https://sellio.store/pl/page/40/     https://fashionetta.org/pl/page/40/     https://home-partner.org/pl/page/40/     https://car-paradise.org/pl/page/40/     https://car-accessories.net/pl/page/40/     https://modeo-shop.com/pl/page/40/     https://wibratory.net/pl/page/40/     https://etui-empire.com/pl/page/40/     https://e-papierosy.org/pl/page/40/     https://ero-land.org/pl/page/40/     https://lampy-sklep.com/pl/page/40/     https://desteo.org/pl/page/40/     https://shopara.org/pl/page/40/     https://shopme-online.org/pl/page/40/     https://shopinio.org/pl/page/40/     https://shopopolis.org/pl/page/40/     https://shoporama.org/pl/page/40/     https://desuto.org/pl/page/40/     https://shopsy-online.org/pl/page/40/     https://e-shopsy.org/pl/page/40/     https://vandershop.net/pl/page/40/    https://modern-style.info/    https://fashion-tips.info/de/

websites-info.com

Kolejna witryna oparta na WordPressie

Postępy w zarządzaniu jakością danych

Zarządzanie jakością danych (Data Quality Management, DQM) stale się rozwija, niekoniecznie pod względem skoków technologicznych, ale pod względem częstszego stosowania w wyniku zmieniających się wzorców biznesowych. DQM jest stosowane w coraz większym stopniu, ponieważ organizacje przechodzą na format cyfrowy.

Inne powody coraz częstszego stosowania DQM to obniżenie cen czujników w urządzeniach produkcyjnych oraz presja na zwiększenie efektywności członków łańcucha dostaw.

Celem zarządzania jakością danych jest dostarczanie dokładnych informacji. Proces ten rozpoczyna się od pozyskiwania danych, a kończy na efektywnej dystrybucji „dokładnych” danych.

DQM obejmuje również nadzór nad danymi organizacji. Dokładne, spójne informacje są niezbędne dla każdej rzetelnej analizy danych. Jakość danych jest niezbędna do dobrej komunikacji oraz do uzyskania dokładnych wniosków z analizy danych.

Transformacja cyfrowa będzie w coraz większym stopniu zmieniać sposób działania i zachowania organizacji.

Aby zmaksymalizować efekty tej transformacji, konieczne jest wykorzystanie automatyzacji, sztucznej inteligencji i chmury. Efektywne wykorzystanie tych technologii będzie oznaczać radykalną zmianę modeli biznesowych, sposobu myślenia i kultury pracy.

Czujniki o niższych cenach promują jakość 4.0

Producenci dopiero zaczynają przyjmować filozofię Jakości 4.0 (znaną także jako Przemysł 4.0). Ci, którzy już to zrobili, zauważają znaczącą poprawę w zarządzaniu jakością danych.

Wraz ze spadkiem cen czujników i siłowników, producenci średniej wielkości zdają sobie sprawę, że widoczność oferowana przez te urządzenia może zostać zwiększona poprzez przyjęcie filozofii Jakości 4.0. Odkryli oni, że monitorowanie sprzętu i produktów za pomocą technologii oraz promowanie filozofii jakości w całym miejscu pracy sprzyja efektywności, produktywności i doskonałości.

Jakość 4.0 łączy technologie cyfrowe z tradycyjnymi metodami w celu poprawy jakości w produkcji. Obejmuje ona dostosowanie kultury pracy (zwłaszcza zarządzania) do maksymalizacji wpływu zmian technologicznych.

Jakość 4.0 nie zastępuje tradycyjnych metod, ale opiera się na nich i je ulepsza. Korzyści z zastosowania Jakości 4.0 obejmują:

  • Wydajność
  • Zwiększone zyski
  • Usprawnienie działań dzięki monitorowaniu w czasie rzeczywistym, gromadzeniu danych i analityce predykcyjnej.
  • Prewencyjne identyfikowanie i rozwiązywanie problemów jakościowych
  • Spełnienie wymogów prawnych
  • Poprawa reputacji marki

Stawanie się „fabryką przyszłości” nie jest już ograniczone do bardzo dużych producentów, ale może być teraz osiągnięte przez producentów średniej wielkości. Z technologicznego punktu widzenia Jakość 4.0 staje się wisienką na torcie.

Po zainstalowaniu czujników, systemu Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT), połączeń z chmurą i wykorzystaniu sztucznej inteligencji, kolejnym logicznym krokiem jest opracowanie filozofii Jakości 4.0.

Strategia Cloud-First

Przejście do chmury zapewnia łatwy dostęp do najnowocześniejszych narzędzi DQM, co z kolei poprawia jakość danych. Strategia „cloud-first” promuje korzystanie z chmury, a w konsekwencji lepsze zarządzanie jakością danych.

Strategia „cloud-first” opiera się na świadomej decyzji, aby natychmiast spojrzeć na chmurę jako pierwszy wybór dla rozwiązań informatycznych.

W miarę jak coraz więcej oprogramowania przechodzi z formatu do pobrania na format oprogramowania jako usługi, poleganie na chmurze staje się coraz ważniejsze. Internet zapewniający dostęp do tego oprogramowania stał się normą. Przykłady obejmują Microsoft 365, Dropbox, WordPress, Salesforce i Zoom. Ogólnie rzecz biorąc, korzystanie z usług w chmurze jest bardziej efektywne, wydajne i tańsze.

Ponieważ poziom komfortu korzystania z chmury rośnie, a usługi w chmurze stają się coraz bardziej opłacalne, podjęcie decyzji o przyjęciu strategii cloud-first staje się proste.

Zarządzanie jakością danych w bankowości: Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Banki przyjmują filozofię, że zautomatyzowane usługi popełniają znacznie mniej błędów niż ludzie. Oznacza to większą dokładność danych.

Jeśli dane dostarczane algorytmom sztucznej inteligencji są nieczyste, ich wyniki nieodmiennie prowadzą do podejmowania złych decyzji. Branża bankowa to zauważyła i podjęła kroki w celu wykorzystania AI (sztucznej inteligencji) i ML (uczenia maszynowego) do gromadzenia danych.

Eliminując czynnik ludzki, poprawiają jakość swoich danych i zarządzania jakością danych.

Globalne badanie McKinsey’a na temat AI wykazało, że prawie 60% sektora usług finansowych korzysta z co najmniej jednej usługi AI. Najczęściej stosowane technologie AI to chatboty i wirtualni asystenci oraz RPA (automatyzacja procesów robotycznych) dla przewidywalnych i ustrukturyzowanych zadań.

Technologia mająca na celu zapewnienie dobrej jakości danych stała się ważną i znaczącą inwestycją w sektorze finansowym i bankowym.

Wzmocniona jakość danych

Technologie uczenia maszynowego są wykorzystywane do tworzenia rozszerzonej jakości danych. Proces ten oferuje organizacjom możliwość zwiększenia automatyzacji i skrócenia czasu realizacji zadań.

Augmented Data Quality zmniejsza ilość pracy ręcznej potrzebnej do przetwarzania danych i wspiera poprawę jakości danych. Ta strategia uczenia maszynowego wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego i zapewnia wysoki poziom zarządzania metadanymi, zarządzania danymi i jakości danych.

Rozszerzona jakość danych umożliwia automatyzację wielu rutynowych zadań związanych z jakością danych. Zadania takie jak:

  • Scalanie
  • Oczyszczanie
  • Monitorowanie
  • Profilowanie
  • Rozwiązywanie problemów z ostrzeżeniami o niskiej jakości lub anomaliach
  • Dopasowywanie danych
  • Automatyczne łączenie podmiotów
  • Automatyczne dostosowanie reguł kontroli IT do biznesu

Matryca danych i zarządzanie jakością danych

Wykorzystanie tkanin danych może potencjalnie znacząco zwiększyć efektywność wykorzystania danych. Data fabric jest formą architektury zarządzania danymi, która pomaga przedsiębiorstwom w zarządzaniu danymi.

Zapewnia spójne doświadczenie użytkownika, w czasie rzeczywistym, oraz wspiera dostęp do danych przez wszystkich odpowiednich członków przedsiębiorstwa.

Gartner przewiduje, że „do 2024 r. wdrożenia tkanin danych czterokrotnie zwiększą efektywność wykorzystania danych, jednocześnie zmniejszając o połowę liczbę zadań związanych z zarządzaniem danymi przez człowieka”. Data fabric wykonuje lub usprawnia wiele z zadań, które normalnie są realizowane przez DQM.

Data fabric automatyzuje proces odkrywania danych i zarządzania danymi, dostarczając czyste dane wysokiej jakości na potrzeby analityki i sztucznej inteligencji. Ostatecznym celem data fabric jest uproszczenie procesu zarządzania danymi oraz procesu pozyskiwania z nich informacji. Struktura danych posiada następujące cechy:

  • Możliwość przechowywania zarówno danych niestrukturalnych, jak i ustrukturalizowanych
  • Możliwość połączenia z wieloma źródłami danych
  • Wsparcie dla zarządzania danymi
  • Możliwości wprowadzania danych, w tym ich transformacji</l
      i>Zapisuje

    • metadane i informacje źródłowe z katalogu danychMoże
    • integrować dane w różnych chmurachMechanizm graficzny
    • łączy dane, aby pokazać złożone zależności

    Chociaż wiele z wymienionych powyżej funkcji jest częścią nowoczesnych platform zarządzania danymi, jedną z ważnych cech, która jest unikalna dla platform Data fabric, jest wirtualizacja

    danych.

    Wirtualizacja danych tworzy warstwę abstrakcji danych poprzez łączenie, gromadzenie i przekształcanie silosów danych w celu wspierania spostrzeżeń w czasie rzeczywistym i zbliżonym do rzeczywistego. Umożliwia ona bezpośredni dostęp do systemów transakcyjnych i operacyjnych w czasie rzeczywistym, zarówno w siedzibie firmy, jak i w chmurze.

    Przemysł przewozu kontenerów towarowych i jakość danych (lub chaos w łańcuchu

    dostaw

    )

    Niedawne opóźnienia w dostawach kontenerów towarowych spowodowały zbadanie prymitywnych sposobów prowadzenia globalnego łańcucha dostaw.

    Należy spodziewać się gwałtownego wzrostu wykorzystania zarządzania jakością danych w branży przewozu kontenerów towarowych. Wynika to przede wszystkim z faktu, że klienci (oraz różne rządy na całym świecie, w tym rząd Stanów Zjednoczonych) domagają się większej szybkości i wydajności w dostarczaniu swoich produktów.

    Według raportu firmy Gartner ” Supply Chain Digital Transformation

    ” statki towarowe i porty morskie nie komunikują się zbyt dobrze. Wiele zagranicznych firm spedycyjnych korzysta z prymitywnych systemów na swoich statkach, które nie obejmują Internetu, zwłaszcza po opuszczeniu przez statek doku. W rezultacie światowe łańcuchy dostaw były prowadzone chaotycznie i nieefektywnie. Ale to się zmienia.

    Najprostszy sposób na poprawę efektywności globalnego łańcucha dostaw wymaga dostępu do Internetu w celu komunikacji, śledzenia w czasie rzeczywistym statków i ich kontenerów, co staje się częścią Internetu przedmiotów, oraz koordynacji danych dotyczących jakości dostaw. (Jest to obszar, który jest gotowy na innowacje, w tym wykorzystanie sztucznej inteligencji i matematyki).

    W przeszłości, w przypadku wielu statków, planowany czas przybycia był zazwyczaj nieco nieprecyzyjny.

    (

    Zwiększenie wydajności wiąże się również z komunikacją między statkami towarowymi a portami żeglugowymi, aby upewnić się, że porty nie są przeciążone i mogą przyjąć dostawę przy minimalnym czasie oczekiwania.

    Chociaż przemysłowy Internet rzeczy jest jeszcze w powijakach, możemy spodziewać się radykalnej poprawy w łańcuchu dostaw, gdy statki towarowe i porty morskie zmodernizują swoje technologie i będą korzystać z zarządzania jakością danych w celu usprawnienia dostaw i śledzenia ładunków.

    Obraz wykorzystany na licencji Shutterstock.com

    SZKOLENIE LIVE ONLINE: Tkanina danych i

    siatka danych Dowiedz się, jak zaprojektować i wdrożyć w swojej organizacji tkaninę danych, siatkę danych lub kombinację obu tych rozwiązań – 25-26 maja 2022

    r.

    Czytaj dalej: https://www.dataversity.net/advances-in-data-quality-management/

Related Posts

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.