Dataåtkomst- och placering: Har du fullständig översikt över var alla relevanta data finns och kontroll på vilka som har tillgång till dem?
Datalagring och hantering: Är datamängderna korrekt förberedda och anpassade för specifika tillämpningar, inklusive ai och dataanalys? Är strukturerna tillräckligt robusta för att stödja avancerad analys och ai-applikationer?
Kostnadsfritt nyhetsbrev
Få den senaste uppdateringarna direkt i inkorgen.
Dataintegritet och säkerhet: Hur renas och förbereds data för att minimera risker som fel och bias? Upprätthålls datasäkerhet och integritet konsekvent från insamling till analys? Kan syntetiska data användas för att skydda personlig information och ändå stödja avancerade analyser?
Affärsbeslut och dataanvändning: Är du medveten om vilka beslut som baseras på tillgängliga data och kan du hantera dem effektivt? Har du de nödvändiga verktygen och metoderna för att analysera data och upptäcka sofistikerade bedrägerimetoder?
Integration och flexibilitet: Kan organisationen integrera extern data för att berika och förbättra analysmodellerna? Är metadata tillgängliga och flexibla nog för att stödja olika användningsområden?
Det är få organisationer som kan svara ja på alla dessa frågor, vilket blir allt svårare i takt med att datamängder och komplexitet ökar.
Kommer att vara tio gånger mer produktiva
Optimal datahantering uppnås när data behandlas som en strategisk resurs, designad för att uppfylla specifika affärs- och verksamhetsmål. Gartner förutspår att team som använder dataops kommer att vara tio gånger mer produktiva än de som inte gör det senast år 2025. Genom att automatisera och integrera bättre processer för datahantering kan den snabbt växande mängden data nyttjas i större utsträckning, vilket förbättrar effektivitet, datasäkerhet, datakvalitet och modeller samt ger genomgående bättre resultat.
Genom att automatisera och integrera bättre processer för datahantering kan den snabbt växande mängden data nyttjas i större utsträckning, vilket förbättrar effektivitet, datasäkerhet, datakvalitet och modeller samt framförallt ger genomgående bättre resultat.
Dataops är inte bara ett sätt att effektivisera, utan dessa metoder är nödvändiga för att säkerställa tillgången till datamängder som krävs för att driva ai och avancerad dataanalys framåt. Dessa initiativ är viktiga för att stödja sund tillväxt och säkra framtida affärer, och de spelar en allt viktigare roll i att trygga den långsiktiga framgången för den datadrivna verksamheten.
Mari Nilsson Björkman är Global Industry Lead Telecom på SAS Institute
Denna artikel var tidigare publicerad på tidningen telekomidag.se
publicerad 11 oktober 2024
av
Mari Nilsson Björkman, SAS Institute