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資料故障停機時間近乎翻倍,專業人員苦於質量問題,調查發現

企業面對資料停機時間的危機調查顯示,資料停機時間瀕臨失控資料在現代企業中扮演著關鍵性的角色,但在資訊量急劇增加以及技術越來越複雜的環境下,資料停機時間的問題日益嚴重。根據調查顯示,資料停機時間的期間指企業資料消失、不精確或無法使用,近一年的問題幾乎翻倍。調查由資料觀測公司 Monte Carlo 委 .... (往下繼續閱讀)

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資料故障停機時間近乎翻倍,專業人員苦於質量問題,調查發現

企業面對資料停機時間的危機

調查顯示,資料停機時間瀕臨失控

資料在現代企業中扮演著關鍵性的角色,但在資訊量急劇增加以及技術越來越複雜的環境下,資料停機時間的問題日益嚴重。根據調查顯示,資料停機時間的期間指企業資料消失、不精確或無法使用,近一年的問題幾乎翻倍。調查由資料觀測公司 Monte Carlo 委託 Wakefield Research 進行,調查了 200 名在美國工作的專業人員,釋出報告指出問題的嚴重性。 在這種資訊爆炸的背景下,企業必須拉取盡可能多的資產來構建 AI 和分析工具,進行商業重要功能和決策的建立,這使得重要的資料即使缺失、不精確或無法使用也會被忽視。員工和客戶會被困在需要資料的情況下,也會受到損失。

資料停機時間的危機原因

調查的 200 名受訪者中,有 51% 說在一個典型的月份中有 1 到 20 個資料事件,20% 的人說在一個月中有 20 到 99 個事件,27% 的人說他們每個月至少看到 100 個資料事件。 資料停機時間的原因主要是由於三個主要因素:更多的事件、更多的時間來檢測和解決問題。 專業人員在找到問題方面花費更多時間,去年 62% 的人說他們需要在平均 4 小時以上內檢測資料事件,而今年這個數位已增加到 68%。同樣地,在發現問題後解決問題所需的時間,去年 47% 的人說他們需要平均 4 小時以上解決事件,而今年這個數位已上升至 63%。此外去年資料事件的平均解決時間為 9 小時,而今年已經上升至 15 小時。

人工方法的問題

工程師不應對資料停機時間負責,原因不是他們的專業能力不足,而是任務本身就很具有挑戰性。Lior Gavish 是 Monte Carlo 的聯合創始人兼 CTO,他解釋說工程師們不僅要處理大量的快速移動的資料,而且它們在來源和企業消費方面的發射和消耗方法常常是不受控制的。 他表示現在團隊們最常犯的錯誤是完全依靠手動的、靜態資料測試,這是此回顧觀查的錯誤舉動。因為這種做法需要團隊預測所有資料集中的資料出現問題的所有方法,這需要耗費大量時間且在解決問題方面沒有幫助。 相反 CTO 建議團隊應該採用機器學習流程,對資料的新鮮度和量、模式和分佈問題進行監測,這樣可以給企業資料分析師提供資料可靠性的全面檢視以及即時的重要商業和資料產品用例。 當問題發生時,監測器可以傳送警報,讓團隊可以在任何重大影響企業之前迅速解決問題。

堅持基本原則

除了 ML 驅動的監測器外,團隊還應遵循某些基本原則,以避免資料停機時間問題。其一是專注且優先考慮。Gavish 表示「專注於資料原則,20% 的資料集提供 80% 的商業價值,而這 20% 的資料集(不一定是相同的資料集)導致資料質量的 80%。 確保您能夠識別高價值的資料集和問題資料集(20%),並隨時理解其是否有更改。」 此外制定資料服務等細節、建立明確的所有權界限、增加檔案記錄、在問題發生後進行事後分析等策略也很有幫助。 雖然當前市場上有許多 ML 觀察控制解決方案,但如果有足夠的時間和資源,團隊也可以選擇在公司內部建立這種質量檢測工具。根據 Monte Carlo Wakefield 調查,開發這樣的內部工具平均需要 112 小時(約兩週)。此外未來市場洞見的調查顯示,特定資料觀察控制工具市場的整體價值預計從 2022 年的 2.17 億美元增加到 2032 年的 55.5 億美元,年復合成長率為 8.2%。

結語:

當企業資料對於企業的收益甚至商業檔案甚至生命體健康至關重要時,確保專業人員可以減少資料停機時間將成為更重要的任務。 機器學習已經在企業中的應用越來越廣泛,資料觀測和控制領域也有更高的發展潛力。把握技術的快速發展、迅速應對資料品質等問題,遵循基本原則和整合 AI 投資的實際經驗,可以使組織更好地準備和應對成功的未來。
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江塵

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大家好!我是江塵,一名熱愛科技的發展和創新,我一直都保持著濃厚的興趣和追求。在這個瞬息萬變的數位時代,科技已經深入到我們生活的方方面面,影響著我們的工作、學習和娛樂方式。因此,我希望透過我的部落格,與大家分享最新的科技資訊、趨勢和創新應用。