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Catalogues de données et maturation du marché du machine learning

Anonim

C'est l'âge des mégadonnées. Nous sommes inondés d'informations et les entreprises trouvent difficile de gérer et d'extraire de la valeur.

Le flux actuel de mégadonnées implique non seulement le volume, la variété et la vitesse, mais aussi la complexité. Comme identifié par SAS dans Big Data History and Current Considerations, c'est un facteur des flux "provenant de plusieurs sources, ce qui rend difficile la liaison, la mise en correspondance, le nettoyage et la transformation des données entre les systèmes". (Vous voulez en savoir plus sur le Big Data? Découvrez Big Future (Big) Data.)

Trouver des informations précieuses ne consiste pas simplement à rassembler autant de données que possible, mais à trouver les bonnes données. Il est impossible de travailler à travers tout cela avec des processus manuels. C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises "se tournent vers des catalogues de données pour démocratiser l'accès aux données, permettre aux connaissances des données tribales de conserver les informations, appliquer des politiques de données et activer rapidement toutes les données à valeur commerciale".

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