Data science

ความสมบูรณ์ถูกต้องของข้อมูลเป็นข้อกังวลหลัก กล่าวได้อย่างแม่นยำ

บริษัทต่างๆ กำลังเผชิญกับปัญหามากมายเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์และกลยุทธ์ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงข้อมูล ตามรายงานใหม่ของ Precisely ในหัวข้อ “Data Integrity Trends: Chief Data Officer Perspectives in ” ซึ่งเปิดตัวในวันนี้ สำหรับผู้เริ่มต้น ทีมข้อมูลใช้เวลาโดยเฉลี่ย 25% ของเวลาในการทำความสะอาด การรวม และการเตรียมข้อมูล ซึ่งพบการสำรวจของ Precisely ด้วย CDO บางส่วนรายงานการใช้จ่ายมากถึง 80% ของเวลาที่ทำภารกิจนั้น CDO สี่ในห้ากล่าวว่าข้อกังวลด้านคุณภาพข้อมูลเป็นอุปสรรคต่อโครงการการรวมข้อมูล ในขณะที่ 50% ระบุว่าพวกเขาจะเชื่อถือเฉพาะข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเท่านั้นที่ยืนยันความรู้สึกที่มีอยู่ “มีความรู้สึกถึงความเร่งด่วนอย่างแท้จริง เนื่องจากธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมและทุกภูมิภาคมีส่วนร่วมในการริเริ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่สำคัญ” Amy O'Connor หัวหน้าเจ้าหน้าที่ข้อมูลและข้อมูลของ Precisely กล่าวในการแถลงข่าว “อย่างไรก็ตาม โปรแกรมเหล่านี้จะต้องสร้างขึ้นบนพื้นฐานของความสมบูรณ์ของข้อมูล หากจะประสบความสำเร็จ” มันไม่ใช่ความหายนะและความเศร้าโศกของข้อมูลทั้งหมด เกือบเก้าใน 10 CDO ที่สำรวจโดย Corinium Global Intelligence ในนามของ Precisely กล่าวว่าพวกเขาได้เริ่มสร้างระบบอัตโนมัติใน กระบวนการจัดการข้อมูล เกือบสองในสาม (60%) ของ CDO กล่าวว่าความต้องการประสบการณ์ของลูกค้ากำลังขับเคลื่อนการลงทุนด้านข้อมูล 2021 ซึ่งบ่งชี้ว่า การตอบสนองต่อลูกค้า เกือบ 60% กล่าวว่าการปรับขนาด AI หรือความคิดริเริ่มด้านการวิเคราะห์ขั้นสูงมีความสำคัญ โดยบริษัทในด้านโทรคมนาคม บริการทางการเงิน และการค้าปลีกเป็นผู้นำ ตามรายงานแนวโน้มความสมบูรณ์ถูกต้องของข้อมูลของ Precisely อย่างไรก็ตาม มีความกังวลเล็กน้อยที่ตรวจพบในรายงานแนวโน้มความสมบูรณ์ถูกต้องของข้อมูล ซึ่งดูเหมือนว่าจะเป็นคุณลักษณะที่เกิดซ้ำสำหรับบริษัท Precisely บริษัทเพิร์ลริเวอร์ นิวยอร์ก ซึ่งเดิมเรียกว่า Syncsort . โดยรวมแล้ว ความคืบหน้าในการริเริ่มด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ดูเหมือนจะผสมปนเปกัน โดยมีความแตกต่างกันมากระหว่างบริษัทตามอุตสาหกรรม และมีความแตกต่างน้อยกว่าตามภูมิศาสตร์ ในอีกด้านหนึ่ง 50% ของ CDO กล่าวว่าองค์กรของพวกเขา “ค่อนข้างประสบความสำเร็จหรือประสบความสำเร็จอย่างมาก” เมื่อพูดถึงการใช้โปรแกรมการจัดการข้อมูลหลักและการกำกับดูแล . เกี่ยวกับ 55% กล่าวว่าพวกเขาค่อนข้างหรือประสบความสำเร็จอย่างมากในการส่งเสริมการรู้เท่าทันข้อมูล และเปอร์เซ็นต์เดียวกันก็พูดแบบเดียวกันเกี่ยวกับ “การสร้างและรักษาฐานของข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับ การวิเคราะห์” แต่ในทางกลับกัน 42% ของบริษัทรายงานว่า “ผลผสม” หรือ “น่าผิดหวัง” ในการพยายามดำเนินการตามฐานของ ข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับการวิเคราะห์ ตัวเลขที่กระโดดไปที่ 50% ในบริการทางการเงิน ประมาณหนึ่งในสามของผู้ตอบแบบสำรวจกล่าวว่าเพื่อนร่วมงานของพวกเขาจะเชื่อถือข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งขัดต่อสัญชาตญาณของตนเอง ซึ่งบ่งชี้ว่ายังมีงานอีกมากที่ต้องทำ “ถ้าคนไม่เชื่อถือข้อมูลเชิงลึก พวกเขาจะไม่ดำเนินการกับพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลเชิงลึกขัดแย้งกับปฏิกิริยาที่เรียกว่าลำไส้ของพวกเขา” Dan Power ผู้ดำรงตำแหน่งกรรมการผู้จัดการฝ่ายกำกับดูแลข้อมูลระดับโลกกล่าว ตลาดสำหรับบริการทางการเงินที่ธนาคาร State Street “การแก้ปัญหานี้เป็นส่วนหนึ่งเกี่ยวกับการพยายามย้อนกลับจากคำกล่าวที่ว่า 'ฉันไม่เชื่อถือผลลัพธ์'” ในด้านความสมบูรณ์ของข้อมูล มากกว่า 80% รายงานข้อกังวลด้านคุณภาพของข้อมูลรายงานของ CDO นั้น “ท้าทายมาก” หรือ “ค่อนข้างท้าทาย” รายงานกล่าว โดยมีเปอร์เซ็นต์ที่น้อยกว่าเล็กน้อยของ CDO ที่รายงานความยากลำบากในการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ทักษะยังคงเป็นปัญหาใหญ่ โดยเกือบ 90% ของ CDO บอกว่าปัญหาด้านทักษะนั้นท้าทายมากหรือค่อนข้างมาก แหล่งที่มาของข้อกังวลด้านคุณภาพของข้อมูลของ CDO (รายงานแนวโน้มความสมบูรณ์ถูกต้องของข้อมูลโดยได้รับความอนุเคราะห์) ดูเหมือนว่าการใช้ข้อมูลจะกว้างขึ้น โดย CDO สามในห้ากล่าวว่าการทำลายไซโลข้อมูลมีความสำคัญมากกว่าลำดับถัดไป 12 ถึง 24 เดือน โดยเฉลี่ย บริษัทต่างๆ ได้นำ 12 แหล่งข้อมูลบุคคลที่สามมาใช้ตามข้อมูล จำนวนแหล่งข้อมูลบุคคลที่สามสูงสุดคือ 90 ประมาณสามในสี่ของ CDOs รายงานว่าการจัดการกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่งและรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อนนั้น “ค่อนข้างท้าทาย” หรือ “ค่อนข้างท้าทาย” มากกว่าหนึ่งในสามของ CDO กล่าวว่าองค์กรของพวกเขากำลังใช้โซลูชันระบบอัตโนมัติของกระบวนการคุณภาพข้อมูลอย่างกว้างขวาง เช่น ประเภทที่ขายอย่างแม่นยำ ในขณะที่เกี่ยวกับ 50 % ใช้งานอย่างจำกัด รายงานระบุว่ามีเพียง 12% ของ CDO โดยไม่ใช้เครื่องมืออัตโนมัติในด้านคุณภาพข้อมูล “นักฆ่าที่ร้ายแรงที่สุดของโปรแกรมการกำกับดูแลข้อมูลคือการขาดระบบอัตโนมัติ” Power ของ State Street กล่าวในรายงาน “ผู้จำหน่ายเครื่องมือคุณภาพข้อมูล ไม่ว่าจะรวมเข้ากับแค็ตตาล็อกการจัดการข้อมูลหรือไม่ก็ตาม จำเป็นต้องรวมเอาเทคนิค AI และ ML ให้ดียิ่งขึ้น” คุณสามารถเข้าถึงรายงานแบบเต็ม 12 ได้ที่นี่ รายการที่เกี่ยวข้อง: ช่องว่างสำหรับการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล รายงานกล่าวว่าเมื่อคุณภาพข้อมูลลดลง ต้นทุนคุณภาพข้อมูลก็มีแนวโน้มลดลง? C'est La Vie

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button