исполнении. Тем не менее, указывая на важность маркетинговой аналитики, а также прогнозируемых сокращений расходов на хранение данных, IT-менеджеры имеют возможность обсудить данные вопросы с директорами компании относительно путей улучшения стратегических решений.