Согласно ежегодному отчету, опубликованному компанией Quest, поставщиком решений в области кибербезопасности, производительности данных и баз данных, организации все чаще используют интеллектуальный анализ данных для повышения качества своих данных и аналитики, сообщает портал BigDATAwire.
В отчете Quest «2024 State of Data Intelligence Report» подчеркивается, что грядущий год будет трансформационным для интеллектуального анализа данных. Организации внедряют стратегии, балансирующие между «наступательным» регулированием, которое способствует повышению грамотности и доступности данных, и «оборонительным» регулированием, которое управляет рисками и повышает прозрачность данных.
Отчет основан на результатах очередного ежегодного опроса 220 бизнес- и ИТ-профессионалов, которые в своих организациях отвечают за стратегии управления данными, регулирования данных и работы с данными или знакомы с ними. Все респонденты представляли организации со штатом не менее 1000 сотрудников и годовым доходом более 100 млн. долл.
Результаты отчета свидетельствуют о том, что основой для предоставления продуктов данных и сотрудничества является моделирование данных. Значительные 84% организаций в настоящее время предоставляют продукты данных для повышения эффективности использования ценных и надежных данных. Среди них 86% моделируют свои продукты данных, в среднем 155 продуктов. Эта тенденция подчеркивает важнейшую роль моделирования данных в современных бизнес-стратегиях, обеспечивающих актуальность, хорошую структурированность и готовность данных к анализу.
По мнению респондентов, к основным преимуществам моделирования данных относятся улучшение взаимодействия между вовлеченными сторонами бизнеса и ИТ, сокращение времени на разработку и внедрение продуктов данных, а также создание основы для регулирования данных.
Еще один ключевой вывод отчета заключается в том, что регулирование данных превратилось из вопроса соблюдения правовых норм в важнейший компонент стратегий, рассчитанных на использование ИИ. Главными факторами регулирования данных являются повышение качества данных (42%), безопасность (40%) и аналитика (40%). ИИ занял четвертое место (34%), что подчеркивает растущее внимание к роли ИИ в регулировании данных и готовности к работе с ними.
«Поскольку ИИ продолжает усиливать возможности предприятия, управляемого данными, обеспечение готовности данных и регулирования ими к ИИ становится первостепенной задачей бизнеса, — говорит Бхарат Васудеван, вице-президент по управлению продуктами Quest Software. — С учетом того, что интеллектуальный анализ данных становится ключевым фактором готовности данных к ИИ и повышения операционной эффективности, у компаний появляется возможность эффективно позиционировать и обеспечивать данные как стратегический актив роста, а не ускоритель бизнес-рисков».
Согласно отчету, треть организаций (33%) все еще пытаются перевести свои данные и систему их регулирования в состояние готовности к ИИ. Это узкое место существенно влияет на цепочку создания ценности данных.
Кроме того, многие организации пытаются разобраться с качеством исходных данных, и эта проблема затрагивает 38% из них. Задача поиска, идентификации и сбора активов данных тесно связана с задачей регулирования, это также затрагивает 33% организаций. В совокупности эти проблемы подчеркивают острую необходимость в усовершенствованных стратегиях управления данными для максимизации их ценности в эпоху ИИ.
Результаты исследования также свидетельствуют о стремительном росте внедрения маркетплейсов данных — на 71% по сравнению с прошлым годом. Подавляющее большинство (95%) планируют или уже создали маркетплейс самообслуживания данных, при этом 78% ожидают от него значительных преимуществ.
Рост внедрения внутренних маркетплейсов данных также помогает решить проблему нехватки навыков, необходимых для эффективного использования данных в организации. Согласно отчету IBM, опубликованному в начале года, нехватка навыков остается основным препятствием для внедрения ИИ. Внутренние маркетплейсы данных могут обеспечить более легкий доступ к данным и ресурсам, потенциально поддерживая сотрудников в развитии навыков, необходимых для решения задач, основанных на данных.
Поскольку организации все больше полагаются на ИИ, в отчете Quest отмечаются серьезные проблемы в управлении программами интеллектуального анализа данных, особенно в областях регулирования, обеспечения качества данных и управления метаданными.
По словам Бхарата Васудевана, вице-президента Quest Software по управлению продуктами, «основы интеллектуального анализа данных, такие как управление метаданными, моделирование данных, отслеживание происхождения данных, интегрированное качество данных и поддерживающее бизнес регулирование, видимость и доступ к ценным и надежным данным, сегодня являются обязательными. Они оказываются решающими факторами в достижении успеха в эпоху более широкого самообслуживания бизнеса и обеспечении того, чтобы ваши данные были активом».
Если судить по результатам исследования Quest, то организации, которые уделяют приоритетное внимание своей работе с данными, будут иметь все возможности для стимулирования роста и максимальной отдачи от своих инвестиций в ИИ. Следующий год может стать ключевым для совершенствования анализа данных и заложить основу для будущего, в котором все больше будут использоваться данные.
