数据发现方法

[rumana777]

与数据规范化和竞争分析等过程类似，数据发现过程因人工智能和自动化工具的兴起而得到了极大改善。

让我们看一下数据发现过程的两种方法以及从手动到自动发现转变的原因。

手动数据发现
在自动化数据发现工具发明之前，数据专家需要花费大量时间手动准备、映射和分析数据。

如今，自动化数据发现工具和人工智能共同加速了这一进程。手动数据发现涉及监控元数据和数据沿袭，以揭示数据集内的趋势。

在此期间，需要有关数据分类和数据 WhatsApp数据 沿袭的大量知识才能手动映射和组织数据。

自动数据发现
如上所述，由于自动化和人工智能技术的进步，自动数据发现的兴起极大地影响了智能数据发现的兴起，使其成为长期业务成功的必要实践。自动数据发现也通常被称为执行智能数据发现。

智能数据发现包括数据映射规范、数据流图、数据矩阵和构成战略数据方法的其他因素。

如今，人工智能能够使用机器学习算法以前所未有的方式可视化和映射数据。人工智能可以分析数据关系并检测模式，从而提供有价值的数据驱动洞察并加速公司的业务流程。

这一进步还提高了发现过程的可读性，使其成为一个更加面向业务用户的过程，而不仅仅适合数据专业人员。

自动化使销售团队、收购专家和其他业务用户能够找到相关的数据洞察。


白色建筑
链接数据分类和发现
分类是一个比数据发现更复杂的过程，因为它需要发现过程中未使用的额外步骤。分类利用预先确定的关键字和规则为数据分配分类标签。

分类本质上涉及自动化的大规模数据标记，数据专家可以确定他们希望如何对数据进行分类。预定的关键字和标记规则能够跨多个平台对数据进行分类，并支持使用网络和云。

通过这个过程，企业能够提高数据可见性、提高安全性并缩小范围。

以下是对这些用例的进一步了解。

数据可见性
分类可让您发挥数据集的潜力。通过提高数据可见性，公司能够发现安全、潜在客户生成和内部组织方面的隐藏漏洞。

例如，分类中涉及的基于人工智能的标记过程可能会发现人眼尚未意识到的元数据。

最终，数据可见性可以释放数据各个方面的潜力。

安全性与合规性
如前所述，安全性和合规性（例如遵守 GDPR）是数据专家和企业都关注的重要问题。

数据分类有助于指出可能受到法规约束的合规差距和安全问题。

例如，由于分类涉及数据的标记和标签，数据科学家能够编写基于人工智能的分类模型来标记不合规的数据和安全漏洞。

缩小范围
因为利用数据的方法有很多种，所以缩小数据范围是更深入地理解数据含义的重要组成部分。

数据发现可以纵览数据的全局，而分类可以限制范围并集中关注数据的突出方面。

这使得企业可以将时间和精力集中在最重要的数据集和见解上。