从混乱到清晰：人工智能如何简化企业数据管理

数据管理的发展与数据生成的快速增长保持同步，从简单的关系数据库和ETL开始，大数据和非结构化数据为自动化数据管道和数据湖的发展铺平了道路。 

2023年，生成式人工智能的发布，加速了人工智能的应用。麦肯锡最近的民意调查数据中中，有三分之一的参与者表示，至少有一个业务正在使用生成式人工智能，更是有高达40%的企业报告正在使用人工智能，并且他们的企业计划增加人工智能支出。

更为重要的是，随着人工智能出现在数据管理中，数据要求也在发生着变化，数据共享正在整个社会迅速普及。其中，有一部分公司希望分享他们的数据，并将其作为产品提供给客户。此外，由于对数据结构的需求不断增长，市场正在寻找能够增强和自动化数据集成的解决方案。

那么后台会发生什么呢？人工智能是如何实现的？机器学习算法等人工智能(AI)技术可以加速分类、数据净化、异常检测等重复操作。此外，通过深度学习和自然语言处理，文本分析、情感分析、图片分析等变得更加简单。

为了展示人工智能如何影响数据管理，让我们剖析一下在哪个阶段能够用上人工智能。

数据提取是任何数据管理周期的第一阶段。对于文本、PDF、图片等非结构化数据源，传统工具的处理变得更加困难。

企业虽然可以使用基于模板的技术从遵循相同模式的文档中自动提取数据，但是人工智能已经取消了模板一致性的要求。

不过，自然语言处理正在使用人工智能驱动的数据提取系统来理解公司需要提取的领域。例如，公司只需指定域，应用程序将从采购订单或发票中提取客户数据，而与采用的格式无关。

数据被提取后，将从源映射到预期位置，这一操作曾经是IT专家编写代码的手动过程。由于无代码数据映射工具的快速发展，数据专家现在可以通过简单的拖放来可视化并执行数据映射。

如今，人工智能已经改变了数据映射。

人工智能使得自动发现数据源、属性和链接成为可能。机器学习算法通过分析最近的数据来寻找联系和趋势，从而节省时间和精力。此外，人工智能简化了映射模式的过程，因为计算机采用语义分析和模式识别来寻找不同模式之间的共性。

尽管有很多企业正在成为生成大量数据的专家，但他们仍然存在数据质量问题。 

IBM估计，美国每年因数据质量不足造成的损失高达3.1万亿美元，这表明尽管数据管理工具不断进步，但取得的进展却微乎其微。然而，人工智能可能会变得独一无二。

人工智能系统可以快速识别并修复数据集中的错误、不一致和异常。人工智能系统管理缺失数据的能力是其独特功能之一，在不牺牲精度的情况下，人工智能算法可以识别数据中的缺失值并用近似值替换它们。

在数据分析中，两个基本方法是回归分析和决策。即使数据集具有多个维度，人工智能驱动的机器学习算法也可以轻松生成复杂的决策。

任何新平台要充分发挥其性能，就必须满足理想的要求。在企业成功实现数据驱动之前，他们必须克服一些主要的采用和实施困难。

很多企业经常与构成其基础设施的孤岛作斗争。它们通常没有将数据集成，这就阻碍了良好合作。这些孤岛中包含的数据变得难以访问。因此，与公司投资更新的技术相比，能够访问数据的个人更少。

当然，转向云是改善基础设施的关键一步。

许多媒体表明数据科学领域持续缺乏熟练的人才。随着数据工程流程变得更加自动化，对数据科学、机器学习和人工智能方面的广泛技能的需求不断增长。为此，年轻一代的专业人士必须跟上数据科学所需的广泛能力。 

管理团队应专注于重新调整心态，以接受新的数据、分析和自动化流程。必须让员工放心，他们的工作不会受到威胁，因为人工智能系统可以让技术工人解放出来，去执行可能引发市场颠覆的困难任务。当然，提升技能和特定知识是必要的。

当然，观点的转变需要从最高管理层开始，并逐步发展到公司的每个人。 

综上所述，人工智能对企业数据管理的影响，给企业带来机遇和挑战。人工智能(AI)可以提高数据质量、自动化分析并加快数据处理速度，从而实现有效的数据驱动决策。

然而，将人工智能融入数据管理也需要大量的人员和技术投入，以及对当前工作流程和业务流程的调整。

为了让企业充分享受人工智能（AI）在企业数据管理中的好处，必须仔细考虑这些问题，并制定成功部署的全面计划。

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