Comment l'IA modifie le processus d'intégration des données 

Coca-Cola, le géant des boissons, vend environ 500 marques de boissons gazeuses dans plus de 200 pays. Imaginez la quantité de données qu'il obtient, pas seulement à partir de sources conventionnelles, tels que les médias sociaux ou les systèmes de point de vente, mais aussi de sources non conventionnelles, comme ses distributeurs automatiques.  

Alors, comment Coca-Cola exploite-t-il ces données ? Le géant des boissons gazeuses utilise l'IA pour analyser les données à une vitesse fulgurante afin de s'assurer que ses boissons sont toujours à « la portée du désir ».  

Coca-Cola n'est que l'une des nombreuses entreprises qui utilisent l'IA pour gérer et analyser des données afin de traiter de gros volumes de données avec une plus grande efficacité. Depuis intégration de données en matière d'analyse, il est étonnant de voir à quel point l'IA change la donne pour des entreprises comme Coca-Cola. 

L'explosion du volume de données et le besoin d'IA 

Le marché mondial de l'IA se situe aujourd'hui à 100 milliard de dollars et devrait être multipliée par 20 pour atteindre près de deux billions de dollars d'ici 2030. Cette croissance massive a des retombées sur divers domaines, notamment la gestion des données. Les méthodes traditionnelles de gestion et d'intégration des données ne peuvent tout simplement pas suivre l'échelle et la complexité des données modernes.  

Alimenté par l'IA outils d'intégration de données, d'autre part, peuvent automatiser des tâches complexes de mise en correspondance, de nettoyage et de transformation de données, en donnant plus efficacement un sens à des quantités massives de données. Un bon exemple ici serait General Electric et comment il utilise l'IA pour libérer le potentiel de ses données. General Electric a construit une plate-forme de données centralisée qui lui permet d'intégrer des données provenant de diverses sources, y compris des capteurs et d'autres appareils IoT.  

La plate-forme utilise des algorithmes d'intelligence artificielle pour identifier et extraire automatiquement les données de ces sources, en s'assurant que les données sont exactes et à jour. 

Comment l'IA booste l'intégration des données 

L'intégration de données basée sur l'IA automatise et rationalise l'ensemble du processus d'intégration de données, de l'extraction des données au traitement et à l'analyse. En découvrant et en ingérant automatiquement des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des feuilles de calcul et des API, les algorithmes d'IA accélèrent considérablement le processus d'intégration des données sans nécessiter d'intervention manuelle.  

Voyons comment l'IA accélère chaque étape du processus d'intégration des données  

Extraction De Données 

Les algorithmes d'IA avancés peuvent facilement analyser la structure et le contenu des sources de données et extraire automatiquement les informations pertinentes. Ces algorithmes peuvent identifier des modèles dans les données et utiliser des modèles d'apprentissage automatique (ML) pour apprendre et s'adapter à de nouvelles sources de données, simplifiant ainsi extraction de données de documents. 

L'un des plus grands défis consiste à extraire des données de sources de données hiérarchiques et non structurées telles que du texte et des images, en particulier dans des secteurs tels que la santé et la finance, où une grande quantité de données est contenue dans des dossiers médicaux ou des rapports financiers non structurés. L'IA relève ce défi en utilisant  Traitement du langage naturel (NLP) qui reconnaît les modèles de langage et identifie les mots clés et expressions pertinents pour extraire des informations à partir de sources de données non structurées.  

L'IA utilise également la vision par ordinateur pour extraire des données d'images et de vidéos. L'application parfaite de ceci serait dans des industries telles que les soins de santé, où les images médicales telles que les rayons X et les IRM contiennent des informations de diagnostic importantes. 

Qualité des données  

Même si les outils d’intégration de données traditionnels ont suffi à résoudre les problèmes de qualité des données, ils ne peuvent jusqu’à présent plus gérer l’étendue des données provenant d’une myriade de sources. Les outils d'intégration de données basés sur l'IA peuvent profiler automatiquement les sources de données pour identifier les modèles, les relations et les anomalies. L’IA peut également identifier et corriger les erreurs dans les ensembles de données et automatiser le processus de nettoyage des données. Par exemple, l'IA peut identifier les enregistrements en double ou les éléments de données manquants et les corriger automatiquement, ce qui rend gestion de la qualité des données une brise.  

Cartographie des données 

À l'aide d'algorithmes ML, les systèmes d'IA peuvent analyser de gros volumes de données et mapper automatiquement des éléments de données d'un système à un autre, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et de ressources, en particulier lorsqu'il s'agit d'ensembles de données volumineux et complexes. 

Les systèmes alimentés par l'IA peuvent également faire des suggestions de cartographie intelligentes basées sur des données et des modèles historiques. Il utilise des algorithmes de correspondance de données avancés qui identifient les éléments de données correspondants dans différentes sources de données et mappent automatiquements placez-les au bon endroit dans le système cible. Ces algorithmes sont particulièrement utiles lorsqu'il s'agit de sources de données qui ont des formats ou des structures de données différents. 

Comment l'intégration de données basée sur l'IA permet l'innovation dans différents secteurs 

Soins de santé: L'intégration de données basée sur l'IA révolutionne le secteur de la santé en améliorant les résultats et les diagnostics des patients. Il aide les fournisseurs de soins de santé à obtenir une vue plus complète de la santé d'un patient en les aidant à intégrer et à analyser les données des patients à partir de plusieurs sources, telles que les dossiers de santé électroniques, les images médicales et les données génomiques..,  

Finances: Les institutions financières profitent également des avantages de l'intégration de données alimentée par l'IA, en l'utilisant pour améliorer la gestion des risques, détecter la fraude et améliorer le service client en obtenant une vue complète de leurs clients.  

L'intégration de données alimentée par l'IA aide également les institutions financières à se conformer aux exigences réglementaires. Intégration de données alimentée par l'IAes une plateforme centralisée pour gérer les données clients provenant de diverses sources tout en respectant les normes de confidentialité et de protection des données. Les algorithmes d'IA peuvent analyser les données des clients et signaler toute activité suspecte ou anomalie, ce qui permet à l'institution de se conformer plus facilement aux réglementations KYC et anti-blanchiment d'argent.  

Prix de vente: L'intégration de données basée sur l'IA a également de multiples applications dans le secteur de la vente au détail. Les détaillants collectent des données à partir de diverses sources, tels que les systèmes de point de vente, les médias sociaux et les commentaires des clients, et les outils traditionnels ne sont pas équipés pour traiter les données provenant de ces sources non conventionnelles. L'IA permet aux détaillants d'obtenir des informations précieuses sur les préférences et le comportement de leurs clients et d'adapter leurs offres en conséquence. 

L'IA est l'avenir 

L'intégration de données alimentée par l'IA s'avère être un changement de jeu pour les entreprises car elle aide à libérer le plein potentiel de leurs données. Les outils d'intégration de données basés sur l'IA peuvent automatiser des tâches complexes et rationaliser l'ensemble du processus d'intégration de données. L'IA offre aux entreprises l'occasion idéale d'améliorer leur efficacité et de réduire leurs coûts, et il ne fait aucun doute que l'intégration de données basée sur l'IA est là pour rester, et les entreprises qui l'adoptent sont celles qui garderont une longueur d'avance. 

Choisir la bonne solution d'intégration de données 

Alors que l’explosion du volume de données se poursuit, les méthodes traditionnelles de gestion et d’intégration des données ne peuvent plus être utilisées. Alors que l'intégration des données basée sur l'IA fait désormais parler d'elle, il est important de choisir le bon logiciel de gestion de données pour gérer les exigences modernes en matière de données.  

En plus des capacités d'IA, un outil efficace solution d'intégration de données doit avoir les fonctionnalités suivantes : 

• Une interface conviviale avec un concepteur de flux de travail transparent. 
• Moteur de traitement puissant capable de gérer de grandes quantités de données et divers formats de données.  
• Fonctions de sécurité robustes telles que le cryptage, les contrôles d'accès et le masquage des données. 
• Prise en charge de diverses sources de données, y compris les applications basées sur le cloud, les bases de données et les API. 

Vous recherchez une intégration de données efficace qui automatise la plupart de vos tâches et accélère les initiatives axées sur les données ? Télécharger un Essai gratuit 14-day of Astera Centerprise et voyez comment il peut décharger la charge informatique.