Loše upravljanje podacima često znači da ćete naići na skupe pogreške koje se kreću od neispravne analize do pogrešnih predviđanja ili čak mogućih gubitaka prihoda. Iako tradicionalna rješenja za upravljanje podacima imaju svoj udio u tome kako poduzeća upravljaju svojim podacima, umjetna inteligencija nastavlja rasti u utjecaju kao mijenjač igre koji je ponovno zamislio kako poduzeća postupaju s njihovim podacima. Umjetna inteligencija izvrsno radi kako bi brzo i precizno iskoristila velike skupove podataka, čime se omogućuje donošenje velikih informiranih odluka, ali to nije sve. automatizira ponavljajuće zadatke, otključava dublje analize i jača sigurnost podataka – sve to su ključni poticaji za poduzetničke inovacije i agilnost u svijetu koji se brzo mijenja. Zapravo, a Do 2030. godine tržište će iznositi 513,3 milijarde dolara. Nedavno izvješće predviđa da AI-driven upravljanje podacima Pročitajte ovaj blog kako biste saznali više o utjecaju umjetne inteligencije na upravljanje poduzetničkim podacima. Automatizirano čišćenje i priprema podataka Jedan od najzahtjevnijih, vremenski najtraženijih i najmanje ugodnih poslova u svijetu Praktičari podataka mogu potrošiti do 80% svog dragocjenog vremena na pronalaženje, ispravljanje pogrešaka i usklađivanje duplikata podataka. Poduzetničko upravljanje podacima Kada se provodi ručno, čišćenje podataka i priprema čine operacije sporima i vrlo sklonima ljudskim pogreškama. AI osigurava sljedeće: Eliminiranje ručnih procesa: AI automatizira ponavljajuće i svakodnevne procese. Koristeći algoritme strojnog učenja, AI može obrađivati velike količine podataka u vrlo kratkom vremenu, identificirati nedosljednosti i standardizirati formate. Streamlined Data Integration: Poduzeća se oslanjaju na podatke iz različitih izvora, što znači da će ih izvlačiti iz različitih sustava, kao što su CRM-ovi ili ERP-ovi koji često dolaze s vlastitim strukturama. AI-driven alatovi pojednostavljuju proces automatskim mapiranjem i spajanjem podataka u jedan format. Poboljšanje upravljanja podacima i usklađenosti Kada se povećaju strogi zakoni o privatnosti podataka i javna svijest, sva poduzeća koja žele odgovorno upravljati svojim podacima postavljaju referentnu točku.Tradicionalne metode upravljanja obično nisu dovoljne za rješavanje složenosti poduzetničkih podataka u modernom svijetu, što je nešto što AI može pomoći. Pametni sustavi mogu percipirati podatke kao osjetljivije kada ih dobiju, primijeniti kontrolu pristupa i, prije svega, jamčiti da će se slijediti zakoni poput GDPR-a i HIPAA-e. Praćenje i upozorenja u realnom vremenu: sustavi za praćenje s AI-om mogu biti svjesni bilo kakve nepravilne ili potencijalno neusklađene upotrebe podataka odmah nakon pojave i odmah ga označiti. Napredna analiza podataka za strateške uvidove Sirovi podaci su manje korisni za bilo koje poduzeće jer ih možete koristiti izravno za stvaranje informacija i uvid kao što su. Umjesto da se oslanjaju na ručni unos, poduzeća se mogu osloniti na sposobnosti AI-a za obradu i poboljšanje takvih podataka kako bi ih učinili djelotvornim. Na primjer, algoritmi mogu otkriti obrasce i trendove koji se u prošlosti nisu mogli vidjeti.To bi značilo pametnije strategije, brže odluke i visoku konkurentsku prednost u odnosu na poduzeća koja se uvelike oslanjaju na ručne procese. Bilo da se radi o predviđanju potražnje kupaca ili predviđanju poremećaja u opskrbnom lancu, AI-driven prediktivna analiza je ono što je potrebno da vaše poduzeće ostane proaktivno, a ne reaktivno. Real-time donošenje odluka: sposobnost AI-a da uči iz podataka, identificira obrasce i predviđa znači da AI-driven analitičar može predvidjeti što bi se moglo dogoditi i predložiti najbolje akcije koje treba poduzeti. Optimizacija skladištenja i preuzimanja s AI-om Uz napredne algoritme i mogućnosti strojnog učenja, AI pokreće budućnost pohrane i upravljanja podacima i očekuje se da će revolucionarno promijeniti način na koji poduzeća rukuju i koriste svoje podatke na sljedeće načine: Učinkovito indeksiranje podataka: AI pojednostavljuje indeksiranje tako što pronalazi i omogućuje pretraživanje podataka, što dramatično smanjuje vrijeme pretraživanja i povećava produktivnost. Troškovno učinkovita rješenja za pohranu podataka: AI rješenja za pohranu podataka mogu pomoći u optimizaciji resursa za pohranu podataka analizom uzoraka korištenja kako bi se resursi automatski dodijelili. Povećanje sigurnosti podataka i upravljanje rizicima Povrede podataka često dolaze s mnogim posljedicama za poduzeća i navedene su među Okretanje AI-u je među rješenjima koja većina poduzeća usvaja kako bi otkrila suptilne anomalije koje bi mogle ukazivati na kršenje sigurnosti. Najveće zabrinutosti poslovnih lidera diljem svijeta Upravljanje podacima na temelju umjetne inteligencije može pomoći automatskom primjenom odgovarajućih zaštitnih mjera i politika korištenja podataka tako da samo pravi korisnici mogu pristupiti podacima. Detekcija anomalija: AI je dobar u uzorcima, što se proširuje na prepoznavanje anomalija.Bilo da je riječ o neobičnoj aktivnosti prijavljivanja ili neočekivanom pristupu podacima, AI može označiti ove anomalije u realnom vremenu kako bi pomogao spriječiti povrede. Proaktivna procjena rizika: AI može predvidjeti nadolazeće rizike analizom prošlih informacija i trenutačnih trendova kako bi predložio načine ublažavanja takvih rizika. Poticanje inovacija pomoću AI-drivenih modela podataka Podaci nisu samo alat pomoću kojeg se postiže optimizacija, već i osnova za inovacije – izvor iskre i temelj na kojem se grade ideje. Eksperimentiranje i testiranje: Inovacije rastu na eksperimentiranju, a umjetna inteligencija je to učinila mogućijim nego ikad prije. Ubrzavanje istraživanja i razvoja: umjetna inteligencija ubrzava istraživačke procese jer pomaže organizacijama da mnogo brže stvaraju uvid i razvijaju nove proizvode. Širenje i prilagodljivost budućim potrebama podataka Brzina tehnološkog razvoja čini se da ne pokazuje znakove slabljenja, a to postavlja posebne zahtjeve na poduzeća za sustave koji drže tempo. Kontinuirano učenje: za razliku od statičkih tradicionalnih sustava, AI evoluira s dolaznim podacima.Ovaj dinamički proces učenja održava AI rješenja točna, učinkovita i odgovorna na promjene u podacima i rastuće poslovne potrebe. Agile Infrastructure: Organizacije danas rade na hibridnom modelu, radeći na lokaciji i u okruženjima zasnovanima na oblaku. Završne misli Podaci se sve više smatraju korporativnom imovinom koja se može koristiti za donošenje bolje informiranih poslovnih odluka.Međutim, to nisu samo svi podaci.Dobro prikupljeni, organizirani i pravilno pohranjeni podaci čine jezgru učinkovitog upravljanja podacima, što je ono što pojednostavljuje poslovne procese. AI u upravljanju poduzetničkim podacima pomaže u stvaranju kvalitetnih, pouzdanih podatkovnih plinovoda. Zato poduzeća moraju obučiti vlastite modele AI i ML. Poduzeća koja implementiraju sustave upravljanja podacima zasnovane na AI-u bit će najbolje pozicionirana kako bi osigurala pravilnu pripremu podataka, poboljšala upravljanje podacima i optimizirala pohranu, među ostalim prednostima.

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.

Utjecaj AI-a na upravljanje poduzetničkim podacima

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps