Разработка передовых функций - это пример того, как новые технологии могут раскрыть потенциал больших данных таким образом, чтобы стимулировать рост, уделять приоритетное внимание конфиденциальности и способствовать трансформационной целостности.

История нашей современной цифровой экономики - это во многом рассказ о наших развивающихся усилиях по управлению растущим объемом данных, которые мы производим, и извлечению выгоды из этих усилий. Мы с самого начала понимали потенциальную ценность данных, и, оглядываясь назад, мы видим, что по мере того, как наши объемы полученных данных увеличивались в размере и сложности, мы ответили разработкой более масштабируемых средств обработки и анализа этих данных. Но извлекаем ли мы из этого важнейшего ресурса максимальную ценность и интеллект?

Уже много лет мы живем в так называемой «эре больших данных», и в связи с тем, что трансформационные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, становятся все более распространенными, наша способность использовать мощь данных сделала несколько значительных шагов вперед. .

И все же по-прежнему существует острый дисбаланс между объемом данных, которые мы собираем, и ценностью, которую мы извлекаем из них. Возможно, мы начали процесс централизации этих данных, но часто мы чрезмерно сосредотачиваемся на количестве и начинаем сомневаться в том, собрали ли мы правильные - или наиболее актуальные - данные и получаем ли мы их максимальное значение, несмотря на наши огромные усилия по сбору и хранению данных. Слишком часто мы остаемся с огромными озерами распадающихся данных, которые по-прежнему остаются изолированными и неиспользованными по всему цифровому ландшафту, символами излишеств и невыполненных обещаний.

Сегодня потребители и регулирующие органы в равной степени бросают вызов преобладающим моделям агрессивного сбора данных и критическому отсутствию прозрачности в отношении их использования. Быстрый и постоянный рост резко более изощренных угроз цифрового мошенничества привел к тому, что цифровая экономика оказалась в опасном состоянии конфликта, при котором управление рисками и качество обслуживания клиентов, по-видимому, противоречат друг другу в одной области, а конфиденциальность и разведка - в другой.

К счастью, развитие данных не остановилось. Фактически, мы стоим на пороге новой эры, когда мы выйдем за рамки наших текущих (и в конечном итоге ограниченных) процессов централизации данных и перейдем к расширенному режиму усложнения управления данными, определяемого централизованным интеллектом.

В новом Руководстве по централизованному анализу от DataVisor мы обсуждаем разницу между централизацией данных и централизацией аналитических данных:

«Благодаря централизованным данным мы все еще интерпретируем; мы все еще визуализируем; мы все еще отслеживаем тенденции и пытаемся понять их. Благодаря централизованному интеллекту мы можем выйти за рамки интерпретации посредством визуализации. Мы можем использовать мощность машины, чтобы сразу приступить к осмысленным действиям, основанным на данных. Что наиболее важно, оперативная информация находится в самой системе - она ​​централизована ».

Другой способ понять разницу - подумать о ней с точки зрения расширения прав и возможностей. В то время как централизация данных обеспечивает равный общий доступ, централизованный интеллект способствует расширению прав и возможностей всей организации.

На тактическом уровне «Руководство по централизованной разведке» подчеркивает важность разработки функций. Как мы пишем в книге, «разработка функций имеет решающее значение для построения любой интеллектуальной системы. Функции могут извлекать из больших данных полезную информацию и преобразовывать их для использования алгоритмами машинного обучения и системами на основе правил. Короче говоря, функции раскрывают всю мощь больших данных ».

Каким бы важным ни было проектирование функций, мы осознаем, что использование расширенных функций не является широко распространенным, и что исторически процесс создания расширенных функций был утомительным и трудоемким. Мы отмечаем, что требуются обширный опыт в предметной области, тяжелое машиностроение и большие вычислительные мощности.

«Руководство по централизованному анализу» - это именно то, что поможет организациям достичь централизованного интеллекта с помощью нового подхода к расширенной разработке функций, который сокращает сложные процессы с месяцев до буквально минут.

В последующих разделах книги конкретно обсуждается новая Платформа функций DataVisor, и она представлена ​​как выражение централизованного интеллекта в действии. Как мы заявляем в книге, при создании Feature Platform нашей общей целью было модернизировать, ускорить и оптимизировать централизацию разведки. Использование Feature Platform дает организациям доступ к автоматизированному проектированию функций из нескольких источников данных, позволяя специалистам по обработке данных, бизнес-аналитикам, специалистам по борьбе с мошенничеством и рисками создавать мощные функции за считанные минуты, а не за недели или даже месяцы.

Электронная книга содержит подробную информацию о конкретных случаях использования клиентов, включая крупномасштабное страховое мошенничество и уникальные проблемы, связанные с мошенничеством в колл-центре. Предоставляется дополнительная информация о том, как реагировать в реальном времени, и о том, как автоматическая разработка функций позволяет это делать в нужном масштабе:

«Сама концепция централизованного интеллекта основана на идее о том, что только при централизованном и прямом доступе к наилучшим интеллектуальным ресурсам система может достичь оптимальной производительности. Возможности Feature Platform основаны на многолетнем опыте извлечения действенной информации из обширных хранилищ корпоративных клиентских данных. Благодаря этому опыту и знаниям Feature Platform может сократить неэффективные и трудоемкие процессы с месяцев до минут в широком спектре тематических исследований ».

На концептуальном или материальном уровне мы в конечном итоге говорим о трансформации организации. Централизованный интеллект - это следующая эволюция в эпоху больших данных, и это идеальный подход для мира, сталкивающегося с множеством сложных проблем, решения которых будут определять и формировать цифровую экономику на долгие годы.

Сегодняшние предприятия должны успешно достичь баланса риска и опыта и найти способы стимулировать рост, не нарушая конфиденциальности. С угрозами в реальном времени необходимо бороться в реальном времени, а методы аутентификации должны последовательно вознаграждать хороших пользователей и блокировать злонамеренных. Радикальная прозрачность должна стать новой нормой. Благодаря использованию передовых решений, таких как DataVisor Feature Platform, и всестороннему использованию централизованных интеллектуальных подходов к сбору данных и управлению ими, мы можем вступить в новое десятилетие с уверенностью в наших способностях делать больше с меньшими затратами. Это настоящий прогресс.

Чтобы узнать больше о централизованном интеллекте, расширенной разработке функций и новой платформе функций DataVisor, загрузите Руководство по централизованному анализу сегодня.