Bagaimana untuk membina sistem tadbir urus data berorientasikan AI?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan kemunculan model teknologi baharu, penggilapan nilai senario aplikasi dalam pelbagai industri dan peningkatan kesan produk akibat pengumpulan data besar-besaran, aplikasi kecerdasan buatan telah berkembang daripada penggunaan , Internet dan bidang lain untuk pembuatan, tenaga, dan elektrik serta industri tradisional yang lain. Kematangan teknologi kecerdasan buatan dan aplikasi dalam perusahaan dalam pelbagai industri dalam pautan utama aktiviti pengeluaran ekonomi seperti reka bentuk, perolehan, pengeluaran, pengurusan, dan jualan sentiasa bertambah baik, mempercepatkan pelaksanaan dan liputan kecerdasan buatan dalam semua pautan, dan secara beransur-ansur mengintegrasikannya dengan perniagaan utama, untuk meningkatkan status perindustrian atau mengoptimumkan kecekapan operasi, dan mengembangkan lagi kelebihannya sendiri.

Pelaksanaan aplikasi inovatif teknologi kecerdasan buatan secara besar-besaran telah menggalakkan pembangunan pesat pasaran risikan data besar, dan juga menyuntik daya hidup pasaran ke dalam perkhidmatan tadbir urus data asas.

Dengan pembangunan data besar, pengkomputeran awan dan algoritma, kegilaan kecerdasan buatan berterusan sejak beberapa tahun lalu hingga ke hari ini, dan digunakan secara meluas dalam banyak industri dan bidang, menjadi teknologi berterusan Teknologi terkemuka revolusi. Dan bagaimanakah kecerdasan buatan tidak hadir dalam bidang tadbir urus data yang berkembang pesat? Tadbir urus data dan kecerdasan buatan adalah dua perkataan yang kelihatan tidak berkaitan Apabila ia digabungkan, cerita apakah yang akan berlaku?

1. Tadbir urus data meletakkan asas untuk kecerdasan buatan

Data besar ialah pengumpulan berterusan, pembersihan, penukaran, pengelasan dan lain-lain data, manakala tadbir urus data menyediakan model pengurusan yang lebih standard untuk pembentangan besar. data . Memandangkan kebanyakan bentuk kecerdasan buatan semasa memerlukan sejumlah besar pengiraan data, ia tidak dapat dipisahkan daripada sokongan data besar dan tadbir urus data. Kecerdasan buatan perlu bergantung pada platform dan teknologi data besar untuk membantu menyelesaikan evolusi pembelajaran mendalam.

1. Tadbir urus data menyediakan data berkualiti tinggi untuk kecerdasan buatan

Kebanyakan kecerdasan buatan terbahagi kepada dua pautan: latihan dan ramalan. Kesan algoritma latihan mesin bergantung kepada kualiti data input Jika data input adalah berat sebelah, algoritma output juga akan menjadi berat sebelah, yang secara langsung boleh menyebabkan ketidakbolehgunaan keputusan yang diperolehi. Tadbir urus data memainkan peranan penting dalam meningkatkan kualiti data. Dengan menyusun keperluan kualiti data, mentakrifkan peraturan pemeriksaan kualiti data, merumuskan rancangan peningkatan kualiti data, mereka bentuk dan melaksanakan alatan pengurusan kualiti data, dan memantau prosedur dan prestasi pengurusan kualiti data, perusahaan boleh memperoleh data yang bersih dan berstruktur dengan jelas, menyediakan data yang dipercayai input untuk teknologi kecerdasan buatan seperti pembelajaran mendalam.

2. Tadbir urus data memastikan privasi data untuk kecerdasan buatan

Kekangan terbesar dalam pembangunan kepintaran data dan perlindungan buatan pada masa ini. Data privasi peribadi harus dilindungi Penyalahgunaan data ini boleh menyebabkan kerugian harta benda yang besar atau kecederaan peribadi kepada individu. Apa yang dipanggil perlindungan privasi sebenarnya adalah perlindungan data peribadi Dalam analisis akhir, ia adalah perlindungan privasi pengguna data. Alat tadbir urus data mereka bentuk banyak aspek untuk melindungi data peribadi daripada peringkat teknikal, menyediakan kekaburan data, penyahpekaan data dan penyulitan data, yang boleh meletakkan asas untuk perlindungan data peribadi korporat, dengan itu mencapai pematuhan data untuk aplikasi kecerdasan buatan.

2. Kepintaran buatan meningkatkan tahap kecerdasan tadbir urus data

1. Pengurusan metadata

🎜 Pengumpulan metadata data biasa dilakukan dengan mencipta indeks carian data tidak berstruktur. Teknologi kecerdasan buatan seperti pengecaman pertuturan, pengecaman imej dan analisis teks boleh membantu merealisasikan pembinaan perbendaharaan kata perniagaan awal metadata dan menjadi kumpulan sumber untuk mengekstrak pelbagai metadata tidak berstruktur yang berharga. 🎜🎜

2. Pengurusan standard data

Pada peringkat awal pelaksanaan piawaian data, adalah perlu untuk menjalankan tinjauan menyeluruh terhadap medan pangkalan data sistem sedia ada dan mengenal pasti bidang perniagaan yang biasa dan digunakan semula sebagai asas untuk mewujudkan piawaian data. Jika kita bergantung sepenuhnya pada pengisihan manual, ia akan memerlukan penyelarasan sejumlah besar kakitangan daripada pelbagai jabatan perniagaan, mengakibatkan beban kerja yang besar dan terdedah kepada ralat. Dengan bantuan pembelajaran mesin dan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, akar frekuensi tinggi boleh diselesaikan dengan cepat berdasarkan nama perniagaan medan dan kerja yang mungkin mengambil masa berbulan-bulan boleh disiapkan dalam beberapa hari.

Satu lagi aspek penting dalam pengurusan piawaian data ialah pemetaan piawaian dan metadata. Dalam kebanyakan sistem perniagaan, pemetaan piawaian data kepada metadata sistem perniagaan sering menjadi mimpi ngeri bagi jurutera pelaksanaan, dan mudah untuk membuat kesilapan jika anda tidak berhati-hati. Dengan teknologi kecerdasan buatan, kami boleh melakukan pemprosesan bahasa semula jadi pada nama medan perniagaan, membahagikan perkataan dengan tepat dan secara automatik memetakan standard data dan metadata berdasarkan persamaan akar.

3. Pengurusan kualiti data

Kualiti data adalah asas untuk memastikan penggunaan data yang cekap. Sistem indeks untuk mengukur kualiti data termasuk kesempurnaan, penyeragaman, ketekalan, ketepatan, keunikan dan ketepatan masa. Sebelum melaksanakan pelan peningkatan kualiti data, adalah perlu untuk memilih sistem penunjuk kualiti data yang sesuai berdasarkan peraturan perniagaan dan jangkaan perniagaan yang berbeza, dan membersihkan data.

Secara amnya, model ideal untuk penambahbaikan kualiti data adalah untuk mengalih keluar data kotor daripada sumber data, tetapi ini tidak boleh dilaksanakan dalam realiti. Oleh itu, mengikut jangkaan perniagaan, kualiti data pada setiap peringkat perniagaan harus dipertingkatkan dengan cara yang disasarkan. Pembelajaran mesin (seperti pembelajaran klasifikasi, pengelompokan, regresi, dll.) boleh mengekstrak dan mengenal pasti masalah kualiti sedia ada, dengan itu merumuskan penunjuk penilaian kualiti data yang berkesan dan memaksimumkan peningkatan kualiti data di bawah penunjuk ini. Pada masa yang sama, pembelajaran diselia dan pembelajaran mendalam juga akan membolehkan penilaian pembersihan data dan kesan kualiti data, dengan itu meningkatkan peraturan penukaran dan dimensi penilaian kualiti data, dan mengemas kini pelan peningkatan kualiti data secara dinamik apabila jumlah data dan jangkaan perniagaan berubah secara beransur-ansur.

4. Keselamatan Data

Keselamatan data merujuk kepada proses atau keadaan melindungi maklumat atau sistem maklumat daripada akses, penggunaan, kerosakan, pengubahsuaian dan pemusnahan yang tidak dibenarkan. Teknologi kecerdasan buatan boleh mengklasifikasikan dan mengelaskan data sensitif. Menggunakan pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi pengelasan pengelompokan teks boleh mengelas dan mengklasifikasikan data dengan tepat dalam masa nyata berdasarkan kandungan Pengelasan dan pengelasan data ialah pautan teras tadbir urus keselamatan data. Contohnya, penggunaan enjin klasifikasi data telah meningkatkan keselamatan dengan ketara dalam bidang seperti penapisan kandungan e-mel, pengurusan fail sulit, analisis risikan, anti-penipuan dan pencegahan kebocoran data.

5. Menguasai pengurusan data

Data induk merujuk kepada data entiti perniagaan teras perusahaan, juga dipanggil data emas, yang diulang dan dikongsi merentasi keseluruhan rantaian nilai dan digunakan kepada pelbagai proses perniagaan, data asas yang dikongsi antara setiap jabatan perniagaan dan setiap sistem adalah asas untuk interaksi maklumat antara setiap aplikasi perniagaan dan setiap sistem. Walau bagaimanapun, dalam proses pengurusan data induk, perusahaan mungkin menghadapi masalah seperti cara mengenal pasti data induk di antara sejumlah besar item data dan cara mewujudkan piawaian data induk bersatu.

Menentukan data induk bergantung pada pemahaman syarikat tentang keperluan perniagaan dan definisi "data emas" yang sepadan. Secara umumnya, setiap kawasan subjek data induk mempunyai sistem rekod tersendiri dan bertaburan dalam pelbagai sistem perniagaan. Teknologi berkaitan kecerdasan buatan boleh membantu kami menapis keluar data yang kerap muncul atau mengalir daripada semua data, sambil menentukan dengan cepat sumber data yang boleh dipercayai dan boleh dipercayai bagi data induk dan membina paparan data induk yang lengkap.

6 Kecerdasan buatan membantu menduplikasi data untuk memadankan dan menggabungkan data secara automatik

Salah satu cabaran yang dihadapi oleh pengurusan drama digital adalah untuk memadankan dan menggabungkan item data yang sama atau item data pendua dalam pelbagai sistem perusahaan Satu cara untuk menyelesaikan cabaran ini ialah membina peraturan pemadanan data, termasuk penerimaan pemadanan pada keyakinan yang berbeza peringkat. Sesetengah padanan memerlukan tahap kepercayaan yang sangat tinggi dan boleh berdasarkan padanan data yang tepat merentas berbilang medan; sesetengah padanan boleh dicapai dengan tahap kepercayaan yang lebih rendah hanya disebabkan oleh nilai data yang bercanggah. Pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi boleh membantu mewujudkan peraturan padanan untuk pengenalan data pendua Selepas mengenal pasti data induk dengan medan pendua, penggabungan automatik tidak akan dilakukan, dan rekod yang berkaitan dengan data induk boleh ditentukan dan perhubungan rujukan silang diwujudkan.

3. Intelligentisasi platform tadbir urus data

Menurunkan ambang tadbir urus data melalui teknologi kecerdasan buatan untuk pembangunan tadbir urus data yang penting. Mengambil kira sepenuhnya kerumitan tadbir urus data yang tinggi, platform tadbir urus data terus menyepadukan teknologi AI baharu, berusaha untuk memudahkan proses pelaksanaan tadbir urus data melalui pengurusan pintar, membebaskan kakitangan teknikal dengan sangat baik, dan membantu perusahaan mencapai tadbir urus data yang lebih cekap dan menjauhi daripada "lubang hitam data".

1. Perkhidmatan metadata pintar. Platform Ruizhi menyokong pengumpulan dan perkaitan metadata automatik sepenuhnya, merealisasikan aplikasi pintar metamodel dan menyediakan paparan analisis metadata grafik.

2. Penerokaan pintar kualiti data. Platform Ruizhi mempunyai algoritma statistik matematik terbina dalam dan algoritma pembelajaran mesin terikat untuk mengesan kualiti data secara automatik dan menyokong pembaikan pintar.

3. Pembinaan standard data yang bijak. Platform Ruizhi menyokong pemetaan dan penandaan pintar, membentuk piawaian data dan penilaian dua hala data perniagaan.

4. Platform Ruizhi secara automatik mengenal pasti data induk, membantu data pendua dipadankan dan digabungkan secara automatik serta membina paparan data induk yang lengkap.

Dengan perkembangan pesat kedua-dua bidang tadbir urus data dan kecerdasan buatan, penyepaduan kedua-duanya akan mempunyai lebih banyak senario dan model perniagaan.

4. Integrasi industri tadbir urus data + AI

Pelaksanaan aplikasi teknologi AI inovatif berskala besar telah memacu perkembangan pesat pasaran risikan data besarkemudian

penggunaan perusahaan , pengoptimuman sumber data Kelebihan sangat menentukan kesan pelaksanaan aplikasi AI. Oleh itu, untuk menggalakkan pelaksanaan aplikasi AI yang berkualiti tinggi, menjalankan kerja tadbir urus data yang disasarkan adalah langkah pertama dan perlu. Bagi sistem tadbir urus data tradisional yang telah dibina oleh perusahaan itu sendiri, ia pada masa ini memberi tumpuan kepada mengoptimumkan tadbir urus data berstruktur Masih sukar untuk memenuhi keperluan aplikasi AI untuk data dalam dimensi kualiti data, kekayaan medan data, data pengedaran dan data masa nyata keperluan kualiti tinggi. Untuk memastikan pelaksanaan aplikasi AI yang berkualiti tinggi, perusahaan masih perlu menjalankan tadbir urus data sekunder untuk aplikasi kecerdasan buatan.

Tadbir urus data untuk kecerdasan buatan ialah "naik taraf" sistem tadbir urus data tradisional yang dipandu oleh pelaksanaan aplikasi AI.

Dari perspektif pengurusan data, sistem tadbir urus data untuk kecerdasan buatan masih akan menyesuaikan diri dengan penubuhan pengurusan metadata, pengurusan aset data dan pengurusan data induk berdasarkan aliran berstruktur data, keperluan pengurusan aset data, keselamatan data keperluan, dsb. , pengurusan kitaran hayat data dan pengurusan privasi keselamatan data dan modul komponen lain. Dalam proses tadbir urus data, lebih banyak penekanan akan diberikan pada lapisan bawah untuk mencapai gabungan data berbilang sumber, kekerapan pengumpulan data, penubuhan standard data dan pengurusan kualiti data untuk memenuhi skala, kualiti dan ketepatan masa data yang diperlukan untuk AI model dan memenuhi keperluan data aplikasi AI Sebagai teras, optimumkan pembinaan sistem modul yang sepadan.

Pemacu aplikasi AI telah menjadi teras utama perkhidmatan tadbir urus data berorientasikan kecerdasan buatan

Perkhidmatan tadbir urus data berorientasikan kecerdasan buatan sering disertakan dalam tiga jenis borang perolehan: perkhidmatan data, keupayaan platform dan produk data. Kategori pertama, perkhidmatan data muncul dalam bentuk produk tadbir urus data yang berasingan, kategori kedua, platform data, terutamanya termasuk platform data besar, platform tengah data, gudang data dan platform keupayaan AI dan projek lain; skop Produk data terhad kepada aplikasi algoritma AI boleh dibahagikan kepada tiga jenis produk AI: produk pembelajaran mesin, produk pemahaman bahasa semula jadi dan graf pengetahuan.

Kini, permintaan untuk produk AI adalah kukuh, dan platform pembangunan AI telah berturut-turut mempromosikan pelaksanaan berskala besar produk AI, dan kesan tadbir urus data AI berkait rapat dengan kesan penghantaran produk platform akhir.

Secara amnya, aplikasi cara teknologi termaju boleh menjadikan tadbir urus data berfungsi lebih lancar, automatik dan pintar, sambil menjadikan data boleh berskala, lebih bertanggungjawab, boleh dikesan dan lebih boleh dipercayai, yang telah menjadi masa depan pengurusan data. Satu-satunya cara untuk berkembang.

Buat kitaran mulia sistem "tadbir urus + ai" yang berkaitan dan saling bergantung, bersama -sama mempromosikan perkembangan dalaman dan luaran aplikasi kecerdasan buatan yang mencukupi untuk buatan buatan untuk buatan kecerdasan Menggunakan teknologi pembelajaran mesin untuk mengautomasikan dan meminda proses tadbir urus data boleh meningkatkan kecekapan tadbir urus data dengan ketara Pada masa yang sama, ia boleh melombong nilai aplikasi data tidak berstruktur yang berkaitan berdasarkan pemahaman bahasa semula jadi dan graf pengetahuan, menyelesaikan masalah tradisional tentang. pengurusan kualiti data, dan menjadikan tadbir urus lebih cekap Data yang terhasil lebih selaras dengan keperluan aplikasi AI, menggalakkan pelaksanaan model AI daripada kecekapan dan kualiti.

Pada masa yang sama, pengoptimuman ketara kesan pelaksanaan aplikasi AI juga akan membawa lebih keyakinan kepada perusahaan dalam transformasi pintar, membolehkan mereka meningkatkan pelaburan bajet dalam projek AI berkaitan, seterusnya menggalakkan pembinaan tadbir urus yang berkaitan sistem, dan mencipta " Kitaran murni "tadbir urus + AI"