数据分析

用AI增强主数据管理，使其“数据丰富”

在当今这个互联的世界里，商业企业正经历着前所未有的数据爆炸。需要立即关注的不仅是海量数据，还有来自物联网传感器和连接设备等新来源的各种数据。此外，云技术的发展已经形成了技术预算变化的基础，从集中于硬件和基础设施的采购，到利用技术和服务来充分利用企业数据资产。

这些因素使得企业继续致力于传统的数据管理系统具有极大的挑战，这些数据管理系统限制了企业充分利用其控制下的数据。为了有效地适应全球数据管理不断变化的需求，企业必须实现“数据敏捷化”。

根据一份公认的分析师报告，企业认为超过27%的收入是由于不准确的主数据而浪费的。随着企业继续采用人工智能(AI)和机器学习(ML)技术，企业将继续采用改进的数据管理技术，以在竞争激烈的市场中保持相关性。

随着商业生态系统的快速数字化，企业正在处理与产品、客户、供应商、员工和利益相关者相关的快速增长和变化的数据。管理并掌握这些数据的能力对于企业取得成功并在竞争中获得优势是必不可少的。

使用正确的主数据管理策略从数据中挖掘“黄金”

随着商业和商业的所有元素变得越来越数字化，每个组织都发现自己被与其生态系统关键利益相关者相关的海量数据包围着。这是一个有效的主数据管理(MDM)战略将成为游戏规则改变者的地方!

在Infosys，我们注意到那些没有完善的MDM战略的企业在保持相关性方面面临着巨大的挑战，因为数据已经成为它们最关键的资产。不准确和不一致的数据可能危及业务。MDM的目标是识别、验证和解决尽可能接近源的数据问题，同时为下游系统和服务创建一个“黄金副本”主数据集。MDM提供了许多好处，正确实现MDM可以确保核心数据集的一致性、完整性和准确性。

什么是下一代数字主数据管理

MDM解决方案将继续成为真相的来源，并将成为大数据分析的逻辑起点。希望投资大数据技术的企业需要有一个企业范围的MDM战略，因为它将作为未来保护数据存储的构建模块。这将进一步使企业能够从所有类型的数据中获得更好的洞察力，而不管它们来自哪里。它还将允许企业灵活地考虑可以增强其决策能力的新类型数据。对MDM的需求正在向决策制定和知识管理方向发展。

有效的数据管理可以帮助组织实现以下好处:

• 跨多个渠道提供无缝信息
• 通过创建系统的集成视图来帮助更好地理解客户
• 增加对数据的信任，从而更好地做出业务决策和预测
• 连接一切&任何事物
• 在不同的生命周期阶段提高数据的可靠性

在印孚瑟斯，我们正在努力NextGen数字数据管理产品这充分利用了AI和ML的力量。我们的旗舰产品专注于数据质量，是云准备和高度可扩展的。

各种ML算法执行数据质量分析活动，比如使用无监督学习进行离群值检测，以及使用监督学习方法进行数据充实的MDM特性。此外，ML算法允许它从现有数据源提取数据，以创建预测，当新数据可用时，可以利用这些预测。ML允许企业发现数据中的模式，并提出关联、相关性和适应性。随着系统对数据的了解越来越多，它超越了传统的提取-转换-加载(ETL)方法，使之成为过去式。该平台利用Spark、大数据、R、Hadoop和深度学习等技术提供多数据库支持。它还附带了一个业务规则建模器，可以从SAP等企业应用程序中提取业务规则，并使用提取的规则自动验证数据质量。

那么，这对MDM意味着什么呢?Gartner的Andrew White表示，“深度学习不会让MDM消失。我们只需要脚踏实地，了解深度学习可以帮助解决的问题。”