AI phát triển mạnh nhờ dữ liệu. Càng có nhiều dữ liệu có thể truy cập, dữ liệu đó càng chính xác và phù hợp với ngữ cảnh thì kết quả sẽ càng tốt.
Vấn đề là khối lượng dữ liệu hiện được tạo ra bởi dấu chân kỹ thuật số toàn cầu quá lớn đến mức sẽ phải mất hàng triệu, nếu không phải hàng tỷ nhà khoa học dữ liệu để xử lý tất cả – và nó vẫn không diễn ra đủ nhanh để tạo ra tác động có ý nghĩa. về các quy trình do AI điều khiển.
AI giúp đỡ AI
Đây là lý do tại sao nhiều tổ chức đang chuyển sang sử dụng AI để giúp lọc dữ liệu mà AI cần để hoạt động bình thường.
Dựa theo Chỉ số bảo vệ dữ liệu toàn cầu năm 2021 của Dellmột doanh nghiệp trung bình hiện đang quản lý dữ liệu nhiều hơn gấp 10 lần so với 5 năm trước, với tải trọng toàn cầu tăng vọt từ mức “chỉ” 10,45 petabyte vào năm 2016 đến 14.6 petabyte ngày nay. Với dữ liệu được tạo ra trong trung tâm dữ liệu, đám mây, cái rìavà trên các thiết bị được kết nối trên khắp thế giới, chúng ta có thể kỳ vọng xu hướng tăng trưởng này sẽ tiếp tục tốt đẹp trong tương lai.
Trong môi trường này, bất kỳ tổ chức nào không tận dụng hết tiềm năng của dữ liệu đều đang ném tiền qua cửa sổ. Vì vậy, trong tương lai, câu hỏi không phải là liệu có nên tích hợp AI vào các giải pháp quản lý dữ liệu hay không, nhưng bằng cách nào.
AI mang đến những khả năng độc đáo cho từng bước của quy trình quản lý dữ liệu, không chỉ nhờ khả năng sàng lọc khối lượng lớn để tìm kiếm các bit và byte nổi bật mà còn bằng cách nó có thể thích ứng với môi trường thay đổi và luồng dữ liệu thay đổi. Ví dụ, theo David Mariani, người sáng lập và giám đốc công nghệ tại AtScaleChỉ trong lĩnh vực chuẩn bị dữ liệu, AI có thể tự động hóa các chức năng chính như khớp, gắn thẻ, nối và chú thích. Từ đó, nó có thể kiểm tra chất lượng dữ liệu và cải thiện tính toàn vẹn trước khi quét khối lượng dữ liệu để xác định các xu hướng và mẫu mà nếu không thì sẽ không được chú ý. Tất cả điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu không có cấu trúc.
Một trong những ngành sử dụng nhiều dữ liệu nhất là chăm sóc sức khỏe, với nghiên cứu y học tạo ra một phần tải trọng lớn. Do đó, có một điều đáng ngạc nhiên là các tổ chức nghiên cứu lâm sàng (CRO) lại đi đầu trong việc quản lý dữ liệu dựa trên AI, theo Phần mềm khoa học đời sống Anju. Có một điều, điều quan trọng là các bộ dữ liệu không được bỏ qua hoặc đơn giản là bị loại bỏ, vì làm như vậy có thể làm mất đi kết quả của những nghiên cứu cực kỳ quan trọng.
Học máy đã chứng tỏ giá trị của nó trong việc tối ưu hóa việc thu thập và quản lý dữ liệu, thường bảo toàn tính hợp lệ của các tập dữ liệu thường bị từ chối do lỗi thu thập hoặc tài liệu bị lỗi. Ngược lại, điều này tạo ra cái nhìn sâu sắc hơn về kết quả của những nỗ lực thử nghiệm và thúc đẩy ROI cao hơn cho toàn bộ quá trình.
Làm chủ dữ liệu
Tuy nhiên, nhiều tổ chức chỉ mới thiết lập và chạy bộ quản lý dữ liệu chủ (MDM) mới của họ, nên họ khó có thể sớm thay thế chúng bằng các phiên bản thông minh mới. May mắn thay, họ không cần phải làm vậy. Dựa theo Hệ thống logic mở, các lớp tăng cường MDM thông minh mới đang tấn công kênh, mang lại cho các tổ chức khả năng tích hợp AI vào các nền tảng hiện có để hỗ trợ mọi thứ từ tạo và phân tích dữ liệu đến tự động hóa quy trình, thực thi quy tắc và tích hợp quy trình làm việc. Nhiều nhiệm vụ trong số này là tầm thường và lặp đi lặp lại, giúp giải phóng thời gian của người quản lý dữ liệu để phân tích và giải thích ở cấp độ cao hơn.
Xu hướng triển khai AI để quản lý dữ liệu cần thiết nhằm thực hiện các nhiệm vụ khác trong doanh nghiệp kỹ thuật số sẽ thay đổi bản chất công việc của các nhà khoa học dữ liệu và những người lao động tri thức khác. Mọi người sẽ không còn được giao nhiệm vụ thực hiện công việc họ đang làm hiện tại nữa mà thay vào đó sẽ tập trung vào việc theo dõi kết quả của các quy trình do AI điều khiển và sau đó thực hiện các thay đổi nếu họ đi chệch khỏi các mục tiêu đã xác định.
Tuy nhiên, hơn bất cứ điều gì, việc quản lý dữ liệu dựa trên AI sẽ đẩy nhanh tốc độ kinh doanh một cách đáng kể. Dữ liệu là vua trong vũ trụ kỹ thuật số và các vị vua không muốn chờ đợi.
Bài viết này ban đầu xuất hiện trên Liên doanhBeat và được sao chép với sự cho phép.
