論文の概要: Exploring Tenets of Data Democratization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12051v1
- Date: Fri, 24 Jun 2022 03:00:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 09:27:29.614302
- Title: Exploring Tenets of Data Democratization
- Title(参考訳): データ民主化の傾向を探る
- Authors: Sasari Samarasinghe, Sachithra Lokuge and Lan Snell
- Abstract要約: データ民主化は、データへのアクセスを拡大し、従業員が追加のサポートなしでデータを見つけ、アクセスし、自己分析し、共有できるようにする、進行中のプロセスである。
本稿では,詳細な文献レビューを通じて,データの民主化の傾向について考察する。
この分析では、文献レビューに基づいて、データの民主化を可能にする12の属性を特定した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data democratization is an ongoing process that broadens access to data and
facilitates employees to find, access, self-analyze, and share data without
additional support. This data access management process enables organizations
to make informed decisions, which in return enhances organizational
performance. Technological advancements and extensive market pressure have
mandated organizations to transform their traditional businesses into
data-driven organizations, focusing on data democratization as a part of their
data governance strategy. This paper explores the tenets of data
democratization through an in-depth review of the literature. The analysis
identified twelve attributes that enable data democratization based on the
literature review. Future work will focus on testing and further empirically
investigating these to develop a framework for the data democratization process
to overcome the challenges.
- Abstract(参考訳): データ民主化は、データへのアクセスを広げ、従業員が追加のサポートなしでデータを見つけ、アクセスし、自己分析し、共有できるようにする、進行中のプロセスである。
このデータアクセス管理プロセスにより、組織は情報的な意思決定が可能になり、その結果として組織のパフォーマンスが向上する。
技術進歩と広範な市場圧力は、従来のビジネスをデータ駆動型組織に変えるよう組織に義務付け、データガバナンス戦略の一部としてデータの民主化に重点を置いている。
本稿では,文献の精査を通して,データの民主化の課題について考察する。
分析では、文献レビューに基づいてデータの民主化を可能にする12の属性を特定した。
今後の作業は、これらの課題を克服するためのデータ民主化プロセスのためのフレームワークを開発するために、テストとさらなる実証的な調査に集中する。
関連論文リスト
- Data-Centric AI in the Age of Large Language Models [51.20451986068925]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に着目した,AI研究におけるデータ中心の視点を提案する。
本研究では,LLMの発達段階(事前学習や微調整など)や推論段階(文脈内学習など)において,データが有効であることを示す。
データを中心とした4つのシナリオを特定し、データ中心のベンチマークとデータキュレーション、データ属性、知識伝達、推論コンテキスト化をカバーします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T16:34:07Z) - Recent Advances in Data-Driven Business Process Management [0.0]
最先端技術の急速な発展は、データベースの管理と意思決定のパラダイムシフトにつながった。
データ駆動型ビジネスプロセス管理は、関連性があり活気ある研究領域になっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T21:05:59Z) - A Survey on Data Selection for Language Models [148.300726396877]
データ選択方法は、トレーニングデータセットに含まれるデータポイントを決定することを目的としている。
ディープラーニングは、主に実証的な証拠によって駆動され、大規模なデータに対する実験は高価である。
広範なデータ選択研究のリソースを持つ組織はほとんどない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T18:54:35Z) - Data Acquisition: A New Frontier in Data-centric AI [65.90972015426274]
まず、現在のデータマーケットプレースを調査し、データセットに関する詳細な情報を提供するプラットフォームが不足していることを明らかにする。
次に、データプロバイダと取得者間のインタラクションをモデル化するベンチマークであるDAMチャレンジを紹介します。
提案手法の評価は,機械学習における効果的なデータ取得戦略の必要性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T22:15:17Z) - Using Data Analytics to Derive Business Intelligence: A Case Study [0.0]
ビッグデータ分析はすでに、意味のあるビジネス上の決定を下すためのイノベーションの最前線にある。
ビジネスインテリジェンスと分析は、今日のIT世界で大きなトレンドになっている。
本稿では,架空の自転車共有企業の履歴データを通じてビジネスインテリジェンスを導出するデータ分析過程を実証することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T13:21:12Z) - Exploring the Critical Success Factors for Data Democratization [0.0]
データ民主化は、従業員へのデータアクセスを拡大するプロセスである。
本稿では,データの民主化における重要な成功要因を,詳細な文献レビューを通じて明らかにすることを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-04T22:07:45Z) - Algorithmic Fairness Datasets: the Story so Far [68.45921483094705]
データ駆動アルゴリズムは、人々の幸福に直接影響し、批判的な決定をサポートするために、さまざまな領域で研究されている。
研究者のコミュニティは、既存のアルゴリズムの株式を調査し、新しいアルゴリズムを提案し、歴史的に不利な人口に対する自動意思決定のリスクと機会の理解を深めてきた。
公正な機械学習の進歩はデータに基づいており、適切に文書化された場合にのみ適切に使用できる。
残念なことに、アルゴリズムフェアネスコミュニティは、特定のリソース(オパシティ)に関する情報の不足と利用可能な情報の分散(スパーシティ)によって引き起こされる、集合的なデータドキュメント負債に悩まされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T17:25:46Z) - Requirements for Open Political Information: Transparency Beyond Open
Data [48.7576911714538]
ステークホルダ間の欲求とニーズを特定するために、ユーザインタビューを行います。
我々はこの情報を用いて、機能的な政治情報技術システムの基礎的要件をスケッチする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T15:42:03Z) - Explainable Patterns: Going from Findings to Insights to Support Data
Analytics Democratization [60.18814584837969]
我々は,データストーリテリングの探索と作成において,レイユーザをサポートする新しいフレームワークであるExplainable Patterns (ExPatt)を提示する。
ExPattは、外部(テキスト)の情報ソースを使用して、観察または選択された発見の実用的な説明を自動的に生成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T16:13:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。