企業正在尋找應用人工智能(AI)的新方法。人工智能項目的主要障礙之一是，組織的數據尚未為人工智能做好準備——數據可能已經過時、不遵循標準化模式、可能跨不同系統保存，或者可能有太多治理限制。然而，利用數據洞察的需求正在不斷增加，并已成為董事會的首要任務。

人工智能對數據管理的勢在必行

將人工智能應用于數據管理的需求是明確且引人注目的。由于組織被來自無數來源的數據淹沒，因此必須擴展策劃、處理和提取有意義的見解的能力。企業產生的大量信息使人工智能成為幫助數據科學團隊理解新信息的關鍵技術。

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

數據清洗和預處理：人工智能可以自動識別和清洗數據中的錯誤、重復項和不一致性，從而提高數據質量。其還可以自動進行數據預處理，包括缺失值填充、數據轉換和特征工程等，以準備數據用于分析和建模。

數據分類和標注：人工智能可以自動對數據進行分類和標注，從而幫助組織更好地理解和利用數據。通過使用機器學習算法，可以自動識別數據中的模式和趨勢，為數據分類和標注提供指導。

數據存儲和檢索：人工智能可以幫助優化數據存儲和檢索過程，包括數據的索引、壓縮和分區等。其可以根據數據特性和訪問模式自動優化存儲結構，以提高數據訪問的效率和性能。

數據安全和隱私保護：人工智能可以幫助識別和防止數據泄露和濫用，包括識別敏感數據、監控數據訪問和行為分析等。其可以自動檢測異常活動，并采取相應的安全措施，保護數據的安全和隱私。

數據分析和洞察：人工智能可以幫助組織更好地進行數據分析和洞察，包括數據挖掘、預測分析和決策支持等。通過使用機器學習和深度學習算法，可以自動發現數據中的隱藏模式和關聯規律，為業務決策提供有力支持。

自動化流程和優化：人工智能可以自動化數據管理流程，并根據數據特性和業務需求進行優化。其可以自動識別和調整數據管理流程中的瓶頸和瓶頸，并提供優化建議和方案，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據。其可以根據用戶的歷史行為和反饋，自動推薦相關的數據集、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據管理，組織可以更好地理解和利用數據，從而提高業務競爭力，并實現持續創新和增長。

數據管理中人工智能的三個需求

實時數據攝取

人工智能通過支持流數據攝取和分析，正在徹底改變實時和近實時數據的世界。這種對最相關數據采取行動的新方式使組織能夠立即做出響應。人工智能可以放置在傳入數據點，從而可以對傳入數據進行自動分析，從而實現可由數據和業務團隊監督的自動化決策。這意味著組織可以根據最相關的數據做出決策，而不是依賴基于季度(甚至幾年前)數據的模型。

治理和統一數據視圖

由于一系列治理和合規性問題，企業不能將所有原始數據轉儲到共享數據湖中。通過將人工智能應用于數據治理，企業可以實現數據景觀的統一視圖，確保全面的一致性、合規性和可訪問性。

除了數據整合之外，這種方法還允許將智能層嵌入到數據管理結構中，從而通過識別以前未見過的連接來做出更明智的決策。此外，其還確保數據治理策略得到一致應用，增強安全性和合規性，同時降低數據泄露的風險。

高效的數據處理

傳統的數據管理活動——排序、清理和整合，既耗時又昂貴;然而，人工智能向前邁出了急需的一步。這種技術轉變實現了更有效、更精確的數據處理方法，允許快速執行分析、模式識別和預測建模等復雜任務，并減少錯誤。這些功能不僅減少了對體力勞動的依賴，從而降低了運營成本，而且還使熟練的數據團隊能夠專注于與業務目標相一致的戰略工作，而不是數據處理。

人工智能的出現不僅是一項技術創新，而且是高效數據管理的基本推動者。人工智能在數據管理方面的變革力量是不可否認的，其使企業能夠靈活地做出明智的決策，確保穩健的治理并簡化運營效率。對于企業領導者來說，將人工智能應用到組織的關鍵部分(包括數據管理)至關重要。