השליטה והניהול הנכון של הנתונים מהווים את עמוד השדרה של כל עסק.ניהול נתונים רע לעתים קרובות אומר שאתה תתמודד עם טעויות יקרות המתחילות בניתוחים פגומים עד תחזיות שגויות ואפילו הפסדים אפשריים בהכנסות. גם כאשר פתרונות ניהול נתונים מסורתיים משפיעים על האופן שבו ארגונים מנהלים את הנתונים שלהם, אינטליגנציה מלאכותית ממשיכה לגדול בהשפעה כמשתנה משחק ששינה את האופן שבו עסקים מתייחסים לנתונים שלהם. אינטליגנציה מלאכותית עושה עבודה נהדרת בהגדרת ערכות נתונים גדולות במהירות ובדיוק, ובכך מאפשרת בחירות מודעות בקנה מידה גדול, אבל זה לא הכל. למעשה, a צפויה להגיע לשוק של 513.3 מיליארד דולר עד שנת 2030. דו"ח חדש מראה כי ניהול נתונים קרא את הבלוג הזה כדי ללמוד עוד על ההשפעה של אינטליגנציה מלאכותית על ניהול נתונים עסקי. אוטומטיזציה של ניקוי נתונים והכנה אחד התפקידים המאתגרים ביותר, לוקח זמן, והכי פחות נעים עובדי נתונים יכולים לבלות עד 80% מהזמן היקר שלהם במציאת נתונים, תיקון שגיאות, והסכמה של נתונים כפולים. ניהול נתונים עסקיים כאשר מבוצעים באופן ידני, ניקוי נתונים והכנה הופכים את הפעולות לאיטיות ולעתירות גבוהה לטעות אנושית. הוא מבטיח את הדברים הבאים: הפחתת תהליכים ידניים: AI אוטומטית תהליכים חוזרים ויומיומיים באמצעות אלגוריתמים למידה מכונה, AI יכול לעבד כמויות גדולות של נתונים בזמן קצר מאוד, לזהות חוסר עקביות, ולסטנדרטיזציה של פורמטים. אינטגרציה מקוונת של נתונים: עסקים מסתמכים על נתונים ממקורות שונים, כלומר הם יוציאו אותו ממערכות שונות, כגון CRMs או ERPs אשר בדרך כלל מגיעים עם מבנים משלהם. שיפור ממשלת נתונים ותאימות כאשר חוקי פרטיות נתונים קפדניים והתודעה הציבורית גדלים, כל העסקים המבקשים לנהל את הנתונים שלהם באופן אחראי מוגדרים בסיס. אכיפת המדיניות המאפשרת אינטליגנציה אינטליגנטית: אינטליגנציה אינטליגנטית הופכת את הממשל פשוט כיוון שהיא אוטומטית את המדיניות.המערכות החכמות מסוגלות לתפוס נתונים רגישים יותר כאשר הן מקבלות אותם, ליישם בקרת גישה, ומעל לכל, להבטיח כי חוקים כגון GDPR ו- HIPAA יעקבו. מעקב בזמן אמת ותיעודות אזהרה: מערכות מעקב בעלות כוח AI יכולות להיות מודעות לכל שימוש לא תקין או פוטנציאלי של נתונים שאינם תואמים מיד לאחר ההתחלה ולהדגיש את זה מיד. ניתוח נתונים מתקדמים עבור תובנות אסטרטגיות נתונים גלויים הם פחות שימושיים עבור כל ארגון כי אתה יכול להשתמש בהם ישירות כדי ליצור מידע ותובנות כפי שהם.במקום להסתמך על הזנת ידנית, ארגונים יכולים לסמוך על היכולות של AI כדי לעבד ולשפר נתונים כאלה כדי להפוך אותו אפקטיבי. לדוגמה, אלגוריתמים יכולים לגלות דפוסים ומגמות שלא ניתן היה לראות בעבר.זה אומר אסטרטגיות חכמות יותר, החלטות מהירות יותר ויתרון תחרותי גבוה לעומת עסקים המסתמכים מאוד על תהליכים ידניים. אנליטיקה צפויה: הוכח כי AI צופה במדויק את התוצאות העתידיות מהנתונים ההיסטוריים, בין אם זה צפוי את הביקוש של הלקוחות או צפוי הפרעות שרשרת האספקה, אנליטיקה צפויה מבוססת AI היא מה שאתה צריך כדי לשמור על הארגון שלך פרואקטיבי ולא תגובה. קבלת החלטות בזמן אמת: היכולת של AI ללמוד מהנתונים, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות פירושו שהניתוח המונע על ידי AI יכול לחזות מה יכול לקרות ולהציע את הפעולות הטובות ביותר לקחת. אופטימיזציה של אחסון והחזרה עם AI עם אלגוריתמים מתקדמים ויכולות למידה מכונה, AI מובילה את העתיד של אחסון וניהול נתונים וצפויה לשנות את האופן שבו חברות מתייחסות לנתונים שלהם ולהשתמש בהם בדרכים הבאות: אינדקס נתונים יעיל: AI מפשט את האינדקס על ידי מציאת הנתונים ולהפוך אותם לחיפוש, ומפחית באופן דרמטי את זמן החיפוש ומגביר את הפרודוקטיביות. פתרונות אחסון חסכוניים: פתרונות אחסון נתונים מבוססי AI יכולים לסייע באופטימיזציה של משאבי אחסון נתונים על ידי ניתוח דפוסי שימוש כדי להקצות משאבים באופן אוטומטי. שיפור אבטחת הנתונים וניהול סיכונים הפרות נתונים מגיעות לעתים קרובות עם השלכות רבות לעסקים ונכללות בין הפעלת ה-AI היא אחת הפתרונות שרוב העסקים משתמשים בהם כדי לזהות פגמים עדינים שיכולים להצביע על הפרת אבטחה. הדאגות העיקריות של מנהיגים עסקיים ברחבי העולם ניהול נתונים המופעל על-ידי AI יכול לעזור על-ידי יישום אוטומטי של אמצעי הגנה מתאימים ומדיניות שימוש בנתונים, כך שרק המשתמשים הנכונים יכולים לגשת לנתונים. זיהוי הפרעות: AI הוא טוב עם דפוסים, אשר מתרחש לזיהוי הפרעות. בין אם זה פעילות כניסה יוצאת דופן או גישה נתונים בלתי צפויה, AI יכול להדביק את הפרעות אלה בזמן אמת כדי לעזור למנוע הפרות. הערכת סיכונים פרואקטיבית: AI יכולה לחזות סיכונים עתידיים על ידי ניתוח מידע עבר ומגמות נוכחיות כדי להציע דרכים להפחית סיכונים כאלה. קידום חדשנות באמצעות מודלים נתונים מבוססי AI נתונים הם לא רק כלי שבו אופטימיזציה מושגת, אלא גם מהווה בסיס לחדשנות - מקור של זוהר ואת הבסיס שבו רעיונות בנויים.אינטליגנציה מלאכותית מאפשרת לעסקים להתנסות ולאחר מכן ללכת על חדשנות לחלוטין כדי ליצור כל מיני צמיחה באמצעות: ניסויים וניסויים: חדשנות משגשגת על ידי ניסויים, ו- AI עשתה זאת אפשרית יותר מתמיד. מאיץ מחקר ופיתוח: AI מאיץ תהליכי מחקר מכיוון שהוא עוזר לארגונים ליצור תובנות ולפתח מוצרים חדשים הרבה יותר מהר. גמישות והתאמה לצרכים העתידיים של נתונים קצב ההתפתחות הטכנולוגית לא נראה להראות סימנים של ירידה, וזה מציב דרישות ספציפיות על חברות עבור מערכות שמשמשות את הקצב. למידה מתמשכת: שלא כמו מערכות סטטיות מסורתיות, AI מתפתחת עם הנתונים הנכנסים, תהליך למידה דינמי זה שומר על פתרונות AI מדויקים, יעילים ומתאימים לשינויים בנתונים וצרכים עסקיים מתפתחים. תשתית Agile: ארגונים כיום עובדים על מודל היברידי, פועלים בסביבות מקומיות ובסביבות מבוססות ענן. מחשבות סופיות נתונים נחשבים יותר ויותר כמשאב ארגוני שניתן להשתמש בו כדי לקבל החלטות עסקיות מודעות טובות יותר, עם זאת, זה לא רק כל נתונים. נתונים שנאספו היטב, מאורגנים ומאוחסנים כראוי מהווים את הליבה של ניהול נתונים יעיל, וזה מה שמקל על תהליכים עסקיים. AI בניהול נתונים ארגוניים עוזר ליצור צינורות נתונים איכותיות ואמינות, ולכן חברות חייבות להכשיר את מודלים ה-AI וה-ML שלהם.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

ההשפעה של AI על ניהול נתונים עסקי

About Author

הערות

תלו תגים

מאמר זה הוצג ב

Related Stories

The TechBeat: Investigating Internet Freedom: Unseen Aspects of Our Online Existence (1/20/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/10/2024)

Synthetic Audio is Now Available for 70,000+ HackerNoon Stories

The TechBeat: Investigating Internet Freedom: Unseen Aspects of Our Online Existence (1/20/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/10/2024)

Synthetic Audio is Now Available for 70,000+ HackerNoon Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps