De frustraties van het omgaan met data is iets dat niemand, ook niet hoogopgeleide datawetenschappers, graag doet. Het is een nooit eindigend proces waarbij duizenden gegevenssets moeten worden verwerkt, wat tijdrovend is en elke fout kan kostbaar zijn omdat het de integriteit van het hele project kan aantasten.
In een tijd waarin alles geautomatiseerd wordt, is het grotendeels handmatige proces verbeterd door de introductie van op AI gebaseerde systemen. Het huidige datalandschap, dat is verbeterd door digitalisering, vereist een snelle transformatie die de business intelligence-tools opnieuw heeft gedefinieerd. Deze modernisering van data-analyse heeft hiaten gedicht waar veel bedrijven vanwege de kostenfactor lang niet van hebben kunnen profiteren.
Afbeelding tegoed: PixabayGeautomatiseerde, op intelligentie gebaseerde datavoorbereiding is de langverwachte link naar de selfservice die elke organisatie verdient. Gegevens zijn in vele vormen aanwezig en het overlaten van het hele analyseproces aan jaarlijkse, halfjaarlijkse, regelmatig uitbestede of intensieve interne auditdiensten maakt de primaire bedoeling irrelevant. Realtime, bedrijfsklare inzichten zijn wat elk bedrijf nodig heeft, aangezien gegevens in de loop van de tijd evolueren en daaropvolgende analyses mogelijk niet de gewenste impact hebben. Een bedrijf heeft dagelijks te maken met data uit verschillende bronnen en het is de snelheid waarmee die data worden aangepast aan de dagelijkse bedrijfsvoering die telt.
De snelle opkomst van betrouwbare selfservice-tools voor het voorbereiden en analyseren van gegevens heeft veel problemen opgelost, waaronder;
Verminder aanzienlijk de hoeveelheid tijd die wordt besteed aan gegevensvoorbereiding. Voor de meeste datawetenschappers wordt bijna 80% van hun tijd besteed aan datavoorbereiding, wat betekent dat het grootste deel van de middelen van een organisatie wordt besteed aan één item dat kan worden geautomatiseerd. Voor een kosteneffectieve en efficiënte dataverwerkingstechniek zijn intelligente datavoorbereidingsplatforms geen optie maar de oplossing, waardoor datawetenschappers voor datavoorbereiding niet meer nodig zijn. Door de tijd te nemen om een bedrijf voor te bereiden op AI-datasystemen, kunnen bedrijven de behoefte aan datawetenschappers voor de voorbereidingsfasen verminderen. De diensten van datawetenschappers zullen daarom afkomstig zijn uit de complexe banen waarvoor ze zijn opgeleid, zoals modelleren, programmaontwerp en kenniszoeken. Dit leidt direct tot enorme kostenbesparingen, aangezien het meeste werk al zou zijn gedaan, waardoor een te grote afhankelijkheid van IT wordt verminderd. Hoewel de rol van de IT-afdeling niet kan worden genegeerd, kunnen de gevolgen van het uitsluitend vertrouwen op de afdeling leiden tot projectvertragingen. De meeste organisaties die actieve IT-afdelingen hebben, weten al dat ze dagelijks veel taken moeten uitvoeren, en het is een recept voor rampen om hen uitsluitend de gegevensvoorbereiding te laten doen. De voordelen van geautomatiseerde en autonome datasystemen zijn dat niet-IT’ers deze zelfstandig kunnen beheren en hun projecten kunnen analyseren. Voorbereiding van gegevens in relatie tot de context. Een veelvoorkomend probleem bij het uitbesteden van IT-diensten, met name voor datavoorbereiding, is een gebrek aan begrip van de zakelijke context waarin ze relevant zijn. Door een geautomatiseerd systeem te hebben dat geweldige gegevensontdekking en continue inzichten in verschillende contexten kan stimuleren, zijn alle problemen voor bedrijfsklare oplossingen volledig opgelost.
Auteur: Latinrina Samford
