Проблемы в управлении данными? Как ИИ и машинное обучение могут решить одну из самых больших проблем

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.

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

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.

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.

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.