シスコが発表した統計によると、グローバルなインターネットトラフィックは2021年までに年間3.3 ゼタバイトに達するとされています。 （zettabyteはどのくらいですか？信じてください、この情報量の測定単位は単純に巨大です。）これは間違いなく驚くべき数字ですが、企業が現在どのくらいのデータを保存しているのかを考えると完全に正当化されます。 したがって、効果的なデータ管理が必要です。 ただし、ほとんどの企業は、データストレージ、ダークデータ、アクセス、データ統合など、データ管理の基本的な問題を克服できません。 この状況を改善するには、企業には専門的なヘルプが必要であり、このヘルプは機械学習と人工知能の形で利用できます。
ただし、まず第一に、IT部門が直面するデータ管理の問題を考慮する必要があります。 第一に、企業は毎日到着する大量の非構造化データを処理する能力が不十分です。 そして最終的に、彼らはどこかでデータをパーソナライズするだけです。これは無謀であるだけでなく、非倫理的です。 さらに、ビジネス上の意思決定を行う人は、データを破棄しないことを好みます。 別の問題のある側面は、データストレージポリシーへの注意の欠如です。
各組織はデータへの迅速なアクセスを求めていますが、高速クラウドストレージのコストを考えると、企業は一部のデータを安価で低速のストレージでバックアップすることを好みます。 その結果、深刻な問題が発生した場合、企業は従業員を雇用してこれらの問題を解決し、プロジェクトを実施する必要があります。もちろん、主要なビジネス目標から注意をそらすことになります。
データ管理における機械学習とAIの役割
非構造化データは、企業のデータ管理の問題の主な原因です。 ただし、人工知能、分析、機械学習はこれらの問題を克服するのに役立ちます。
クイックデータソート
同社は、人々も知らない膨大な量のダークデータを蓄積しています。 ただし、AIと分析では、機械学習を使用してデータをより簡単に取得できます。 これらのシステムを組み合わせて、アルゴリズムの機能を使用して、さまざまな種類のドキュメント、電子メール、画像、ビデオなどをソートできます 。これらはすべてサーバーに保存されます 。 まだ行われていることは、自動化されたプロセスでデータを分類するための推奨事項を分析し、必要に応じて構成し、ビジネス戦略に実装する機会を専門家に与えることです。 このプロセスの重要な部分は、データストレージの問題にも関連しています。 分析は、ファイルからデータを削除するための一連の推奨事項の準備に役立ちます。
ワンタイムデータ識別
分析、AI、および機械学習は、客観的に使用されることはほとんどまたはまったくないデータを識別することができます。 ただし、これらの技術は、会社の従業員ほど厳しいものではありません。 たとえば、これらのプロセスでは、過去5年間に利用できなかったレコードまたはデータを特定できます。 したがって、技術的に古い可能性のあるデータを削除できます。 これは会社にどのように役立ちますか？ まず、従業員の時間を節約し、そのような潜在的に古いデータを見つけるために不必要な雇用からそれらを保存します。 第二に、自動化されたプロセスに依存して主要なタスクを実行できます。 ただし、識別されたデータを保存する価値があるかどうかにかかわらず、最終的な決定は従業員から行う必要があります。
効果的なデータのグループ化
多くの場合、コンピューターシステムアナリストは、クエリのために収集するデータを決定する責任があります。 ただし、ほとんどの場合、このプロセス中に、彼らは通常、このタイプのアプリケーションのリポジトリを作成します 。 次に、さまざまなソースのさまざまなタイプのデータをリポジトリに入れ、それによっていわゆる分析システムのプールを作成します。 ただし、このステップを完了する前に、データを引き出すさまざまなソースにアクセスするための統合戦略を開発する必要があります。 この手順は依然として大部分が手動で実行されることに注意する価値がありますが、機械学習は、アプリケーションデータリポジトリとデータソース間の「マッピング」を自動的に開発することにより、プロセスの効率を向上できます。 これにより、統合および集約時間が大幅に短縮されます。
アクセスを改善するためにデータストレージを整理するのに役立ちます
過去5年間、多くのストレージサービスプロバイダーは、ストレージ管理の自動化において大きな進歩を遂げてきました。 これはすべて、割引価格でのソリッドステートドライブの改善と普及により、可能になりました。 これにより、IT部門は、データを保存するための何らかの「スマート」メカニズムの使用について改めて考える必要がなくなりました。 このテクノロジーは、機械学習を使用して一般的に使用されるデータを理解するため、非常に効果的です。 また、どのデータがほとんど使用されないか、まったく使用されないかを企業が把握するのにも役立ちます。 自動化プロセスは、マシンアルゴリズムによって確立されたビジネス要件に応じて、低速または高速モードでデータを自動的に保存するために使用できるため、ここで便利です。 このレベルの自動化は、従業員にとって非常に便利です。従業員がプロセスを高速化し、手動のストレージ最適化から脱却するのに役立ちます。
しかし、データが正しく処理されない場合、データ管理プロセスが-たとえどんなに簡単に見えても-IT部門に問題を引き起こす可能性があるという事実を回避することは不可能です。 最悪の場合、状況は悪化の一途をたどります。毎日ますます多くのデータが流れ続けています。 したがって、毎日、この問題の解決策はより複雑になります。
問題と解決策を報告する必要があります。
データアーキテクト、ITディレクター、および倉庫の管理責任者は、状況の深刻さを理解し、会社の最高幹部に情報を伝えることが非常に重要です。原則として、彼らは最高経営責任者、最高執行責任者、最高財務責任者です。 しかし、データ管理プロジェクトに関連する困難のため、この戦略の実装はそれほど簡単ではありません。 それにもかかわらず、マーケティング分析の重要性と予測されるデータストレージコストの削減を指摘しながら、IT管理者は戦略的意思決定を改善する方法に関してこれらの問題を会社のディレクターと議論する機会があります。