Paxata被评为利用人工智能和机器学习进行数据整合和准备的创新者

Paxata是自助服务数据准备的先驱，今天宣布它被命名为EnterpriseManagementAssociates®(EMA™)的创新者“人工智能(AI)和机器学习(ML)用于数据集成和准备的创新“前三名报告。根据调查结果，超过一半的参与者(52%)表示使用AI或ML来自动化数据准备或集成过程对他们的组织非常重要。由于数据集成和准备在任何分析项目中的突出作用，该报告指出，AI支持应成为各级分析领导者的优先事项，因为它使组织能够克服遗留或自动化程度较低的数据的限制处理。可以下载免费报告在这里。

“分析，商业智能和数据管理市场的下一个重大转变来自于在整个信息供应链中使用AI和ML。除了使用机器学习找到下一个最好的产品，公司现在可以在现代数据平台上指出算法，以找到数据集之间的链接，自动化数据准备或数据治理中的漏洞，“EMA和领导的研究总监John Santaferraro说。该报告的作者。“像Paxata这样的供应商在分析，商业智能和数据管理平台中使用AI和ML方面表现优异，将创造显着的差异化和进入壁垒，这将改变所有垂直行业的面貌。”

当涉及到数据集成和准备工具最重要的固有功能时，四分之三的自动数据分析是最高标准，其次是数据清理建议(60%)。数据集成和准备被认为是每个分析项目最耗时的活动，具有数据分析和清理数据集成最耗时的方面。在本研究的低端，只有14%的参与者愿意将数据准备控制权交给自动化任务。

EMA根据155个随机选择参与者在数据集成和准备平台中使用AI和ML设置的优先级建立了评分模型，并选择了Paxata，以全面覆盖不同的AI功能。这一点尤为重要，因为根据该报告，首先在其行业中实施的组织可以期望比竞争对手更具优势。

更具体地说，Paxata被认可为：

自动数据分析：Paxata快速数据分析提供一键式配置文件按钮，可扫描组织的整个数据集并生成一个摘要记分卡，显示其内容和质量的评估。Paxata在将数据应用于整个数据体系的能力方面是独一无二的，而基于样本的解决方案固有地描述了数据的子集，因此无法识别异常值和准确模式。

数据清理建议：Paxata使用算法技术来深入了解数据质量问题。Paxata在异常检测方面是独一无二的，因为它将算法应用于整个数据体(数亿行)，而基于样本的解决方案固有地错过表面数据质量问题，除非用户经历多次迭代以最终处理完整数据达到相同的数据质量信心。

数据结构识别：Paxata的智能摄取智能检测源类型，压缩格式和模式，包括识别无扩展文件内容的推断。智能摄取然后将每个结构转换为表格格式，便于点击式交互式分析和准备。

相关性或关系建议：Paxata使用机器学习算法来检测不同数据集中的连接和重叠。算法使用数据内容以及元数据来提供检测到的连接的置信度分数。

自动数据准备：Paxata的智能自动化自动发现相关的数据准备项目和数据集，并创建可从单点操作的多项目数据流。自动化可以按需运行，也可以安排在没有触发器的情况下一直运行。

“我们非常高兴能在本报告中认识到我们平台的基础创新。我们看到全球客户继续展示人工智能数据准备和集成如何有助于实现竞争优势，超过五分之三(66%)的受访者表达了这种情绪，“Prakash Nanduri说， Paxata的联合创始人兼首席执行官。“我们可以追溯到2012年，当时我们创建了业界首个自助数据准备解决方案，我们一直致力于帮助企业用户自己直观地发现，分析和清理数据，从而实现重大的业务成果。正如报告所述，我们将继续通过利用AI和ML等现代方法进行创新，以增强我们的产品并产生更大的价值。“

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