Погане управління даними часто означає, що ви потрапите в дорогі помилки, які варіюються від помилкової аналітики до неправильних прогнозів або навіть можливих втрат доходів. Незважаючи на те, що традиційні рішення з управління даними мають свою частку в тому, як підприємства керують своїми даними, штучний інтелект продовжує зростати в впливі як гра-перетворювач, який переосмислив, як підприємства поводяться зі своїми даними. Штучний інтелект робить чудову роботу, швидко і точно витягуючи великі набори даних, дозволяючи таким чином робити широкомасштабні обґрунтовані вибори.Але це ще не все.Він автоматизує повторювані завдання, розблокує глибшу аналітику і підсилює безпеку даних - всі вони є ключовими засобами для інновацій та гнучкості підприємства в світі, що швидко змінюється. Фактично, а До 2030 року вона перетвориться на ринок у 513,3 млрд доларів. Останній звіт передбачає, що управління даними Прочитайте цей блог, щоб дізнатися більше про вплив штучного інтелекту на управління корпоративними даними. 1.Автоматизація очищення та підготовки даних Одна з найскладніших, найтриваліших і найменш приємних робочих місць у світі Фахівці з даних можуть витратити до 80% свого дорогоцінного часу на пошук, виправлення помилок та узгодження дублювань даних. Корпоративне управління даними Коли проводиться вручну, очищення даних і підготовка роблять операції повільними і високо схильними до людської помилки. AI забезпечує наступне: Усунення ручних процесів: AI автоматизує повторювані і повсякденні процеси.Використовуючи алгоритми машинного навчання, AI може обробляти великі обсяги даних за дуже короткий час, виявляти невідповідності та стандартизувати формати. Інтеграція поточних даних: Компанії покладаються на дані з різних джерел, а це означає, що вони витягують їх з різних систем, таких як CRM або ERP, які часто поставляються зі своїми власними структурами. Покращення управління даними та дотримання Коли суворі закони про конфіденційність даних і свідомість громадськості зростають, всі підприємства, які прагнуть відповідально управляти своїми даними, ставляться до еталону. Смарт-системи здатні сприймати дані як більш чутливі, коли вони отримують їх, застосовувати контроль доступу, і, перш за все, гарантувати, що закони, такі як GDPR і HIPAA будуть дотримуватися. Моніторинг і попередження в режимі реального часу: системи моніторингу, що працюють на штучному інтелекту, можуть знати про будь-яке неправильне або потенційно невідповідне використання даних відразу після початку і відразу ж відзначити це. Розширений аналіз даних для стратегічного розуміння Сирові дані менш корисні для будь-якого підприємства, оскільки ви можете використовувати їх безпосередньо, щоб генерувати інформацію та уявлення, як вони є.Замість того, щоб покладатися на ручний вхід, підприємства можуть покладатися на можливості AI для обробки та вдосконалення таких даних, щоб зробити їх дієвими. Наприклад, алгоритми можуть виявити шаблони і тенденції, які в минулому не могли бути помічені.Це означало б розумніші стратегії, більш швидкі рішення та високу конкурентну перевагу перед компаніями, які сильно покладаються на ручні процеси. Незважаючи на те, що це передбачення попиту клієнтів або передбачення порушень ланцюга поставок, передбачувальна аналітика, орієнтована на штучний інтелект, є тим, що вам потрібно, щоб ваше підприємство залишалося проактивним, а не реактивним. Прийняття рішень в режимі реального часу: здатність AI вчитися з даних, визначати закономірності та робити прогнози означає, що аналітика, орієнтована на AI, може передбачити, що може статися, і запропонувати найкращі дії. Оптимізація зберігання та відновлення з AI За допомогою передових алгоритмів та можливостей машинного навчання, AI рухає майбутнє зберігання та управління даними і, як очікується, революціонує те, як підприємства обробляють та використовують свої дані наступними способами: Ефективне індексування даних: штучний інтелект спрощує індексування, знаходячи та роблячи дані пошуковими, значно скорочуючи час пошуку та підвищуючи продуктивність. Рішення для економічного зберігання даних: рішення для зберігання даних на основі штучного інтелекту можуть допомогти оптимізувати ресурси зберігання даних шляхом аналізу моделей використання для автоматичного розподілу ресурсів.Дані з високим пріоритетом матимуть доступ до необхідної потужності та продуктивності зберігання даних, а надмірні або низькооцінені дані будуть архівуватися. Підвищення безпеки даних та управління ризиками Порушення даних часто призводять до багатьох наслідків для підприємств і входять до списку Звернення до штучного інтелекту є одним з рішень, які більшість підприємств приймають для виявлення тонких аномалій, які можуть вказувати на порушення безпеки. Основні проблеми бізнес-лідерів у всьому світі Управління даними за допомогою штучного інтелекту може допомогти, автоматично застосовуючи відповідні заходи захисту та політики використання даних, щоб тільки правильні користувачі мали доступ до даних. Виявлення аномалій: AI добре справляється з закономірностями, що поширюється на розпізнавання аномалій. Будь то незвичайна активність входу або несподіваний доступ до даних, AI може відзначити ці аномалії в реальному часі, щоб допомогти запобігти порушенням. Проактивна оцінка ризиків: AI може передбачити майбутні ризики, аналізуючи минулу інформацію та поточні тенденції, щоб запропонувати способи пом'якшення таких ризиків. Підтримка інновацій за допомогою моделей даних Дані - це не тільки інструмент, за допомогою якого досягається оптимізація, але і основа для інновацій - джерело спалаху і фундамент, на якому будуються ідеї. Експериментація та тестування: інновації процвітають на експериментах, і штучний інтелект зробив це більш можливим, ніж будь-коли раніше. Прискорення досліджень і розробки: штучний інтелект прискорює дослідницькі процеси, оскільки допомагає організаціям створювати уявлення та розробляти нові продукти набагато швидше. Ефективність та адаптивність до майбутніх потреб Темп технологічного розвитку, здається, не показує ознак зниження, і це ставить конкретні вимоги до підприємств для систем, які підтримують темп. Постійне навчання: на відміну від статичних традиційних систем, штучний інтелект розвивається з вхідними даними.Цей динамічний процес навчання забезпечує точність, ефективність та реагування на зміни даних та еволюційні бізнес-потреби. Агільна інфраструктура: Організації в даний час працюють над гібридною моделлю, працюючи на місцевих і хмарних середовищах. AI добре поєднується з цими інфраструктурами для масштабуваності та адаптації. Останні думки Дані все частіше розглядаються як корпоративний актив, який може бути використаний для прийняття більш обґрунтованих ділових рішень. Однак це не просто будь-які дані. Добре зібрані, організовані та належним чином збережені дані становлять ядро ефективного управління даними, що спрощує бізнес-процеси. AI в управлінні корпоративними даними допомагає створювати якісні, надійні трубопроводи даних.Ось чому підприємства повинні навчати свої власні моделі AI і ML.Бізнес, який впроваджує системи управління даними, що працюють на AI, буде найкраще розміщений для забезпечення належної підготовки даних, підвищення управління даними та оптимізації зберігання, серед інших переваг.

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.

Read My Stories

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Вплив AI на управління корпоративними даними

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps