企業(yè)正在尋找應(yīng)用人工智能(AI)的新方法。人工智能項(xiàng)目的主要障礙之一是，組織的數(shù)據(jù)尚未為人工智能做好準(zhǔn)備——數(shù)據(jù)可能已經(jīng)過時(shí)、不遵循標(biāo)準(zhǔn)化模式、可能跨不同系統(tǒng)保存，或者可能有太多治理限制。然而，利用數(shù)據(jù)洞察的需求正在不斷增加，并已成為董事會(huì)的首要任務(wù)。

人工智能對(duì)數(shù)據(jù)管理的勢(shì)在必行

將人工智能應(yīng)用于數(shù)據(jù)管理的需求是明確且引人注目的。由于組織被來自無數(shù)來源的數(shù)據(jù)淹沒，因此必須擴(kuò)展策劃、處理和提取有意義的見解的能力。企業(yè)產(chǎn)生的大量信息使人工智能成為幫助數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)理解新信息的關(guān)鍵技術(shù)。

利用人工智能(AI)改變數(shù)據(jù)管理是一種創(chuàng)新的方法，可以提高數(shù)據(jù)管理的效率、準(zhǔn)確性和智能化水平。以下是一些利用人工智能改變數(shù)據(jù)管理的方法：

數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：人工智能可以自動(dòng)識(shí)別和清洗數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、重復(fù)項(xiàng)和不一致性，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。其還可以自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括缺失值填充、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和特征工程等，以準(zhǔn)備數(shù)據(jù)用于分析和建模。

數(shù)據(jù)分類和標(biāo)注：人工智能可以自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)注，從而幫助組織更好地理解和利用數(shù)據(jù)。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，為數(shù)據(jù)分類和標(biāo)注提供指導(dǎo)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索：人工智能可以幫助優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索過程，包括數(shù)據(jù)的索引、壓縮和分區(qū)等。其可以根據(jù)數(shù)據(jù)特性和訪問模式自動(dòng)優(yōu)化存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以提高數(shù)據(jù)訪問的效率和性能。

數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：人工智能可以幫助識(shí)別和防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，包括識(shí)別敏感數(shù)據(jù)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)訪問和行為分析等。其可以自動(dòng)檢測(cè)異?；顒?dòng)，并采取相應(yīng)的安全措施，保護(hù)數(shù)據(jù)的安全和隱私。

數(shù)據(jù)分析和洞察：人工智能可以幫助組織更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和洞察，包括數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持等。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)聯(lián)規(guī)律，為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。

自動(dòng)化流程和優(yōu)化：人工智能可以自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理流程，并根據(jù)數(shù)據(jù)特性和業(yè)務(wù)需求進(jìn)行優(yōu)化。其可以自動(dòng)識(shí)別和調(diào)整數(shù)據(jù)管理流程中的瓶頸和瓶頸，并提供優(yōu)化建議和方案，以提高效率和降低成本。

智能推薦和建議：人工智能可以根據(jù)用戶的需求和偏好，為其提供智能推薦和建議，幫助用戶更好地理解和利用數(shù)據(jù)。其可以根據(jù)用戶的歷史行為和反饋，自動(dòng)推薦相關(guān)的數(shù)據(jù)集、分析方法和工具，提高用戶的工作效率和滿意度。

通過利用人工智能改變數(shù)據(jù)管理，組織可以更好地理解和利用數(shù)據(jù)，從而提高業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力，并實(shí)現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新和增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)管理中人工智能的三個(gè)需求

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)攝取

人工智能通過支持流數(shù)據(jù)攝取和分析，正在徹底改變實(shí)時(shí)和近實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的世界。這種對(duì)最相關(guān)數(shù)據(jù)采取行動(dòng)的新方式使組織能夠立即做出響應(yīng)。人工智能可以放置在傳入數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而可以對(duì)傳入數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，從而實(shí)現(xiàn)可由數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)監(jiān)督的自動(dòng)化決策。這意味著組織可以根據(jù)最相關(guān)的數(shù)據(jù)做出決策，而不是依賴基于季度(甚至幾年前)數(shù)據(jù)的模型。

治理和統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖

由于一系列治理和合規(guī)性問題，企業(yè)不能將所有原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)到共享數(shù)據(jù)湖中。通過將人工智能應(yīng)用于數(shù)據(jù)治理，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)景觀的統(tǒng)一視圖，確保全面的一致性、合規(guī)性和可訪問性。

除了數(shù)據(jù)整合之外，這種方法還允許將智能層嵌入到數(shù)據(jù)管理結(jié)構(gòu)中，從而通過識(shí)別以前未見過的連接來做出更明智的決策。此外，其還確保數(shù)據(jù)治理策略得到一致應(yīng)用，增強(qiáng)安全性和合規(guī)性，同時(shí)降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

高效的數(shù)據(jù)處理

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理活動(dòng)——排序、清理和整合，既耗時(shí)又昂貴;然而，人工智能向前邁出了急需的一步。這種技術(shù)轉(zhuǎn)變實(shí)現(xiàn)了更有效、更精確的數(shù)據(jù)處理方法，允許快速執(zhí)行分析、模式識(shí)別和預(yù)測(cè)建模等復(fù)雜任務(wù)，并減少錯(cuò)誤。這些功能不僅減少了對(duì)體力勞動(dòng)的依賴，從而降低了運(yùn)營(yíng)成本，而且還使熟練的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂谂c業(yè)務(wù)目標(biāo)相一致的戰(zhàn)略工作，而不是數(shù)據(jù)處理。

人工智能的出現(xiàn)不僅是一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新，而且是高效數(shù)據(jù)管理的基本推動(dòng)者。人工智能在數(shù)據(jù)管理方面的變革力量是不可否認(rèn)的，其使企業(yè)能夠靈活地做出明智的決策，確保穩(wěn)健的治理并簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)效率。對(duì)于企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者來說，將人工智能應(yīng)用到組織的關(guān)鍵部分(包括數(shù)據(jù)管理)至關(guān)重要。