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「從文明誕生到2003 年，共產生了5 艾字節的信息，但現在每兩天就會產生這麼多信息。」谷歌執行董事長埃里克·施密特(Eric Schmidt) 於2011 年引用。能力影響業務決策。
隨著資料生成速度的提高，資料管理也不斷發展。我們從簡單的關係資料庫和 ETL 開始，但後來出現了大數據和非結構化數據，為自動化資料管道和資料湖鋪平了道路。然而，這種雪崩般的數據似乎永無止境。現代資料非常複雜、高度非結構化、來源廣泛，因此超出了傳統技術的處理能力。值得慶幸的是，我們現在有了人工智慧來解決我們的資料管理問題。
人工智慧已經成為流行詞有一段時間了。尤其 愛沙尼亞電話號碼列表 是在引入生成式人工智慧之後，該技術正在迅速滲透到我們生活的各個方面。因此，利用它來管理資料才有意義。
但人工智慧如何改變資料管理呢？在本文中，我們將仔細研究人工智慧如何影響資料擷取、映射、品質和分析。
人工智慧與資料管理的融合
2023 年，生成式人工智慧的引入促進了人工智慧的採用。麥肯錫的最新調查顯示，三分之一的受訪者表示，生成式人工智慧正在至少一種業務功能中使用。 40%的組織表示他們已經採用了人工智慧，他們的公司期望在人工智慧方面進行更多投資。
當談到在資料管理中採用人工智慧時，重要的是要了解資料需求也在不斷變化。資料共享正迅速成為一種普遍現象。組織正在尋求分散數據並將其作為產品提供給內部和外部客戶。此外，隨著對資料結構的需求不斷增加，市場需要能夠實現自動化和增強資料整合的解決方案。
人工智慧非常有能力跟上數據需求的這些變化。從資料攝取到分析，人工智慧有能力抽象資料管理流程的複雜性，加速它。
亞馬遜是資料管理中採用人工智慧如何幫助收入飆升的典型例子。這家大型零售商會查看先前的購物活動、現場消費金額、願望清單和地理位置等數據點，並利用人工智慧和預測分析來預測客戶的需求。
那麼，幕後發生了什麼事？人工智慧如何運作？機器學習演算法等人工智慧技術可以加速資料清理、分類、聚類和異常檢測等日常任務。除此之外，還有自然語言處理和深度學習可以簡化文字分析、情緒分析和圖像分析，這樣的例子不勝枚舉。
讓我們分解資料管理的每個步驟，看看人工智慧的影響。
人工智慧和資料提取
任何資料管理週期的第一步都是資料提取。鑑於文字、PDF、圖像等非結構化資料來源，這對傳統工具來說變得具有挑戰性。最初，使用的工具是基於範本的，您可以自動從遵循相同範本的文件中提取資料。然而，人工智慧消除了模板一致性的需要。人工智慧驅動的資料擷取工具使用自然語言處理來理解企業需要提取的欄位。例如，如果企業想要從發票或採購訂單中提取客戶信息，則只需指定字段，無論格式如何，該工具都會提取它。
人工智慧和數據映射
提取資料後，會將其從來源對應到目標目的地。過去，這曾經是一個手動過程，需要 IT 專業人員編寫程式碼。很快，無程式碼資料映射工具出現了，資料專業人員可以透過拖放來視覺化和執行資料映射。現在，人工智慧已經徹底改變了數據映射。
人工智慧使得資料來源、屬性和關係的自動發現成為可能。機器學習演算法分析現有數據以識別模式和聯繫，從而減少時間和精力。此外，人工智慧簡化了模式映射，因為演算法使用模式識別和語義分析來識別不同模式之間的相似性。
人工智慧和數據質量
儘管企業已成為產生大量數據的專家，但他們仍然面臨數據品質問題。據IBM稱，光是在美國，每年因數據品質不佳造成的損失就達3.1兆美元，顯示數據管理軟體的發展仍沒有太大幫助。然而，人工智慧可以證明是不同的。
人工智慧演算法可以掃描資料集是否存在錯誤、不一致和異常，並立即修正它們。人工智慧演算法最好的部分是它們能夠很好地處理丟失的資料。人工智慧演算法可以檢測資料中的缺失值，然後
