Проблемы с управлением данными? Как ИИ и машинное обучение могут решить одну из самых больших проблем ИТ

Статистические данные, опубликованные Cisco, показывают, что к 2021 году глобальный интернет-трафик достигнет 3,3 зеттабайта в год. (Насколько велик зеттабайт? в данный момент храню. По этой причине эффективное управление данными является обязательным. Тем не менее, большинство компаний не в состоянии решить ключевые проблемы управления данными, такие как хранение данных, скрытые данные, доступ и интеграция данных. Чтобы исправить эту ситуацию, компаниям требуется помощь, и эта помощь доступна в виде машинного обучения и искусственного интеллекта.

Но сначала нам нужно взглянуть на проблемы управления данными, с которыми сталкиваются ИТ-отделы. Во-первых, компании плохо оснащены для обработки огромных объемов неструктурированных данных, которые ежедневно поступают к ним. В конце концов, они просто хранят данные где-то, что не только безрассудно, но и неэтично. Более того, лица, отвечающие за бизнес-решения, предпочитают не выбрасывать данные. Отсутствие внимания к политикам хранения данных является еще одним проблемным аспектом.

Каждому бизнесу нужен быстрый доступ к данным, но, учитывая стоимость высокоскоростного хранилища в облаке или локально, компании предпочитают архивировать часть своих данных, используя более дешевые и медленные средства хранения. В результате, когда возникают серьезные проблемы, компании приходится назначать сотрудников для управления проектами, что отвлекает от основных бизнес-целей.

Роль машинного обучения и ИИ в управлении данными

Неструктурированные данные являются основной причиной, по которой управление данными представляет такие трудности для бизнеса. Однако искусственный интеллект, аналитика и машинное обучение могут помочь решить эту проблему.

Быстро сортируйте данные

Компания накапливает огромное количество темных данных, о многих из которых люди совершенно не подозревают. Однако искусственный интеллект и аналитика могут использовать машинное обучение для более легкого извлечения данных. Вместе эти системы могут использовать мощь алгоритмов для сортировки различных типов документов, электронных писем, изображений, видео и т. д. — все они хранятся на серверах. Все, что остается сделать эксперту, — это просмотреть рекомендации по классификации данных автоматизированного процесса, при необходимости настроить их и внедрить в бизнес. Значительная часть этого процесса также связана с проблемой хранения данных. Аналитика помогает создать ряд рекомендаций, позволяющих удалять данные из файлов.

Идентификация одноразовых данных

Аналитика, искусственный интеллект и машинное обучение способны объективно идентифицировать данные, которые редко или никогда не используются. Однако технологии не так проницательны, как сотрудники компании. Например, эти процессы могут определить, к каким записям или данным не обращались за последние пять лет. Таким образом, они позволяют вам извлекать данные, которые технически могут быть устаревшими. Как это помогает компании? Ну, это избавляет сотрудников от необходимости искать такие потенциально устаревшие данные; вместо этого они могут полагаться на процесс. Но им еще предстоит решить, есть ли какая-то причина сохранять эти данные.

Эффективная группировка данных

Перед разработчиками аналитики часто стоит задача определить, какие данные им нужно собирать для запросов. Однако чаще всего во время этого процесса они стремятся создать репозиторий для такого рода приложений. Затем они используют репозиторий с пользой, извлекая различные виды данных из различных источников, тем самым создавая так называемый пул аналитических данных. Но прежде чем они смогут выполнить этот шаг, им необходимо разработать стратегии интеграции, чтобы они могли получить доступ к различным источникам, из которых они получают данные. Хотя это все еще очень ручная процедура, машинное обучение может повысить ее эффективность за счет автоматической разработки «сопоставлений» между хранилищем данных приложения и источниками данных. Это значительно снижает время интеграции и агрегации.

Помощь в организации хранения данных для улучшения доступа

В течение последних пяти лет многие поставщики услуг хранения данных сделали значительный шаг вперед в процессе автоматизации управления хранением. Все это стало возможным благодаря развитию и широкому использованию твердотельных накопителей по сниженным ценам. Благодаря этому ИТ-командам больше не нужно дважды думать об использовании какого-либо «умного» механизма хранения. Такая технология весьма эффективна, поскольку использует машинное обучение для понимания часто используемых данных. Это также помогает предприятиям выяснить, какие данные используются редко или никогда не используются. Здесь пригодится процесс автоматизации, поскольку его можно использовать для автоматического сохранения данных в медленном или быстром хранилище, в зависимости от бизнес-правил, установленных алгоритмами машины. Этот уровень автоматизации удобен для менеджеров по хранению, поскольку помогает им преодолеть трудности ручной оптимизации хранилища.

Нельзя обойти стороной тот факт, что процесс управления данными — каким бы простым он ни казался — может создать проблему для ИТ-отделов, если он не выполняется должным образом. Хуже всего то, что с этого момента ситуация только ухудшается, поскольку ежедневно продолжает поступать все больше данных. Так что любые варианты решения с каждым днем становятся все мрачнее.

Сообщите о проблеме и решениях

Крайне важно, чтобы архитекторы данных, ИТ-директора и лица, ответственные за управление хранением, понимали и представляли серьезность ситуации «начальникам» уровня C, обычно главному исполнительному директору, главному операционному директору и финансовому директору. Но из-за сложностей, связанных с проектами по управлению данными, их не так-то просто продать руководству. Тем не менее, указав на важность сокращения времени для маркетинговой аналитики, а также прогнозируемого снижения затрат на хранение, ИТ-менеджеры имеют шанс донести свою точку зрения в обсуждениях на уровне высшего руководства относительно способов улучшения стратегических возможностей.