企业正在寻找应用人工智能(AI)的新方法。人工智能项目的主要障碍之一是，组织的数据尚未为人工智能做好准备——数据可能已经过时、不遵循标准化模式、可能跨不同系统保存，或者可能有太多治理限制。然而，利用数据洞察的需求正在不断增加，并已成为企业的首要任务。
人工智能对数据管理的势在必行
将人工智能应用于数据管理的需求是明确且引人注目的。由于组织被来自无数来源的数据淹没，因此必须扩展策划、处理和提取有意义的见解的能力。企业产生的大量信息使人工智能成为帮助数据科学团队理解新信息的关键技术。
利用人工智能(AI)改变数据管理是一种创新的方法，可以提高数据管理的效率、准确性和智能化水平。以下是一些利用人工智能改变数据管理的方法：
数据清洗和预处理：人工智能可以自动识别和清洗数据中的错误、重复项和不一致性，从而提高数据质量。其还可以自动进行数据预处理，包括缺失值填充、数据转换和特征工程等，以准备数据用于分析和建模。
数据分类和标注：人工智能可以自动对数据进行分类和标注，从而帮助组织更好地理解和利用数据。通过使用机器学习算法，可以自动识别数据中的模式和趋势，为数据分类和标注提供指导。
数据存储和检索：人工智能可以帮助优化数据存储和检索过程，包括数据的索引、压缩和分区等。其可以根据数据特性和访问模式自动优化存储结构，以提高数据访问的效率和性能。
数据安全和隐私保护：人工智能可以帮助识别和防止数据泄露和滥用，包括识别敏感数据、监控数据访问和行为分析等。其可以自动检测异常活动，并采取相应的安全措施，保护数据的安全和隐私。
数据分析和洞察：人工智能可以帮助组织更好地进行数据分析和洞察，包括数据挖掘、预测分析和决策支持等。通过使用机器学习和深度学习算法，可以自动发现数据中的隐藏模式和关联规律，为业务决策提供有力支持。
自动化流程和优化：人工智能可以自动化数据管理流程，并根据数据特性和业务需求进行优化。其可以自动识别和调整数据管理流程中的瓶颈和瓶颈，并提供优化建议和方案，以提高效率和降低成本。
智能推荐和建议：人工智能可以根据用户的需求和偏好，为其提供智能推荐和建议，帮助用户更好地理解和利用数据。其可以根据用户的历史行为和反馈，自动推荐相关的数据集、分析方法和工具，提高用户的工作效率和满意度。
通过利用人工智能改变数据管理，组织可以更好地理解和利用数据，从而提高业务竞争力，并实现持续创新和增长。
数据管理中人工智能的三个需求
实时数据摄取
人工智能通过支持流数据摄取和分析，正在彻底改变实时和近实时数据的世界。这种对最相关数据采取行动的新方式使组织能够立即做出响应。人工智能可以放置在传入数据点，从而可以对传入数据进行自动分析，从而实现可由数据和业务团队监督的自动化决策。这意味着组织可以根据最相关的数据做出决策，而不是依赖基于季度(甚至几年前)数据的模型。
治理和统一数据视图
由于一系列治理和合规性问题，企业不能将所有原始数据转储到共享数据湖中。通过将人工智能应用于数据治理，企业可以实现数据景观的统一视图，确保全面的一致性、合规性和可访问性。
除了数据整合之外，这种方法还允许将智能层嵌入到数据管理结构中，从而通过识别以前未见过的连接来做出更明智的决策。此外，其还确保数据治理策略得到一致应用，增强安全性和合规性，同时降低数据泄露的风险。
高效的数据处理
传统的数据管理活动——排序、清理和整合，既耗时又昂贵;然而，人工智能向前迈出了急需的一步。这种技术转变实现了更有效、更精确的数据处理方法，允许快速执行分析、模式识别和预测建模等复杂任务，并减少错误。这些功能不仅减少了对体力劳动的依赖，从而降低了运营成本，而且还使熟练的数据团队能够专注于与业务目标相一致的战略工作，而不是数据处理。
人工智能的出现不仅是一项技术创新，而且是高效数据管理的基本推动者。人工智能在数据管理方面的变革力量是不可否认的，其使企业能够灵活地做出明智的决策，确保稳健的治理并简化运营效率。对于企业领导者来说，将人工智能应用到组织的关键部分(包括数据管理)至关重要。
