資料管理：機器學習的策略角色是什麼

企業 IT 系統中儲存的資訊數量呈指數級增長，這使得資料管理操作變得越來越複雜和要求越來越高。基於大數據分析做出策略性業務選擇的可能性代表了當今組織的基本要素，但此類資料通常來自異質來源，因此需要適當的管理才能進行分析。事實上，無論來源為何，無論是營運或交易系統、智慧型裝置、社群媒體、影片或文本，公司如何利用可用數據來決定其價值策略。 因此，資料管理的工作量不斷增長，這迫使許多 IT 部門尋找方法來減少儲存、分析和向使用者呈現資訊所需的時間 為了滿足更高效率的需求，一些軟體供應商正在將機器學習和人工智慧功能整合到他們的產品中，以自動執行手動任務，並允許技術含量較低的用戶在使用數據時更加自主。同時，更多的技術使用者可能會專注於高影響力的任務。根據Gartner預測1 ，透過增加機器學習和自動化服務等級管理，這一趨勢將導致到 2022 年手動資料管理活動減少 45% 。 但是，在實踐中，機器學習如何使資料管理受益？ 自動化資料管理 許多企業面臨高昂的儲存成本、管理大量資訊和資料孤島的問題。


能夠利用技術透過轉變資料管理方法來克服這些障礙，使這些公司能夠 澳洲 電話號碼 更好地定位自己並成功發展。尤其是機器學習和人工智慧這兩個要素有能力帶來顛覆性變革。這是因為他們將技術轉化為智慧和學習系統。擁有更高水準的自動化意味著獲得簡單性和效率。自適應自動化和機器學習使資料管理軟體能夠以更聰明的方式處理業務需求。 因此，組織可以使用智慧軟體來制定基於目標的策略，並放棄繁瑣、單調、容易出錯且耗時的流程。通常，基於規則的資料管理要求人們預見每種可能發生的情況並定義規則以應對可能發生的情況。相反，轉向基於目標的策略，智慧軟體會制定實現這些目標的適當方法，確保 IT 能夠控制結果，而無需承擔手動工作的負擔，同時也避免與基於規則的方法相關的錯誤。 不僅。採用大數據的一個重大障礙是難以找到正確的資料集進行分析，因為資訊分佈在本地和雲端的數十億個檔案和多個儲存孤島中。機器學習和人工智慧可以推動高效的資料搜尋和發現，幫助更有效率地提取價值，即使面對當今的大量資料。這個意義上的具體例子是識別大數據集中的異常、解決數據品質問題以及追蹤特定數據，從報告開始直至資訊來源。



透過增強資料管理使公司變得更加敏捷和高效 機器學習和人工智慧為資料管理帶來的變革可以幫助企業變得更加適應、敏捷和有效率。特別是，它們支援增強資料管理，使用機器學習和人工智慧來自動配置操作、安全性和效能。這樣，公司就可以簡化、整合、最佳化和自動化與資料品質、元資料管理、資料整合、資料庫管理系統等相關的操作。 增強資料管理可用於資料科學家團隊最需要支援的領域。為此，企業必須確定哪些任務可以自動化或無錯誤地執行，並在這些任務中實施增強的資料管理。例如，為了加快將規則應用於某些類型的資料（例如隱私敏感資料）的過程，該技術可以產生先前使用的解決方案的清單並將其呈現給決策者。 借助增強的數據管理，數據科學家還可以從事更俱生產力的活動和項目，預見他們僅在決策過程的最後階段對數據管理進行幹預。借助使用機器學習和人工智慧的增強引擎，商業智慧功能得到改進和自動化，例如資料發現和提取，甚至是最普通業務活動的執行。