W zeszłym tygodniu Roundtable TDWI we Frankfurcie wywołał angażującą dyskusję na temat ewoluującej roli AI w zarządzaniu jakością danych. Jedną z najbardziej wyróżniających się prezentacji wieczoru przedstawił Marcin Chudeusz, współzałożyciel w firmie digna, który postawił prowokacyjne pytanie: czy nadal potrzebujemy ręcznie zdefiniowanych i utrzymywanych technicznych zasad jakości danych w Hurtowniach Danych?

Dyskusja skupiała się na rosnącej złożoności nowoczesnych systemów danych oraz ograniczeniach tradycyjnych, manualnych podejść do jakości danych. Oto podsumowanie kluczowych punktów i spostrzeżeń, którymi podzielił się Marcin podczas swojej angażującej prezentacji.

Wyzwania związane z ręcznymi zasadami jakości danych

W swojej prezentacji Marcin zaczął od podkreślenia wyzwań, przed jakimi stoją organizacje, polegając na ręcznie zdefiniowanych i utrzymywanych zasadach jakości danych w Hurtowniach Danych:

1. Czasochłonna konserwacja: Ręczne definiowanie zasad jakości danych wymaga znacznego czasu i wysiłku. W miarę wzrostu wolumenu danych i zwiększającej się złożoności systemów, utrzymanie tych zasad staje się niekończącym się zadaniem.

   
   

2. Problemy ze skalowalnością: W miarę skalowania infrastruktury danych przez organizacje, staje się coraz trudniej zarządzać i aktualizować te zasady skutecznie. To prowadzi do wąskich gardeł, wolniejszego przetwarzania danych i potencjalnych zagrożeń dla integralności danych.

   
   

3. Błędy są nieuniknione: Ręczne utrzymanie zasad jest z natury podatne na błędy ludzkie. Nawet drobne pomyłki w definicjach zasad mogą prowadzić do niedokładnych ocen jakości danych i przeoczonych anomalii.

Kluczowym argumentem Marcina było to, że ręczne zasady jakości danych nie są już wystarczające w dzisiejszym świecie opartym na danych, gdzie przepływy danych są coraz bardziej dynamiczne i złożone.

Przesunięcie z opartej na zasadach do opartej na AI jakości danych

Aby sprostać tym wyzwaniom, Marcin wprowadził nowoczesne, bardziej efektywne podejście do zarządzania jakością danych, które wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) i technologie uczenia maszynowego (ML). Wyjaśnił, jak zautomatyzowane wykrywanie anomalii szybko zastępuje procesy ręczne, oferując szereg kluczowych korzyści:

Proaktywne wykrywanie anomalii

Zamiast czekać na pojawienie się problemów z danymi, narzędzia oparte na AI mogą nieustannie monitorować dane w czasie rzeczywistym, identyfikując rozbieżności i anomalie w miarę ich występowania. To proaktywne podejście pozwala organizacjom rozwiązywać problemy, zanim wpłyną na decyzje biznesowe.

Systemy samouczące się

Zastosowanie uczenia maszynowego pozwala systemom jakości danych uczyć się na podstawie danych historycznych i dynamicznie dostosowywać progi. To eliminuje potrzebę ciągłej aktualizacji zasad i zapewnia, że model jakości danych pozostaje odpowiedni w miarę ewolucji danych i potrzeb biznesowych.

Skalowalne i wydajne

Zautomatyzowane narzędzia jakości danych są wysoce skalowalne. Niezależnie od tego, czy zarządzasz małą hurtownią danych czy dużym jeziorem danych, rozwiązania oparte na AI mogą obsługiwać rosnące wolumeny danych bez obniżania wydajności ani wymagania większej interwencji manualnej.

Poprawiona dokładność i spójność

Algorytmy AI i ML są zaprojektowane do wykrywania wzorców i anomalii z precyzją, redukując ryzyko błędów ludzkich. To prowadzi do lepszej dokładności danych, bardziej wiarygodnych wniosków i wzmocnionych możliwości podejmowania decyzji.

Rola digna w rewolucjonizowaniu jakości danych

Marcin podkreślił podejście AI digna do jakości danych, akcentując, jak digna eliminuje potrzebę ręcznych zasad jakości danych. Zamiast tego, platforma digna oferuje:

1. Autometria: Ciągłe profilowanie danych i rejestrowanie kluczowych wskaźników do analizy, zapewniając dokładne i aktualne informacje o jakości danych.

   
   

2. Model prognostyczny: Wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania potencjalnych przyszłych problemów z jakością danych poprzez badanie trendów i wzorców danych, umożliwiając organizacjom działania proaktywne, a nie reaktywne.

   
   

3. Autoprogi: Automatycznie dostosowują wartości progowe na podstawie danych historycznych, zapewniając dokładne wykrywanie anomalii danych bez potrzeby stałych ręcznych aktualizacji.

   
   

4. Dashoardy i powiadomienia w czasie rzeczywistym: Zapewnia widoczność w czasie rzeczywistym kondycji danych, natychmiastowe alarmy w przypadku anomalii, co ułatwia organizacjom kontrolę nad zagadnieniami jakości danych.

Dlaczego jakość danych oparta na AI jest istotna dla Hurtowni Danych

Znaczenia jakości danych nie można przecenić — szczególnie w hurtowniach danych, które służą jako centralne miejsce magazynowania i analizy danych. Bez dokładnych i spójnych danych organizacje ryzykują podejmowaniem złych decyzji biznesowych, problemami z Compliance i utratą zaufania klientów.

Przez przyjęcie detekcji anomalii opartej na AI i odejście od ustawiania reguł manualnych, biznesy mogą:

1. Wzmocnić zaufanie do swoich procesów opartych na danych.

2. Zaoszczędzić czas dzięki automatyzacji kontroli jakości danych.

3. Zmniejszyć koszty poprzez minimalizację interwencji manualnej i unikanie kosztownych błędów w danych.

4. Efektywnie skalować swoje rosnące infrastruktury danych.

Kluczowe wnioski z prezentacji Marcina

Marcin zakończył swoją prezentację wzmacniając konieczność zastosowania zautomatyzowanych, rozwiązań jakości danych napędzanych przez AI w nowoczesnym krajobrazie danych, zostawiając uczestników w gotowości do eksploracji kolejnych kroków w kierunku AI-driven data governance. Dni polegania na ręcznie definiowanych i utrzymywanych regułach technicznych jakości danych zbliżają się do końca. Na ich miejsce wchodzą inteligentne, skalowalne systemy oferujące bardziej efektywne, dokładne i przyszłościowe podejście do jakości danych. digna nadal prowadzi prym w modernizacji kontroli jakości danych, zapewniając, że biznesy mogą polegać na danych wysokiej jakości bez obciążenia związanego z utrzymaniem manualnych zasad.

Jako organizacje dalej poruszają się po złożonych środowiskach danych, pytanie pozostaje: Czy ręcznie definiowane zasady nadal są konieczne? Podczas gdy niektóre regulacje branżowe mogą nadal wymagać określonych, skonfigurowanych uprzednio kontroli, trend jest jasny — AI zmienia zarządzanie jakością danych. Organizacje, które przyjmują tę zmianę, zyskują przewagę strategiczną, redukują koszty i poprawiają wiarygodność swoich decyzji opartych na danych.

Zainteresowany dowiedzeniem się więcej o rozwiązaniach jakości danych napędzanych przez AI firmy digna? Skontaktuj się z nami dzisiaj i odkryj, jak AI może zrewolucjonizować Twoje praktyki zarządzania danymi!

Wielkie podziękowania dla wszystkich zaangażowanych za uczynienie tego wydarzenia takim sukcesem! Specjalne podziękowania dla Frankfurt University of Applied Sciences za ich gościnność.