Zero
La vita sarebbe più semplice se tutto fosse in un database relazionale, ma che non è pratico. Le imprese hanno troppi dati.
In modo che i dati si diffonda tra database diversi, alcuni dal dipartimento, gli altri in funzione, spesso con schemi diversi e gradi di verifica dei dati.
Ci sono un sacco di strumenti per il basso livello di controllo dei campi e schemi. Ma cosa succede se si vuole capire un rapporto complicato, diciamo, tra i clienti di una certa regione, l’acquisto di alcune tipologie di prodotto, la quantità, e vogliono capire come le loro chiamate di servizio sono cambiati nel tempo?
Che diventerà un grande estrazione dei dati e di analisi del problema, a partire per capire dove i dati sono – probabilmente in diversi database del gruppo – e, legando tutti i numeri insieme. Ci vorranno settimane, e probabilmente dovrete impostare un altro database. Doloroso meglio.
Un problema correlato – soprattutto da quando la GDPR regole calci in UE, è come si fa a verificare di non rilasciare i dati riservati dei clienti? Che la questione della governance, e sarà un problema crescente per i decenni a venire.
Smart lavaggio?
L’Intelligenza artificiale (AI) e il suo sottoinsieme importante, Machine Learning (ML) sembrano essere parte di ogni passo di avvio in questi giorni – smart di lavaggio e di Promezio non fa eccezione. Il loro segreto salsa include ML.
Il loro software estrae i metadati – che è molto più piccolo rispetto a tutto il database e la mette in un repository di dati. Quindi la ML sistema va a lavorare per dedurre i dati di contesto, dai metadati, così, per esempio, il sistema “sa” che i clienti, i prodotti, la regione e il servizio di chiamata, in modo che l’analista può chiedere la domanda posta sopra, e il software per sapere dove cercare le risposte.
Sulla governance lato – la protezione dei dati sensibili – il software cerca di combinazioni di dati che potrebbero essere sensibili. Per esempio, numeri di previdenza sociale sono facilmente filtrati oggi. Ma che cosa circa la combinazione di un indirizzo IP, nome, cognome, e i termini di ricerca? Individualmente, ciascuno può non essere sensibile, ma insieme potrebbero esporre la società a gravi sanzioni previste GDPR.
Cloud o on-prem?
Promezio lavora con i principali database – Oracle, Teradata, SQL Server – oggi, con più sulla strada. Esso può essere installato in locale o nel cloud, ed è offerto in abbonamento.
Target di utenti includono gli analisti, compliance officer e privacy dei dati ufficiali. Il requisito di guida è aiutare i clienti a gestire la sempre crescente di collezioni di dati in un’epoca di serraggio regolamento di cliente e di sensibilità.
L’Archiviazione Bit prendere
Sono generalmente scettico di AI e ML affermazioni, ma se Promezio può formare il proprio modello su un numero sufficiente di database, devono disporre di un valido strumento. Non è un problema facile – se essi non hanno un business, ma lo strumento è sicuramente la pena dare un’occhiata se l’analisi e/o di conformità è nel baliato.
Cortesi i commenti sono benvenuti, naturalmente.
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