Słabe zarządzanie danymi często oznacza, że popełnisz kosztowne błędy, począwszy od wadliwych analiz po błędne prognozy, a nawet ewentualne straty przychodów. Chociaż tradycyjne rozwiązania zarządzania danymi mają swój udział w tym, w jaki sposób przedsiębiorstwa zarządzają swoimi danymi, sztuczna inteligencja nadal rośnie w wpływie jako zmieniacz gry, który ponownie wyobraził sobie, jak firmy traktują swoje dane. Sztuczna inteligencja wykonuje świetną robotę w celu szybkiego i precyzyjnego wyodrębnienia dużych zbiorów danych, umożliwiając w ten sposób podejmowanie rozległych, świadomych wyborów.Ale to nie wszystko.Automatyzuje powtarzające się zadania, odblokowuje głębsze analizy i wzmacnia bezpieczeństwo danych – wszystkie kluczowe czynniki umożliwiające innowacje i zwinność przedsiębiorstw w szybko zmieniającym się świecie. W rzeczywistości a do 2030 r. wejdzie na rynek o wartości 513,3 mld USD. Najnowszy raport przewiduje, że zarządzanie danymi Przeczytaj ten blog, aby dowiedzieć się więcej o wpływie sztucznej inteligencji na zarządzanie danymi w przedsiębiorstwie. Automatyzacja czyszczenia i przygotowywania danych Jeden z najbardziej wymagających, czasochłonnych i najmniej przyjemnych miejsc pracy w Pracownicy danych mogą poświęcić do 80% swojego cennego czasu na znalezienie, poprawienie błędów i dopasowanie duplikatów danych. Zarządzanie danymi przedsiębiorstwa Podczas ręcznego czyszczenia i przygotowywania danych operacje są powolne i bardzo podatne na błędy ludzkie. AI zapewnia następujące: Eliminacja procesów ręcznych: AI automatyzuje powtarzające się i codzienne procesy. Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, AI może przetwarzać duże ilości danych w bardzo krótkim czasie, identyfikować niezgodności i standaryzować formaty. Streamlined Data Integration: Firmy opierają się na danych z różnych źródeł, co oznacza, że wyciągają je z różnych systemów, takich jak CRM lub ERP, które często mają własne struktury. narzędzia zasilane przez sztuczną inteligencję upraszczają proces, automatycznie mapując i łącząc dane w jeden format. Poprawa zarządzania danymi i zgodności Gdy wzrosną rygorystyczne przepisy dotyczące prywatności danych i świadomość społeczeństwa, wszystkie firmy, które chcą odpowiedzialnie zarządzać swoimi danymi, stają się punktem odniesienia.Tradycyjne metody zarządzania zazwyczaj nie wystarczają, aby poradzić sobie z złożonością danych przedsiębiorstw w nowoczesnym świecie, co jest czymś, co AI może pomóc. Inteligentne systemy są w stanie postrzegać dane jako bardziej wrażliwe, gdy je otrzymują, stosować kontrolę dostępu i, przede wszystkim, gwarantują przestrzeganie przepisów, takich jak GDPR i HIPAA. Monitoring i ostrzeżenia w czasie rzeczywistym: systemy monitoringu zasilane przez sztuczną inteligencję mogą być świadome wszelkiego niewłaściwego lub potencjalnie niezgodnego z przepisami wykorzystania danych bezpośrednio po wystąpieniu zdarzenia i natychmiast je oznaczyć. Zaawansowana analiza danych dla strategicznych wglądu Surowe dane są mniej przydatne dla każdego przedsiębiorstwa, ponieważ można je bezpośrednio wykorzystać do generowania informacji i wglądu.Zamiast polegać na ręcznym wprowadzaniu, przedsiębiorstwa mogą polegać na możliwościach sztucznej inteligencji do przetwarzania i udoskonalania takich danych, aby uczynić je możliwymi do działania. Na przykład algorytmy mogą ujawnić wzorce i trendy, których w przeszłości nie można było dostrzec.To oznaczałoby mądrzejsze strategie, szybsze decyzje i wysoką przewagę konkurencyjną nad przedsiębiorstwami, które w dużej mierze opierają się na procesach ręcznych. Niezależnie od tego, czy chodzi o przewidywanie popytu klientów, czy przewidywanie zakłóceń w łańcuchu dostaw, analizy predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji są tym, czego potrzebujesz, aby Twoja firma była bardziej proaktywna niż reaktywna. Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym: zdolność sztucznej inteligencji do uczenia się z danych, identyfikowania wzorców i dokonywania prognoz oznacza, że analityka oparta na sztucznej inteligencji może przewidzieć, co może się wydarzyć i zaproponować najlepsze działania. Optymalizacja przechowywania i odzyskiwania za pomocą AI Dzięki zaawansowanym algorytmom i możliwościom uczenia maszynowego, AI napędza przyszłość przechowywania i zarządzania danymi i oczekuje się, że zrewolucjonizuje sposób, w jaki przedsiębiorstwa przetwarzają i wykorzystują swoje dane w następujący sposób: Efektywne indeksowanie danych: Sztuczna inteligencja upraszcza indeksowanie poprzez znalezienie i umożliwienie wyszukiwania danych, co znacznie skraca czas wyszukiwania i zwiększa produktywność. Rozwiązania do przechowywania danych oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc w optymalizacji zasobów przechowywania danych, analizując wzorce użytkowania, aby automatycznie przydzielać zasoby.Dane o wysokim priorytecie będą miały dostęp do niezbędnej pojemności i wydajności przechowywania, a dane o niskiej wartości będą archiwizowane. Poprawa bezpieczeństwa danych i zarządzania ryzykiem Naruszenia danych często pociągają za sobą wiele konsekwencji dla przedsiębiorstw i są wymienione wśród Odwrócenie się do sztucznej inteligencji jest jednym z rozwiązań, które większość firm przyjmuje, aby wykryć subtelne anomalie, które mogą wskazywać na naruszenie bezpieczeństwa. Największe obawy liderów biznesu na całym świecie Zarządzanie danymi zasilanymi przez sztuczną inteligencję może pomóc, automatycznie stosując odpowiednie zabezpieczenia i zasady wykorzystywania danych, tak aby tylko właściwi użytkownicy mogli uzyskać dostęp do danych. Wykrywanie anomalii: Sztuczna inteligencja jest dobra w rozpoznawaniu wzorców, które obejmują rozpoznawanie anomalii. Niezależnie od tego, czy jest to niezwykła aktywność logowania, czy nieoczekiwany dostęp do danych, sztuczna inteligencja może oznaczyć te anomalie w czasie rzeczywistym, aby zapobiec naruszeniom. Proaktywna ocena ryzyka: Sztuczna inteligencja może przewidzieć nadchodzące zagrożenia, analizując przeszłe informacje i aktualne trendy, aby zaproponować sposoby łagodzenia takich zagrożeń. Promowanie innowacji dzięki modelom danych opartym na sztucznej inteligencji Dane są nie tylko narzędziem, za pomocą którego osiąga się optymalizację, ale także stanowi podstawę dla innowacji - źródło iskry i fundamentu, na którym budowane są pomysły. Eksperymentowanie i testowanie: innowacje rozwijają się dzięki eksperymentowaniu, a sztuczna inteligencja umożliwia to bardziej niż kiedykolwiek wcześniej. Przyspieszenie badań i rozwoju: Sztuczna inteligencja przyspiesza procesy badawcze, ponieważ pomaga organizacjom tworzyć wgląd i opracowywać nowe produkty znacznie szybciej. Skalowalność i dostosowalność do przyszłych potrzeb danych Tempo rozwoju technologicznego wydaje się nie wykazywać oznak spadku, a to stawia konkretne wymagania dla przedsiębiorstw na systemy, które utrzymują tempo. Ciągłe uczenie się: W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów statycznych, sztuczna inteligencja ewoluuje wraz z wprowadzanymi danymi.Ten dynamiczny proces uczenia się zapewnia, że rozwiązania sztucznej inteligencji są dokładne, wydajne i reagują na zmiany w danych i zmieniające się potrzeby biznesowe. Agile Infrastructure: Organizacje pracują obecnie nad modelem hybrydowym, działającym w środowiskach lokalnych i opartych na chmurze. Ostatnie myśli Dane są coraz częściej postrzegane jako aktyw korporacyjny, który można wykorzystać do podejmowania lepiej poinformowanych decyzji biznesowych. Jednak nie są to tylko dane. Dobrze zebrane, zorganizowane i odpowiednio przechowywane dane stanowią rdzeń efektywnego zarządzania danymi, co usprawnia procesy biznesowe. AI w zarządzaniu danymi przedsiębiorstw pomaga tworzyć wysokiej jakości, zaufane rurociągi danych. Dlatego przedsiębiorstwa muszą szkolić swoje własne modele AI i ML. Firmy, które wdrażają systemy zarządzania danymi zasilane przez AI, będą najlepiej umiejscowione, aby zapewnić właściwe przygotowanie danych, zwiększyć zarządzanie danymi i zoptymalizować przechowywanie, między innymi korzyści.

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.

Wpływ AI na zarządzanie danymi w przedsiębiorstwie

About Author

UWAGI

ZAWIEŚĆ TAGI

ARTYKUŁ TEN ZOSTAŁ PREZENTOWANY W

Related Stories

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Reach More Readers! BOOST Your Story on HackerNoon

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

From Desk to HackerNoon: Your Ultimate Guide on How to Publish a Story

Reach More Readers! BOOST Your Story on HackerNoon

HackerNoon - A User Experience Analysis: Part 1

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps