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人工智能怎么解決數據管理問(wèn)題
掌握和處理大量數據對于IT部門(mén)來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰。下面是小編分享的，歡迎大家閱讀!
【人工智能怎么解決數據管理問(wèn)題】
根據三星公司的調查，2016年全球互聯(lián)網(wǎng)流量超過(guò)了1ZB，即10億兆字節。這個(gè)數字是巨大的，但這個(gè)數據量與全球各企業(yè)正在存儲的全部數據相比還相差甚遠。
更重要的是，在大多數公司中，數據處在“管理之下”的這個(gè)用詞有些不當。
數據管理挑戰的關(guān)鍵領(lǐng)域是：
理解暗數據
數據保留
實(shí)現最佳分析結果的數據集成
數據訪(fǎng)問(wèn)
IT部門(mén)在這些領(lǐng)域進(jìn)行艱苦努力的原因如下：
所有類(lèi)型的輸入數據流(其中大部分是非結構化的)太大，無(wú)法每天進(jìn)行管理，因此最終將數據放在任何地方。
電子發(fā)現和行業(yè)法規對歷史數據的法律和審計流程的要求使得業(yè)務(wù)決策者不愿放棄數據，最終用戶(hù)并不喜歡在年度審查會(huì )議上討論數據保留政策。
數據集成是IT部門(mén)面臨的最困難的任務(wù)之一，像數據聚合這樣的概念在分析中發(fā)揮更大的作用才會(huì )加強，因此看似不同的數據集合可以組合成可搜索的存儲庫，用于新型的業(yè)務(wù)查詢(xún)。
快速訪(fǎng)問(wèn)數據是一種業(yè)務(wù)需求，但是高端存儲在現場(chǎng)或云端的價(jià)格昂貴，因此一些數據必須歸檔到速度更慢，成本更低的存儲空間中。為了解決這些問(wèn)題，組織管理層將項目的人力物力主要放在了其他重要的目標上。
現在的問(wèn)題是：機器學(xué)習、人工智能(AI)和分析學(xué)是否能在數據管理方面提供幫助，特別是對于大量非結構化數據?
以下是機器學(xué)習，人工智能和分析可以在以下幾個(gè)方面提供幫助：
(1) 暗數據排序
每個(gè)企業(yè)系統和每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)都有一些積累的數據，但是人們對此一無(wú)所知。通過(guò)使用機器學(xué)習并結合其功能與算法，可以解決如何排序和處理存儲在服務(wù)器上的不同類(lèi)型的電子郵件，文檔，圖像等文件，機器學(xué)習，人工智能(AI)和分析可以對這個(gè)未發(fā)布的數據進(jìn)行處理，而經(jīng)驗豐富，知識淵博的工作人員可以查看和回顧自動(dòng)化推薦的數據分類(lèi)方案，調整并執行方案。該過(guò)程的一部分還可以解決數據保留問(wèn)題，其分析將產(chǎn)生一組可能從文件中清除數據的建議。
(2) 決定丟棄哪些數據
機器學(xué)習，分析和人工智能(AI)可以客觀(guān)地識別那些很少使用或從未使用過(guò)的數據，并建議工作人員將其丟棄，但它并不具備與工作人員相同的識別能力。例如，這些進(jìn)程可以選擇未訪(fǎng)問(wèn)五年以上的數據或記錄，表明數據可能已過(guò)時(shí)。這樣可以節省員工的時(shí)間來(lái)查找這個(gè)潛在的過(guò)時(shí)數據，因為現在他們需要做的只是確定是否有任何理由保留它。
(3) 匯總數據
當分析開(kāi)發(fā)人員確定需要聚合查詢(xún)的數據類(lèi)型時(shí)，他們常常為應用程序生成一個(gè)存儲庫，然后從不同的源中提取各種類(lèi)型的數據，以形成一個(gè)分析數據池。要做到這一點(diǎn)，他們必須開(kāi)發(fā)集成方法來(lái)訪(fǎng)問(wèn)不同的'數據源。機器學(xué)習可以通過(guò)自動(dòng)開(kāi)發(fā)數據源和應用程序的數據存儲庫之間的“映射”，使這種人工過(guò)程更加高效。這減少了集成和聚合時(shí)間。
(4) 組織數據存儲以獲得最佳訪(fǎng)問(wèn)
在過(guò)去的五年中，由于低成本固態(tài)存儲的發(fā)展，數據存儲供應商已經(jīng)在自動(dòng)化存儲管理方面取得了重大進(jìn)展。這些技術(shù)進(jìn)步使IT部門(mén)能夠使用“智能”存儲引擎，使用機器學(xué)習來(lái)查看最常使用哪些類(lèi)型的數據，哪些數據很少使用或從不使用。根據插入到機器算法中的業(yè)務(wù)規則，自動(dòng)化能夠以快速存儲或慢速存儲來(lái)自動(dòng)存儲數據。自動(dòng)化可以讓存儲管理員不必人工解決存儲優(yōu)化問(wèn)題。
數據管理是一個(gè)主要的IT挑戰，在大多數組織中并沒(méi)有很好的解決方案，這是因為隨著(zhù)數據的不斷流入，數據管理將會(huì )變得更糟。
首席信息官，數據架構師，以及存儲管理者需要向企業(yè)高管強調這個(gè)問(wèn)題，但數據管理項目并不容易通過(guò)花費費用來(lái)解決。
然而，IT經(jīng)理通過(guò)指出數據管理的分析時(shí)間，以及可以降低人力和存儲成本的價(jià)值，至少在與企業(yè)管理者討論如何提高戰略敏捷性并降低運營(yíng)成本的同時(shí)，這將成為一個(gè)至關(guān)重要的切入點(diǎn)。
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