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數據管理的發展與數據生成的快速增長保持同步，從簡單的關系數據庫和ETL開始，大數據和非結構化數據為自動化數據管道和數據湖的發展鋪平了道路。?

2023年，生成式人工智能的發布，加速了人工智能的應用。麥肯錫最近的民意調查數據中中，有三分之一的參與者表示，至少有一個業務正在使用生成式人工智能，更是有高達40%的企業報告正在使用人工智能，并且他們的企業計劃增加人工智能支出。

更為重要的是，隨著人工智能出現在數據管理中，數據要求也在發生著變化，數據共享正在整個社會迅速普及。其中，有一部分公司希望分享他們的數據，并將其作為產品提供給客戶。此外，由于對數據結構的需求不斷增長，市場正在尋找能夠增強和自動化數據集成的解決方案。

那么后臺會發生什么呢？人工智能是如何實現的？機器學習算法等人工智能(AI)技術可以加速分類、數據凈化、異常檢測等重復操作。此外，通過深度學習和自然語言處理，文本分析、情感分析、圖片分析等變得更加簡單。

為了展示人工智能如何影響數據管理，讓我們剖析一下在哪個階段能夠用上人工智能。

數據提取是任何數據管理周期的第一階段。對于文本、PDF、圖片等非結構化數據源，傳統工具的處理變得更加困難。

企業雖然可以使用基于模板的技術從遵循相同模式的文檔中自動提取數據，但是人工智能已經取消了模板一致性的要求。

不過，自然語言處理正在使用人工智能驅動的數據提取系統來理解公司需要提取的領域。例如，公司只需指定域，應用程序將從采購訂單或發票中提取客戶數據，而與采用的格式無關。

數據被提取后，將從源映射到預期位置，這一操作曾經是IT專家編寫代碼的手動過程。由于無代碼數據映射工具的快速發展，數據專家現在可以通過簡單的拖放來可視化并執行數據映射。

如今，人工智能已經改變了數據映射。

人工智能使得自動發現數據源、屬性和鏈接成為可能。機器學習算法通過分析最近的數據來尋找聯系和趨勢，從而節省時間和精力。此外，人工智能簡化了映射模式的過程，因為計算機采用語義分析和模式識別來尋找不同模式之間的共性。

盡管有很多企業正在成為生成大量數據的專家，但他們仍然存在數據質量問題。?

IBM估計，美國每年因數據質量不足造成的損失高達3.1萬億美元，這表明盡管數據管理工具不斷進步，但取得的進展卻微乎其微。然而，人工智能可能會變得獨一無二。

人工智能系統可以快速識別并修復數據集中的錯誤、不一致和異常。人工智能系統管理缺失數據的能力是其獨特功能之一，在不犧牲精度的情況下，人工智能算法可以識別數據中的缺失值并用近似值替換它們。

在數據分析中，兩個基本方法是回歸分析和決策。即使數據集具有多個維度，人工智能驅動的機器學習算法也可以輕松生成復雜的決策。

任何新平臺要充分發揮其性能，就必須滿足理想的要求。在企業成功實現數據驅動之前，他們必須克服一些主要的采用和實施困難。

很多企業經常與構成其基礎設施的孤島作斗爭。它們通常沒有將數據集成，這就阻礙了良好合作。這些孤島中包含的數據變得難以訪問。因此，與公司投資更新的技術相比，能夠訪問數據的個人更少。

當然，轉向云是改善基礎設施的關鍵一步。

許多媒體表明數據科學領域持續缺乏熟練的人才。隨著數據工程流程變得更加自動化，對數據科學、機器學習和人工智能方面的廣泛技能的需求不斷增長。為此，年輕一代的專業人士必須跟上數據科學所需的廣泛能力。?

管理團隊應專注于重新調整心態，以接受新的數據、分析和自動化流程。必須讓員工放心，他們的工作不會受到威脅，因為人工智能系統可以讓技術工人解放出來，去執行可能引發市場顛覆的困難任務。當然，提升技能和特定知識是必要的。

當然，觀點的轉變需要從最高管理層開始，并逐步發展到公司的每個人。?

綜上所述，人工智能對企業數據管理的影響，給企業帶來機遇和挑戰。人工智能(AI)可以提高數據質量、自動化分析并加快數據處理速度，從而實現有效的數據驅動決策。

然而，將人工智能融入數據管理也需要大量的人員和技術投入，以及對當前工作流程和業務流程的調整。

為了讓企業充分享受人工智能（AI）在企業數據管理中的好處，必須仔細考慮這些問題，并制定成功部署的全面計劃。

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