數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域正在不斷發(fā)生變化。在當前的顛覆性時代，企業(yè)嚴重依賴實時信息和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來做出更好的業(yè)務(wù)決策，從而提高了數(shù)據(jù)集成的門檻。數(shù)據(jù)的激增(隨著非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的引入，如流數(shù)據(jù)、機器日志等)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起挑戰(zhàn)了舊的數(shù)據(jù)集成模型。

在這個新現(xiàn)實中，僅利用ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)或API(應(yīng)用程序編程接口)等流程來處理數(shù)據(jù)洪流是不夠的。對于努力統(tǒng)治數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)管理世界的人們來說，公司在跨系統(tǒng)或應(yīng)用程序數(shù)據(jù)孤島訪問和集成數(shù)據(jù)方面面臨困難不足為奇。根據(jù)TDWI調(diào)查，超過三分之一(近37%)的人對其訪問和集成復(fù)雜數(shù)據(jù)流的能力表示不滿。

組織必須采用人工智能(AI)和機器學習(ML)等變革性技術(shù)來利用數(shù)據(jù)的真正潛力，推動決策制定，并最終提高經(jīng)商便利性。

為什么數(shù)據(jù)集成對企業(yè)來說是一個挑戰(zhàn)?

隨著大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性與日俱增，數(shù)據(jù)集成正成為一項挑戰(zhàn)。事實上，數(shù)據(jù)不再存在于企業(yè)中——它存在于云端和不同的系統(tǒng)中。新數(shù)據(jù)類型和格式的出現(xiàn)正在增加組織現(xiàn)有的多樣化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

各種數(shù)據(jù)集成工具都背負著將數(shù)據(jù)從一個地方傳輸?shù)搅硪粋€地方的功能。大多數(shù)公司認為，這可以說是困難的部分。然而，現(xiàn)實是不同的。集成大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)流很困難。如果使用遺留解決方案，將花費大量時間和精力;IT團隊將背負復(fù)雜??的自定義編碼和EDI映射，而數(shù)據(jù)載入、數(shù)據(jù)映射和數(shù)據(jù)集成等任務(wù)將需要數(shù)月才能完成。

主要障礙是什么?

數(shù)據(jù)現(xiàn)在駐留在企業(yè)的不同部門和部門中。它存在于云平臺和不同的模式中(具有多個數(shù)據(jù)依賴性)。

當前的商業(yè)環(huán)境已經(jīng)變得極具破壞性。數(shù)據(jù)在不同的地方流動;它被復(fù)制和復(fù)制多次。由于每個系統(tǒng)都由不同的所有者處理，現(xiàn)在數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和管理方式也不同。隨著數(shù)據(jù)的流動，用戶會訪問它并相應(yīng)地進行更改。

CIO和領(lǐng)導者必須將數(shù)據(jù)視為一種資產(chǎn)，以便完全利用它。如果他們不這樣做，數(shù)據(jù)將始終被視為業(yè)務(wù)的副產(chǎn)品并被用作業(yè)務(wù)的副產(chǎn)品，最終會抑制價值并損害體驗。人工智能和機器學習的作用在這里發(fā)揮作用。

人工智能如何改變數(shù)據(jù)集成?

人工智能和機器學習在轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)集成結(jié)果方面發(fā)揮著重要作用?！豆鹕虡I(yè)評論》預(yù)測，人工智能將為全球經(jīng)濟增加高達13萬億美元的收入。因此，了解它們的重要性是關(guān)鍵：

更快的數(shù)據(jù)映射：支持AI的解決方案可以幫助用戶在幾分鐘而不是幾個月內(nèi)映射客戶數(shù)據(jù)。這加快了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和決策制定。人工智能數(shù)據(jù)映射工具甚至允許非技術(shù)業(yè)務(wù)用戶使用機器學習算法創(chuàng)建智能數(shù)據(jù)映射。這不僅會提高速度，還會提高數(shù)據(jù)映射過程的準確性。當非技術(shù)業(yè)務(wù)用戶映射和集成數(shù)據(jù)時，IT團隊可以專注于更高價值的任務(wù)。

改進大數(shù)據(jù)處理：通過使用機器學習算法，用戶可以快速、大規(guī)模地攝取、集成和分析大數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)解決方案在處理大數(shù)據(jù)時缺乏準確性和速度。另一方面，機器學習可以使業(yè)務(wù)用戶能夠解析大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以最少的編碼形成數(shù)據(jù)模型。

通過自主學習獲得更好的智能：通過自動化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，AI允許用戶從精選的大型數(shù)據(jù)集中識別隱藏的模式和趨勢，并利用統(tǒng)計建模以業(yè)務(wù)速度生成準確的洞察力。

人工智能和機器學習等下一代技術(shù)正在成為變革的催化劑。這些解決方案消除了手動工作并提高了準確性，從而從整體上改變了數(shù)據(jù)集成。這些技術(shù)的未來看起來很光明，最終數(shù)據(jù)將能夠自我整合(基于它所學的知識并與機器和人分享所學知識)。