Verilerin kontrolü ve doğru yönetimi, herhangi bir işletmenin sırt çantasıdır.Kötü veri yönetimi genellikle hatalı analizlerden yanlış tahminlere veya hatta olası gelir kaybına kadar maliyetli hatalara maruz kalmanıza neden olur. Geleneksel veri yönetimi çözümleri, işletmelerin verilerini nasıl yönettiğine katkıda bulunsa da, yapay zeka, işletmelerin verileri nasıl kullandığını yeniden hayal eden bir oyun değiştiricisi olarak etki göstermeye devam ediyor. AI, büyük veri kümelerini hızlı ve hassas bir şekilde çözmek için harika bir iş yapar, böylece büyük ölçekli bilgilendirilmiş seçimler sağlar.Ama hepsi bu değil.Tekrarlayan görevleri otomatikleştirir, daha derin analizleri kilitler ve veri güvenliğini güçlendirir - hızla değişen bir dünyada kurumsal yenilik ve esneklik için tüm anahtarlar. Aslında a 2030 yılına kadar 513,3 milyar dolarlık bir pazara yükselecek. Sonraki İçerikİzmir’de veri yönetimi Yapay Zeka'nın kurumsal veri yönetimi üzerindeki etkisi hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu blogu okuyun. 1. Otomatik Veri Temizleme ve Hazırlık En zorlu, zaman alıcı ve en az keyifli işlerden biri Veri uygulayıcıları değerli zamanlarının %80'ini bulmak, hataları düzeltmek ve veri kopyalarını birleştirmek için harcayabilirler. Enterprise Data Management Hakkında El yapıldığında, veri temizliği ve hazırlık işlemleri yavaş ve insan hatasına çok eğilimli hale getirir. Aşağıdakileri sağlar: Manuel süreçlerin ortadan kaldırılması: AI tekrarlayan ve gündelik süreçleri otomatikleştirir. makine öğrenme algoritmaları kullanarak, AI çok kısa bir sürede büyük miktarda veri işleyebilir, uyumsuzlukları tanımlayabilir ve formatları standartlaştırabilir. Çevrimiçi veri entegrasyonu: İşletmeler çeşitli kaynaklardan gelen verilere güveniyor, yani genellikle kendi yapılarıyla birlikte gelen CRM veya ERP gibi farklı sistemlerden çekeceklerdir. AI dayalı araçlar, verileri otomatik olarak haritalar ve tek bir biçime birleştirerek süreci basitleştirir. 2. Veri Yönetimi ve Uyumluluğu Geliştirmek Sıkı veri gizliliği yasaları ve halkın farkındalığı arttıkça, verilerini sorumlu bir şekilde yönetmek isteyen tüm işletmeler bir benchmark oluşturulur. geleneksel yönetim yöntemleri genellikle modern dünyada kurumsal verilerin karmaşıklığını ele almak için yeterli değildir, bu da AI'nin yardımcı olabileceği bir şeydir. Akıllı sistemler, verileri elde ettikleri zaman daha hassas olarak algılayabilir, erişim kontrolünü uygulayabilir ve her şeyden önce, GDPR ve HIPAA gibi kanunların uygulanmasını garanti edebilir. Gerçek zamanlı izleme ve uyarılar: AI güçlendirilen izleme sistemleri, başlangıçtan hemen sonra herhangi bir yanlış veya potansiyel olarak uyumsuz veri kullanımı fark edebilir ve hemen işaret edebilir. Stratejik Görüşler için Gelişmiş Veri Analizi Kaynak verileri herhangi bir işletmeye daha az faydalıdır, çünkü doğrudan bilgi ve anlayışlar oluşturmak için kullanabilirsiniz.Manual girişlere güvenmek yerine, işletmeler bu verileri işlemek ve geliştirmek için AI'nın yeteneklerine güvenebilirler. Örneğin, algoritmalar, geçmişte görülmediği şekiller ve eğilimler ortaya çıkarabilir.Bu, daha akıllı stratejiler, daha hızlı kararlar ve manuel süreçlere dayanan işletmelere kıyasla yüksek bir rekabet avantajı anlamına gelecektir. Önleyici Analiz: AI, geçmişteki verilerden gelecekteki sonuçları doğru bir şekilde tahmin etmeyi göstermiştir.Müşteri talebini tahmin etmek ya da tedarik zincirinin bozulmasını tahmin etmek olsun, AI dayalı önleyici analiz, işletmenizi reaksiyon yerine proaktif tutmak için gereken şeydir. Gerçek zamanlı karar verme: AI’nın verilerden öğrenme, desenleri tanımlama ve tahmin yapma yeteneği, AI yönlendirilen analitiklerin neler olabileceğini tahmin edebileceğini ve en iyi eylemleri önerebileceğini gösterir. 4. AI ile depolama ve geri alım optimizasyonu Gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenme yetenekleri ile, AI, depolama ve veri yönetimi geleceğini yönlendiriyor ve şirketlerin verilerini nasıl kullandıklarını ve nasıl kullandıklarını devrim yapması bekleniyor: Verilerin verimli indekslenmesi: AI, verileri bularak ve arama yapabilir hale getirerek indekslemeyi basitleştirir, arama süresini önemli ölçüde azaltır ve verimliliği artırır. Maliyet Verimli Depolama Çözümleri: AI dayalı veri depolama çözümleri, kaynakları otomatik olarak dağıtmak için kullanım şekillerini analiz ederek veri depolama kaynaklarını optimize etmenize yardımcı olabilir. yüksek öncelikli veriler gerekli depolama kapasitesine ve performansına erişebilirken, aşırı veya düşük değerli veriler arşivlenecektir. 5. Veri Güvenliği ve Risk Yönetimi Veri ihlalleri genellikle işletmeler için birçok sonuçla birlikte gelir ve bunların arasında listelenir. AI'ya dönmek, güvenlik ihlalini gösterebilecek ince anomalileri tespit etmek için çoğu işletmenin kullandığı çözümlerden biridir. Dünya çapında iş liderlerinin en büyük endişeleri AI desteklenen veri yönetimi, otomatik olarak uygun koruma ve veri kullanım politikalarını uygulayarak yardımcı olabilir, böylece yalnızca doğru kullanıcılar verilere erişebilir. Anomali Deteksiyonu: AI, anormalleri tanımaya kadar uzanır.Sıradışı oturum açma aktivitesi ya da beklenmedik veri erişimi olsun, AI, ihlallerin önlenmesine yardımcı olmak için bu anormalleri gerçek zamanlı olarak işaretleyebilir. Proaktif Risk Değerlendirmesi: AI, geçmiş bilgiyi ve mevcut eğilimleri analiz ederek gelecekteki riskleri tahmin edebilir ve bu riskleri azaltmanın yollarını önerir. AI-Driven Data Modeller aracılığıyla inovasyonun teşvik edilmesi Veriler sadece optimizasyonun sağlandığı bir araç değildir, aynı zamanda yenilik için bir temel oluşturur - bir yıldırım kaynağı ve fikirlerin inşa edildiği temel kaynaktır. Deney ve Test: Yenilik deneylere dayanarak gelişir ve AI bunu her zamankinden daha fazla mümkün kılmıştır. simülasyonları çalıştırmak ve senaryoları analiz etmek işletmelerin kaynakların önceden taahhüt edilmeden yeni fikirleri test etmelerini sağlar. Araştırma ve Geliştirme Hızlandırılması: AI araştırma süreçlerini hızlandırır, çünkü organizasyonların anlayış oluşturmasına ve yeni ürünler geliştirmesine yardımcı olur. Gelecekteki veri ihtiyaçlarına göre ölçeklenebilirlik ve adaptabilite Teknolojik gelişimin hızı düşüşün hiçbir işareti göstermiyor gibi görünüyor ve bu da işletmelere hızı tutan sistemler için spesifik gereksinimler sağlıyor. Sürekli Öğrenme: Geleneksel statik sistemlerin aksine, AI gelen verilerle birlikte gelişir.Bu dinamik öğrenme süreci, AI çözümlerini doğru, verimli ve değişen veri ve değişen iş ihtiyaçlarına yanıtlı tutar. Agile Infrastructure: Organizasyonlar günümüzde yerel ve bulut tabanlı ortamlarda çalışan hibrit bir model üzerinde çalışır. Son Düşünceler Veriler giderek daha iyi bilgilendirilmiş iş kararları almak için kullanılabilecek bir kurumsal varlık olarak görülmektedir. Ancak, sadece herhangi bir veri değildir. İyi toplanan, düzenlenmiş ve yeterince depolanan veriler, iş süreçlerini hassaslaştırmak için verilerin verimli yönetiminin çekirdeğidir. İşletme veri yönetimi alanında AI, kaliteli, güvenilir veri borularını oluşturmaya yardımcı olur.Bu nedenle şirketlerin kendi AI ve ML modellerini eğitmeleri gerekir.İyi veri hazırlanmasını sağlamak, veri yönetimini geliştirmek ve depolamayı optimize etmek için, diğer faydalar arasında, AI desteklenen veri yönetimi sistemlerini kullanan şirketler en iyi konumda olacaktır.

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.

Enterprise Data Management’in Etkileri

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps