MDM, 기계 학습, 인공지능의 상호 발전 과정

머신러닝과 인공지능이 MDM 시스템이 마스터 데이터를 보다 효율적으로 구성하는 데 도움이 되는 방법은 다음과 같습니다.

마스터 데이터 관리는 모든 조직에서 마스터 데이터의 정확성과 일관성을 다룹니다. 마스터 데이터는 모든 비즈니스의 핵심 데이터이며 고객, 제품, 공급자, 직원, 장비, 위치 및 비용 센터를 포함한 중요한 엔티티를 나타냅니다. 이러한 모든 기업은 비즈니스 관리 및 기능 면에서 효율적입니다. 마스터 데이터 자산을 생성하는 동안 유사한 레코드가 생성되고 골든 복사본으로 유지됩니다.

기존 쿼리는 서로 다른 중복 레코드 또는 레코드를 찾는 데 도움이 됩니다. 그러나 기존 쿼리는 유사한 레코드의 변동 그룹화를 지원할 수 없습니다. 이 경우 기계 학습은 MDM 시스템이 마스터 데이터를 더 나은 방식으로 구성하는 데 도움이 됩니다.

 

 

MDM, 기계 학습, 인공지능의 상호 발전 과정

 

 

기계 학습

기계 학습(ML)은 컴퓨터가 특별한 지시를 받지 않고 새로운 기술과 지식을 습득할 수 있도록 해주는 기술입니다. 머신러닝의 결과로, MDM 시스템은 데이터 요구에 더 빠르게 대응할 수 있어 제공자와 고객이 데이터를 더 빨리 공유할 수 있습니다.

 

 

머신러닝과 MDM 발전 과정

기계 학습은 시스템의 데이터를 분석하기 위해 알고리즘을 사용합니다. 시스템이 데이터를 더 많이 검사할수록 작업 수행 능력이 향상됩니다. 기업이 데이터에서 패턴을 찾을 수 있도록 지원하며, 구조를 제한하고 교환 목적을 장려하기보다는 링크, 상관 관계 및 적응성을 향상시킵니다. 또한 새로운 데이터를 평가하기 위해 현재 상호 작용에 의존함으로써 ETL(Extract-Transform-load)이 불필요해집니다. 따라서 머신러닝은 MDM을 개선하고 자동화하여 관리자와 데이터 관리자의 부담을 최소화합니다.

 

 

인공지능

인공지능은 기계 학습 기술을 사용하여 그렇지 않으면 인간의 지능을 필요로 하는 작업을 자동화합니다.

 

인공지능과 MDM 발전 과정

데이터 관리 시스템과 인공지능은 시너지 효과가 있습니다. 인공지능이 데이터 모델에 완전히 통합되면 데이터베이스 쿼리 정밀도와 성능을 높이고 운영체제를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 관리자(DBA)의 작업량을 줄이는 동시에 데이터 분석가와 소프트웨어 개발자의 데이터 액세스를 향상시킬 수 있습니다.

데이터 계층에서 AI가 구현되면 기준 데이터 저장소와 AI 애플리케이션 생성 사이에 시너지 링크가 형성됩니다. 이러한 상호 작용은 데이터 라이프사이클 전체에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

AI는 여러 가지 방법으로 MDM 관련 작업을 자동화합니다

AI는 마스터 데이터 관리 검색을 지원합니다. 마스터 데이터의 볼륨과 소스가 증가함에 따라 마스터 데이터와 도메인 유형을 식별하는 것이 더욱 어려워집니다. 2020년 중복 데이터 양은 64.2ZB였으며, IDC(International Data Corporation)는 2020년부터 2025년까지 데이터의 복합 연간 증가율을 23%로 예측하고 있습니다. 머신러닝은 데이터 검색과 도메인 식별을 용이하게 하며 검색 절차를 단순화하고 확장성을 향상시키며 생산성을 향상시킵니다.

AI는 카탈로그 마스터 소스, 도메인 유형 및 비즈니스 데이터 흐름을 조직 전체에 걸쳐 지원합니다. MDM 계통에 도움이 됩니다. 기계 학습은 기술 스캔을 통해 계통 매핑의 자동화를 발전시킵니다. 계통도는 연계 특성과 비즈니스 프로세스로 구성됩니다. 비즈니스에서 계보 매핑은 제품과 금융 서비스의 추적을 지원합니다.

AI는 시스템의 여러 디지털 변환에 중요하기 때문에 마스터 데이터 모델링에도 도움이 됩니다. 마스터 데이터 관리 허브를 만들면 마스터 데이터 관리를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 MDM 허브는 애플리케이션 및 분석 데이터 저장소를 개발하는 데 사용되며 오류 및 중복 가능성을 제거하는 단일 진실 소스 역할을 합니다. MDM Hub는 소스 간에 일관된 속성과 계층 구조를 가진 마스터 데이터 모델에서 작동합니다.

AI는 파일 마스터 데이터 가져오기, 온보딩 및 마스터 데이터 매핑을 자동화합니다. 이를 위해 AI는 매핑을 용이하게 하기 위해 일반 알고리즘 NER(이름 있는 엔티티 인식)과 NLU(국어 이해)를 사용합니다. 제품 분류에도 다양한 기계 학습 절차가 사용되어 비즈니스에서 절차의 효율성을 향상시킵니다.

AI는 정확성, 일관성, 완성도 등 마스터 데이터의 문제를 해결할 수 있습니다. NLP(자연어 처리) 및 하이브리드 머신러닝은 마스터 데이터 프로파일 업데이트, 품질 프로세스 청소 및 표준화를 지원하여 생산성과 확장성을 향상시킵니다. 인공지능 엔진은 데이터 품질 원칙을 마스터 데이터 필드와 동기화합니다.

따라서 기업의 모든 소스에 걸친 데이터 정리 및 표준화는 품질 평가를 자동화하고 가시적인 대시보드에 표시됩니다.

AI는 마스터 데이터 관리가 중복된 레코드를 찾아 하나의 골든 레코드로 병합할 수 있도록 도와줍니다.

디지털 전환에는 조직의 데이터 에코시스템과 가치 스트림 매핑을 모델링하는 것만으로 최적화된 엔드 투 엔드 운영이 필요합니다. AI는 마스터 데이터 도메인 간의 연관성을 만들어 도메인 간 및 부서 간 정보 네트워크를 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한 열 서명 분석 및 null 카운트 분석과 같은 방법을 사용하여 서로 다른 마스터 데이터 세트에서 기본 키와 고유 키를 결정할 수 있습니다.

머신 러닝에 의한 자동화는 NLP 절차뿐만 아니라 도메인 검색 및 데이터 유사성을 통해 마스터 데이터 거버넌스 생산성, 일관성 및 교차 기능 통신을 향상시킵니다. 이를 통해 데이터 관리자, 프로그램 개발자 및 엔터프라이즈 주제 전문가와 같은 매핑 이해 관계자가 마스터 데이터 관리의 참여 여부를 결정할 수 있습니다. 마스터 데이터는 비즈니스 프로세스 이해 관계자를 시스템에 연결합니다.

AI는 민감한 데이터와 개인 데이터, 관련 개인 정보 보호 규칙 및 지도 규칙을 분류하여 마스터 데이터 개인 정보를 관리할 수 있도록 지원합니다. 또한 데이터 관리자, 전문가 및 분석가를 지원하여 더 빠른 분석을 위해 데이터를 준비합니다.

 

 

인공지능과 데이터 통합

AI 애플리케이션은 데이터 통합에서 시작하여 데이터 정리 및 변환으로 이어지는 데이터 파이프라인을 따릅니다. 그런 다음 탐색 및 프레임워크 선택을 포함한 데이터가 준비됩니다. 병렬 모델 교육 후 기계 학습 모델이 미세 조정됩니다. 그런 다음 데이터가 확장을 위해 애플리케이션에 통합됩니다. 그리고 마지막으로, 추론은 실제 입력을 제시하여 실행 가능한 출력으로 이어집니다.

전반적으로 머신 러닝과 AI는 MDM을 개선하고 오늘날의 복잡한 멀티 클라우드 및 멀티 하이브리드 비즈니스 환경에서 MDM을 확장하는 데 필수적입니다. 인공지능은 증가하는 마스터 데이터 소스, 사용자 및 사용 사례와 경쟁할 수 있는 유일한 방법입니다.