Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengganggu Pengelolaan Data
Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengganggu Pengelolaan Data - Manajemen data dan kecerdasan buatan selalu memiliki hubungan simbiosis dan timbal balik. Ketika terintegrasi dengan alat pembentuk, yang terakhir dapat mengotomatisasi, menyederhanakan, dan merampingkan proses yang terkait dengan tata kelola dan kualitas data, perusahaan utama, dan analitik manajemen metadata. Di sisi lain, manajemen data yang tepat tetap penting untuk adopsi AI perusahaan. Tanpa strategi dan infrastruktur manajemen data yang kuat, ada kemungkinan besar upaya pengembangan kecerdasan buatan Anda akan gagal. Dengan mengingat hal itu, mari kita jelajahi bagaimana AI mengganggu manajemen data.
Struktur Data
Perlombaan untuk menerapkan kecerdasan buatan terapan sedang berlangsung. Sayangnya, membangun kemampuan AI perusahaan biasanya memerlukan arsitektur data yang kuat dan kaya. Dan bagi sebagian besar perusahaan, menciptakan ekosistem yang mirip dengan organisasi teknologi besar seperti Google atau Facebook adalah impian yang sulit mengingat kompleksitas sistem lama dan kendala anggaran. Itu jika struktur data bisa membantu. Istilah ini pada dasarnya mengacu pada platform manajemen data terdistribusi yang memastikan koneksi alat dan layanan penting ke semua data.
Dengan kata lain, ini melayani tujuan menjadi lapisan pemersatu yang memungkinkan akses tanpa batas dan pemrosesan data di lingkungan yang terisolasi untuk penyimpanannya. Beberapa keunggulan yang ditawarkannya adalah ruang penyimpanan yang signifikan untuk berbagai jenis data, integrasi yang mudah dengan akses terpusat ke data dari berbagai sumber, dan alat manajemen risiko yang unggul. Selain itu, konsolidasi semua aplikasi dan sumber data menjadi satu, lingkungan struktur data yang terdistribusi secara individual dapat mempercepat adopsi kecerdasan buatan.
Pembersihan data
Data buruk dapat merugikan merek dan uang bisnis. Tidak hanya proses pembersihan data yang padat karya dan memakan waktu, tetapi kualitas data yang buruk menyebabkan keputusan bisnis yang buruk. Bahkan, IBM telah menemukan bahwa perusahaan kehilangan lebih dari $1 triliun per tahun hanya karena kualitas data yang buruk. Karena itu, organisasi semakin banyak menggunakan AI dan subset teknologi, ML atau pembelajaran mesin, untuk mempercepat dan mengotomatiskan pembersihan data. Ini memungkinkan mereka untuk merampingkan proses lebih cepat dan dengan kesalahan manusia yang minimal.
Ingat itu anotasi data diperlukan untuk meningkatkan presisi, mempercepat pelatihan model, membuat kumpulan data berlabel dengan mudah, dan mengoptimalkan pengalaman pengguna untuk model AI. Hasilnya, model kecerdasan buatan yang menggunakan solusi ini dapat berfungsi lebih efisien dan membantu bisnis tumbuh dan berkembang.
Wawasan yang dapat ditindaklanjuti
AI menganalisis data dan informasi dalam skala besar dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang tidak terstruktur dan terstruktur. Ini bekerja lebih cepat daripada manusia dan tidak memerlukan jeda, menghasilkan prediksi dan hasil yang lebih cepat. Dan platform manajemen data yang terintegrasi dengan alat kecerdasan buatan bisa mendapatkan hasil maksimal dari data yang dikumpulkan daripada yang tidak.
Kesimpulan
Dengan pesatnya digitalisasi ekosistem bisnis, perusahaan harus menghadapi perubahan dan pertumbuhan data tentang pemangku kepentingan, karyawan, pemasok, produk, layanan, dan konsumen. Kemampuan untuk menangani volume data ini dan mengubahnya menjadi informasi yang dapat ditindaklanjuti sangat penting untuk kesuksesan, dan model kecerdasan buatan serta platform manajemen data yang tepat dapat mewujudkannya. Karena alasan ini, semakin banyak perusahaan beralih ke teknologi ini, yang memberi mereka kesempatan untuk menonjol dari persaingan.