A mai modern adatvezérelt vállalatok, mint a Netflix, Amazon, Facebook és Uber sikerének egyik kulcsa az a hihetetlen mértékű pénz, amit a legjobb adattudós és technikai szakértők alkalmazására költenek, valamint a folyamatosan és hosszú éveken keresztül végzett ügyféladat gyűjtés, tisztítás és a szolgáltatások fejlesztésének fókuszába állított adatelemzés.
A klasszikus modellben működő vállalatok és szervezetek számára ezen megközelítés nehezen megvalósítható, mivel az üzleti működési modellek és az ezeket kiszolgáló alkalmazások számukra már rendelkezésre állnak, adottságnak tekintendők. Egy bank, biztosító vagy állami vállalat és költségvetési szerv már rendelkezik a feladataihoz vagy termékeihez és megoldásaihoz kapcsolódóan nagy mennyiségű tranzakciós, kártérítési, csalási és egyéb üzletileg releváns adattal. Ezen vállalatoknak fontos lenne arra törekedniük, hogy a meglévő kis létszámú elemzőn kívül minél több kiváló üzleti tudással rendelkező szakember nyisson az adatelemzési eszközök felhasználásának irányába, ezáltal csapatsporttá fejlesztve az adatelemezést, megágyazva az adatvezérelt kultúra elterjedésének a szervezeten belül.
Amennyiben az üzleti felhasználók a teljes adatelemzési folyamatot, az adatok előkészítésétől, tisztításától kezdve az elemzések elvégzéséig egy egységes platformon tudják elvégezni, akkor teljeskörű felügyelet biztosítható az adatok és folyamatok felett. Az IBM Data Fabric koncepciója ezt biztosítja a vállalatok és szervezetek számára.
A Data Fabric egy adatmenedzsment architektúra koncepció, mely heterogén adatforrásokból (akár hibrid vagy multi-cloud környezetben) álló elemzések hatékony és felügyelt elvégzését támogatja. Segítségével az önkiszolgáló és tradicionális üzleti elemzésekhez, mesterséges intelligencia modell építéshez szükséges adatok egy helyen elérhetők, automatizáltan elemzésre előkészíthetők és különféle adatelemzési szolgáltatások (adatbányászat, BI vagy mesterséges intelligencia) számára továbbíthatók.
A megoldás lokálisan, privát vagy akár publikus felhőben szolgáltatásként is elérhető.
Az IBM Cloud Pak for Data platform mesterséges intelligencia támogatással segít az üzleti adatok automatizált előkészítésében, így az üzleti felhasználóknak csak az elemzéssel szükséges foglalkozniuk:
- Adathozzáférhetőség és felhasználhatóság:
A Data Virtualization (AutoSQL) szolgáltatása egy olyan univerzális lekérdező motor, mely több heterogén adatforrás logikailag egységes kezelését biztosítja adatmozgatás vagy replikáció nélkül. Automatizálja az adatok elérésének, frissítésének és egyesítésének módját bármilyen adatforráson (adatbáziskezelők, felhős tárolók, adattárházak, datalake-ek, Excel és egyéb nem strukturált adatokon), fejlett cache menedzsment képessége révén minimalizálja az adatmozgatást.
- Üzleti adatok katalogizálása:
A Watson Knowledge Catalog (AutoCatalog) szolgáltatása automatizált adatklasszifikáció révén az adatokhoz üzleti fogalmakat képes rendelni, így felépítve és katalógusba rendszerezve a vállalati adatvagyont. Az üzleti felhasználók ezáltal az üzleti fogalomra való keresés révén egyszerűen megtalálhatják az elemzéshez szükséges adatokat, így nagy mértékben csökkenthető az adathoz való elérés ideje, növelhető az elemzési kedv, a hatékonyság és egyaránt biztosítható a törvényi megfelelőség (pl. GDPR). Az adatvagyon katalógus ezen felül képes támogatni az adatok automatizált minőségi ellenőrzését, jelezve az adatminőségi problémákat ezáltal garantálva az üzleti felhasználók hatékony munkavégzését.
- Adatbetöltés és tisztítás:
A DataStage adatbetöltő és Match360 mesterséges intelligencia algoritmusokkal támogatott törzsadatkezelési szolgáltatás segít az üzletileg kritikus adatok előkészítésében, tisztításában, legyen szó akár önkiszolgáló vagy tradicionális elemzésről.
- Adatvédelem és biztonság:
A Watson Knowledge Catalog (AutoPrivacy) szolgáltatása mesterséges intelligencia támogatás révén felismeri az érzékeny, személyes adatokat és az illetéktelenek számára automatikusan elmaszkolja azokat, így garantálva az adatok megfelelő védelmét.
Az IBM Cloud Pak for Data az imént bemutatott képességeken felül több olyan üzleti elemzés készítésére alkalmas integrált szolgáltatással rendelkezik, mint:
- Watson Studio:
Teljeskörű mesterséges intelligencia életciklus támogatása, mely az opensource adatelemzési eszközökön (Python, R, Spark) felül grafikus (SPSS Modeler) és automatizált modellépítése (AutoAI) képességei révén széleskörű elemzői felhasználást tesz lehetővé.
- Cognos Analytics és Planning Analytics:
Fejlett vizualizációs és tervezési képessége.
- Watson Assistant és Discovery:
Virtuális asszisztens építés és fejlett szövegelemzési, keresési képességek.
Az előkészített adatok bármilyen külső adatelemzőn keresztül is tovább elemezhetők. Ilyenkor a több adatforrást átölelő, logikailag egységes adatok egy JDBC/ODBC interfészen keresztül integrálthatók a meglévő informatikai megoldásokhoz.
Az integrált platform széleskörű eszköztára mellett teljeskörű governance-t biztosít a teljes adatelemzési ciklusra, ezáltal nagyban elősegíti az adatvezérelt vállalattá válási folyamatot.
Kapcsolat:
Bánki Zsolt, +36 20 823 5807
banki.zsolt@virzrt.hu
