Будущее искусственного интеллекта в хранилищах данных: тенденции и прогнозы 

Управление данными может оказаться непростой задачей. Сбор, обработка и анализ больших объемов информации требует значительного времени и ресурсов. Для решения этих задач примерно 44% компаний планируют инвестировать в искусственный интеллект (ИИ), чтобы оптимизировать процессы хранения данных и повысить точность получаемой информации.

ИИ — мощный инструмент, выходящий за рамки традиционного анализа данных. Он выявляет закономерности и тенденции, которые часто упускаются при использовании ручных методов, что приводит к повышению эффективности и точности. Нынешнее использование ИИ в хранилищах данных — это только начало, и возможности для новых приложений безграничны. 

Искусственный интеллект и хранилище данных: тенденции 

ИИ уже во многом формирует процессы, связанные с хранением данных. Внедряя тенденции, основанные на искусственном интеллекте, компании добились значительного улучшения скорости и точности обработки данных. Это привело к более эффективному принятию решений и повышению эффективности. 

Процессы ETL с использованием искусственного интеллекта 

Одной из тенденций, наблюдаемых в хранилищах данных, является использование искусственного интеллекта для помощи в процесс извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Инструменты ETL на базе искусственного интеллекта могут автоматизировать повторяющиеся задачи, оптимизировать производительность и снизить вероятность человеческих ошибок.  

Благодаря тому, что ИИ решает задачи низкого уровня, инженеры по обработке данных могут сосредоточиться на задачах более высокого уровня, таких как проектирование моделей данных, обучение алгоритмов машинного обучения и создание визуализации данных. Например, Coca-Cola использует инструменты ETL на базе искусственного интеллекта для автоматизации задач интеграции данных в своей глобальной цепочке поставок, чтобы оптимизировать процессы закупок и снабжения. 

Интеллектуальное моделирование данных 

Еще одна тенденция в хранении данных — использование инструментов на базе искусственного интеллекта для интеллектуального моделирования данных. ИИ может анализировать источники данных и автоматически создавать модели данных, учитывая взаимосвязи между точками данных.  

Это экономит время и ресурсы специалистов по обработке данных, которым в противном случае пришлось бы часами вручную создавать модели данных. Кроме того, моделирование данных на основе искусственного интеллекта может повысить точность и полноту данных.  

Например, Walmart использует методы интеллектуального моделирования данных на базе искусственного интеллекта для конкретных случаев использования, таких как управление цепочками поставок и аналитика клиентов. Оптимизация хранилища данных позволяет Walmart быстро и точно выявлять тенденции в поведении клиентов, а также прогнозировать спрос на конкретные продукты, чтобы обеспечить удобство покупок для клиентов. 

Автоматическая очистка данных  

ИИ все чаще используется для автоматизации процесса очистки данных в хранилищах данных. Автоматическая очистка данных или подготовка данных предполагает использование ИИ для обнаружения и удаления неточностей, несоответствий, ошибок и недостающей информации из хранилища данных, обеспечивая точность и надежность данных.  

Благодаря инструментам очистки данных на базе искусственного интеллекта организации могут использовать передовые алгоритмы и надежные вычислительные мощности для эффективной обработки и очистки огромных объемов данных. Возможность обработки различных типов данных позволяет выполнять комплексную очистку данных, что приводит к получению высококачественных данных для анализа и принятия решений.  

Например, GE Healthcare использует инструменты очистки данных на базе искусственного интеллекта для улучшения качества данных в своих электронных медицинских записях, снижая риск ошибок при диагностике и лечении пациентов.

Непрерывный мониторинг качества данных 

По Gartner, низкое качество данных обходится предприятиям в среднем в 15 миллионов долларов в год. Благодаря постоянному мониторингу качества данных предприятия могут избежать дорогостоящего и трудоемкого процесса выявления и исправления ошибок постфактум. 

Непрерывный мониторинг качества данных — это новая тенденция в хранении данных, которая в будущем изменит способы управления данными предприятиями. В отличие от традиционных подходов к управлению данными, которые включают периодические проверки качества данных, непрерывный мониторинг предполагает мониторинг качества данных в реальном времени.  

Благодаря технологии искусственного интеллекта он гарантирует, что данные всегда будут чистыми, точными и актуальными, автоматически обнаруживая аномалии и ошибки по мере их возникновения, оптимизируя процесс управления данными.  

Например, Airbnb внедрила инструменты мониторинга качества данных на базе искусственного интеллекта для выявления и устранения проблем с качеством данных в режиме реального времени, что приводит к более точным результатам поиска и алгоритмам ценообразования. 

ИИ и хранилище данных: Predictions 

Поскольку искусственный интеллект продолжает быстро развиваться, его потенциальные возможности применения постоянно расширяются. Прогнозируется, что в сфере хранилищ данных в будущем ИИ будет играть значительную роль.  

Автоматизированное проектирование схемы  

Инструменты проектирования схем на базе искусственного интеллекта проанализируют источники данных и предложат наилучшую схему схемы, соответствующую данным, что приведет к более эффективному и точному хранению данных. Эта технология принесет большую пользу предприятиям, работающим с большими и сложными наборами данных, например финансовым учреждениям, организациям здравоохранения и компаниям электронной коммерции. 

Например, компания электронной коммерции может использовать инструмент проектирования схемы на базе искусственного интеллекта, чтобы оптимизировать схему своего хранилища данных для различных типов продуктов, что позволит им легко добавлять новые категории продуктов по мере расширения своих предложений. 

Курирование данных на основе искусственного интеллекта  

С ростом количества больших данных ручное курирование стало трудоемкой и утомительной задачей. Инструменты обработки данных на базе искусственного интеллекта автоматизируют очистку и организацию данных, позволяя предприятиям получать критически важную информацию.

Более того, ИИ будет автоматически классифицировать данные с помощью алгоритмов машинного обучения на основе таких критериев, как ключевые слова, метаданные или тип контента, обеспечивая согласованность и экономию времени. Можно с уверенностью предположить, что будущее обработки данных с помощью ИИ светлое, и оно, несомненно, проложит путь к более точному и проницательному принятию решений на основе данных. 

Например, организация здравоохранения может использовать прогнозную аналитику и инструмент обработки данных на базе искусственного интеллекта для анализа данных пациентов и выявления тенденций или корреляций между определенными симптомами и диагнозами, что приведет к улучшению ухода за пациентами и улучшению результатов. 

Интеллектуальное обнаружение данных  

Поскольку хранилища данных становятся все более сложными, интеллектуальное обнаружение данных (IDD) станет важнейшей тенденцией в бизнес-аналитике. Благодаря способности автоматически выявлять закономерности, тенденции и взаимосвязи в больших наборах данных системы IDD предлагают анализ данных в реальном времени, предоставляя мгновенную информацию, которая может помочь компаниям принимать обоснованные решения.  

Например, транспортная компания может использовать систему IDD для анализа данных о клиентах и ​​выявления закономерностей в привычках путешествий, что приведет к появлению новых предложений услуг или моделей ценообразования. Кроме того, системы IDD могут помочь предприятиям лучше понимать своих клиентов и улучшать свои продукты или услуги путем анализа отзывов и настроений клиентов. 

Заключение 

ИИ будет играть все более важную роль в будущем хранилищ данных. Использование моделей машинного обучения, обработки естественного языка и других передовых методов обработки данных позволит системам хранилищ данных стать более интеллектуальными. и эффективен при анализе сложных наборов данных.  

Успешный инструмент хранилища данных с поддержкой искусственного интеллекта должен обладать такими функциями, как расширенные возможности сопоставления и преобразования данных, автоматическая генерация кода, поддержка нескольких форматов данных, бесшовная интеграция с озерами данных и возможности обучения в реальном времени. 

Эти интеллектуальные и автономные системы хранилищ данных смогут выявлять закономерности и тенденции, которые не проявляются сразу, и предоставлять ценную информацию и рекомендации, которые помогут компаниям оставаться на шаг впереди.  

По мере продвижения вперед мы можем ожидать появления более инновационных решений, которые продолжат расширять границы возможного в мире хранилищ данных. Это поможет предприятиям любого размера раскрыть весь потенциал своих данных.