Как ИИ меняет процесс интеграции данных 

Coca-Cola, гигант напитков, продает около 500 брендов безалкогольных напитков в более чем 200 стран. Представьте себе объем данных, которые он получает не только из обычных источников., таких как социальные сети или POS-системы, но также и из нетрадиционных источников, таких как торговые автоматы.  

Итак, как Coca-Cola использует эти данные? Гигант безалкогольных напитков использует искусственный интеллект для молниеносного анализа данных, чтобы гарантировать, что его напитки всегда «на расстоянии вытянутой руки от желания».  

Coca-Cola — лишь одна из многих компаний, использующих ИИ для управления и анализа данных, чтобы повысить эффективность обработки больших объемов данных. От Интеграция данных Что касается аналитики, просто удивительно, как ИИ меняет правила игры для таких компаний, как Coca-Cola. 

Взрыв объема данных и потребность в искусственном интеллекте 

Сегодня мировой рынок искусственного интеллекта находится на уровне 100 млрд долларов США Ожидается, что к 20 году он вырастет в 2030 раз и достигнет почти двух триллионов долларов. Этот огромный рост оказывает побочное воздействие на различные области, включая управление данными. Традиционные методы управления и интеграции данных просто не могут справиться с масштабом и сложностью современных данных.  

Поддержка инструменты интеграции данных, с другой стороны, может автоматизировать сложные задачи сопоставления, очистки и преобразования данных, более эффективно обрабатывая огромные объемы данных. Отличным примером может служить компания General Electric и то, как она использует ИИ для раскрытия потенциала своих данных. General Electric создала централизованную платформу данных, которая позволяет интегрировать данные из различных источников, включая датчики и другие устройства IoT.  

Платформа использует алгоритмы искусственного интеллекта для автоматической идентификации и извлечения данных из этих источников, гарантируя их точность и актуальность. 

Как ИИ ускоряет интеграцию данных 

Интеграция данных на базе искусственного интеллекта автоматизирует и оптимизирует весь процесс интеграции данных, от извлечения данных до обработки и анализа. Автоматически обнаруживая и получая данные из различных источников, таких как базы данных, электронные таблицы и API, алгоритмы ИИ значительно ускоряют процесс интеграции данных без необходимости ручного вмешательства.  

Давайте посмотрим, как ИИ ускоряет каждый этап процесса интеграции данных.  

Извлечение данных 

Передовые алгоритмы искусственного интеллекта могут легко анализировать структуру и содержание источников данных и автоматически извлекать соответствующую информацию. Эти алгоритмы могут выявлять закономерности в данных и использовать модели машинного обучения (ML) для обучения и адаптации к новым источникам данных, упрощая извлечение данных документа. 

Одной из самых больших проблем является извлечение данных из иерархических и неструктурированных источников данных, таких как текст и изображения, особенно в таких отраслях, как здравоохранение и финансы, где большой объем данных содержится в неструктурированных медицинских записях или финансовых отчетах. ИИ решает эту проблему, используя  Обработка естественного языка (NLP), которая распознает закономерности в языке и определяет соответствующие ключевые слова и фразы для извлечения информации из источников неструктурированных данных.  

ИИ также использует компьютерное зрение для извлечения данных из изображений и видео. Идеальным применением этого подхода было бы в таких отраслях, как здравоохранение, где медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и МРТ, содержат важную диагностическую информацию. 

Качество данных  

Хотя традиционных инструментов интеграции данных было достаточно для решения проблем качества данных, до сих пор они больше не могут справиться с объемом данных, поступающих из множества источников. Инструменты интеграции данных на основе искусственного интеллекта могут автоматически профилировать источники данных для выявления закономерностей, взаимосвязей и аномалий. ИИ также может выявлять и исправлять ошибки в наборах данных и автоматизировать процесс очистки данных. Например, ИИ может выявлять повторяющиеся записи или отсутствующие элементы данных и автоматически исправлять их, делая управление качеством данных легкий ветерок.  

Отображение данных 

Используя алгоритмы машинного обучения, системы искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных и автоматически сопоставлять элементы данных из одной системы в другую, экономя значительное время и ресурсы, особенно при работе с большими и сложными наборами данных. 

Системы на базе искусственного интеллекта также могут предлагать интеллектуальные картографические предложения на основе исторических данных и закономерностей. Он использует усовершенствованные алгоритмы сопоставления данных, которые идентифицируют совпадающие элементы данных в разных источниках данных и автоматически сопоставляют их.s их в правильное место в целевой системе. Эти алгоритмы особенно полезны при работе с источниками данных, которые имеют разные форматы или структуры данных. 

Как интеграция данных на основе искусственного интеллекта способствует инновациям в различных отраслях 

Здравоохранение: Интеграция данных на основе искусственного интеллекта производит революцию в отрасли здравоохранения, улучшая результаты лечения пациентов и диагностику. Это помогает поставщикам медицинских услуг получить более полное представление о здоровье пациента, помогая им интегрировать и анализировать данные пациента из нескольких источников, таких как электронные медицинские записи, медицинские изображения и данные геномики..,  

Финансовые вопросы: Финансовые учреждения также получают выгоду от интеграции данных на основе искусственного интеллекта, используя ее для улучшения управления рисками, выявления случаев мошенничества и улучшения обслуживания клиентов за счет получения комплексного представления о своих клиентах.  

Интеграция данных на основе искусственного интеллекта также помогает финансовым учреждениям соблюдать нормативные требования. Интеграция данных на базе искусственного интеллектаes централизованная платформа для управления данными клиентов из различных источников с соблюдением стандартов конфиденциальности и защиты данных. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные клиентов и отмечать любую подозрительную активность или аномалии, что упрощает для учреждения соблюдение правил KYC и правил по борьбе с отмыванием денег.  

Розничная: Интеграция данных на основе искусственного интеллекта также находит множество применений в сфере розничной торговли. Ритейлеры собирают данные из разных источников, такие как системы торговых точек, социальные сети и отзывы клиентов., а традиционные инструменты не приспособлены для обработки данных из этих нетрадиционных источников. Искусственный интеллект позволяет ритейлерам получать ценную информацию о предпочтениях и поведении своих клиентов и соответствующим образом адаптировать свои предложения. 

ИИ — это будущее 

Интеграция данных на основе искусственного интеллекта меняет правила игры для бизнеса, поскольку помогает раскрыть весь потенциал их данных. Инструменты интеграции данных на базе искусственного интеллекта могут автоматизировать сложные задачи и оптимизировать весь процесс интеграции данных. Искусственный интеллект предлагает предприятиям прекрасную возможность повысить эффективность и сократить расходы., и нет никаких сомнений в том, что интеграция данных на основе искусственного интеллекта никуда не денется, и компании, которые ее используют, останутся на шаг впереди. 

Выбор правильного решения для интеграции данных 

Поскольку взрывной рост объема данных продолжается, традиционные методы управления и интеграции данных больше не могут использоваться. Хотя интеграция данных на основе искусственного интеллекта сейчас является предметом разговоров в городе, важно выбрать правильный вариант. программное обеспечение для управления данными для удовлетворения современных требований к данным.  

В дополнение к возможностям ИИ, эффективный решение для интеграции данных должен иметь следующие особенности: 

• Удобный интерфейс с простым конструктором рабочих процессов. 
• Мощный механизм обработки, который может управлять большими объемами данных и различными форматами данных.  
• Надежные функции безопасности, такие как шифрование, контроль доступа и маскирование данных. 
• Поддержка разнообразных источников данных, включая облачные приложения, базы данных и API. 

Ищете эффективную интеграцию данных, которая автоматизирует большинство ваших задач и ускоряет реализацию инициатив, основанных на данных? Загрузите 14-дневная бесплатная пробная версия of Astera Centerprise и посмотрим, как это поможет разгрузить ИТ-бремя.