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人工智能怎么解決數(shù)據(jù)管理問(wèn)題

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人工智能怎么解決數(shù)據(jù)管理問(wèn)題

  掌握和處理大量數(shù)據(jù)對(duì)于IT部門(mén)來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰(zhàn)。下面是小編分享的,歡迎大家閱讀!

  【人工智能怎么解決數(shù)據(jù)管理問(wèn)題】

  根據(jù)三星公司的調(diào)查,2016年全球互聯(lián)網(wǎng)流量超過(guò)了1ZB,即10億兆字節(jié)。這個(gè)數(shù)字是巨大的,但這個(gè)數(shù)據(jù)量與全球各企業(yè)正在存儲(chǔ)的全部數(shù)據(jù)相比還相差甚遠(yuǎn)。

  更重要的是,在大多數(shù)公司中,數(shù)據(jù)處在“管理之下”的這個(gè)用詞有些不當(dāng)。

  數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)的關(guān)鍵領(lǐng)域是:

  理解暗數(shù)據(jù)

  數(shù)據(jù)保留

  實(shí)現(xiàn)最佳分析結(jié)果的數(shù)據(jù)集成

  數(shù)據(jù)訪問(wèn)

  IT部門(mén)在這些領(lǐng)域進(jìn)行艱苦努力的原因如下:

  所有類(lèi)型的輸入數(shù)據(jù)流(其中大部分是非結(jié)構(gòu)化的)太大,無(wú)法每天進(jìn)行管理,因此最終將數(shù)據(jù)放在任何地方。

  電子發(fā)現(xiàn)和行業(yè)法規(guī)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的法律和審計(jì)流程的要求使得業(yè)務(wù)決策者不愿放棄數(shù)據(jù),最終用戶(hù)并不喜歡在年度審查會(huì)議上討論數(shù)據(jù)保留政策。

  數(shù)據(jù)集成是IT部門(mén)面臨的最困難的任務(wù)之一,像數(shù)據(jù)聚合這樣的概念在分析中發(fā)揮更大的作用才會(huì)加強(qiáng),因此看似不同的數(shù)據(jù)集合可以組合成可搜索的存儲(chǔ)庫(kù),用于新型的業(yè)務(wù)查詢(xún)。

  快速訪問(wèn)數(shù)據(jù)是一種業(yè)務(wù)需求,但是高端存儲(chǔ)在現(xiàn)場(chǎng)或云端的價(jià)格昂貴,因此一些數(shù)據(jù)必須歸檔到速度更慢,成本更低的存儲(chǔ)空間中。為了解決這些問(wèn)題,組織管理層將項(xiàng)目的人力物力主要放在了其他重要的目標(biāo)上。

  現(xiàn)在的問(wèn)題是:機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能(AI)和分析學(xué)是否能在數(shù)據(jù)管理方面提供幫助,特別是對(duì)于大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?

  以下是機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能和分析可以在以下幾個(gè)方面提供幫助:

  (1) 暗數(shù)據(jù)排序

  每個(gè)企業(yè)系統(tǒng)和每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)都有一些積累的數(shù)據(jù),但是人們對(duì)此一無(wú)所知。通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)并結(jié)合其功能與算法,可以解決如何排序和處理存儲(chǔ)在服務(wù)器上的不同類(lèi)型的電子郵件,文檔,圖像等文件,機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能(AI)和分析可以對(duì)這個(gè)未發(fā)布的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,而經(jīng)驗(yàn)豐富,知識(shí)淵博的工作人員可以查看和回顧自動(dòng)化推薦的數(shù)據(jù)分類(lèi)方案,調(diào)整并執(zhí)行方案。該過(guò)程的一部分還可以解決數(shù)據(jù)保留問(wèn)題,其分析將產(chǎn)生一組可能從文件中清除數(shù)據(jù)的建議。

  (2) 決定丟棄哪些數(shù)據(jù)

  機(jī)器學(xué)習(xí),分析和人工智能(AI)可以客觀地識(shí)別那些很少使用或從未使用過(guò)的數(shù)據(jù),并建議工作人員將其丟棄,但它并不具備與工作人員相同的識(shí)別能力。例如,這些進(jìn)程可以選擇未訪問(wèn)五年以上的數(shù)據(jù)或記錄,表明數(shù)據(jù)可能已過(guò)時(shí)。這樣可以節(jié)省員工的時(shí)間來(lái)查找這個(gè)潛在的過(guò)時(shí)數(shù)據(jù),因?yàn)楝F(xiàn)在他們需要做的只是確定是否有任何理由保留它。

  (3) 匯總數(shù)據(jù)

  當(dāng)分析開(kāi)發(fā)人員確定需要聚合查詢(xún)的數(shù)據(jù)類(lèi)型時(shí),他們常常為應(yīng)用程序生成一個(gè)存儲(chǔ)庫(kù),然后從不同的源中提取各種類(lèi)型的數(shù)據(jù),以形成一個(gè)分析數(shù)據(jù)池。要做到這一點(diǎn),他們必須開(kāi)發(fā)集成方法來(lái)訪問(wèn)不同的'數(shù)據(jù)源。機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)自動(dòng)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)源和應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)之間的“映射”,使這種人工過(guò)程更加高效。這減少了集成和聚合時(shí)間。

  (4) 組織數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以獲得最佳訪問(wèn)

  在過(guò)去的五年中,由于低成本固態(tài)存儲(chǔ)的發(fā)展,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)供應(yīng)商已經(jīng)在自動(dòng)化存儲(chǔ)管理方面取得了重大進(jìn)展。這些技術(shù)進(jìn)步使IT部門(mén)能夠使用“智能”存儲(chǔ)引擎,使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)查看最常使用哪些類(lèi)型的數(shù)據(jù),哪些數(shù)據(jù)很少使用或從不使用。根據(jù)插入到機(jī)器算法中的業(yè)務(wù)規(guī)則,自動(dòng)化能夠以快速存儲(chǔ)或慢速存儲(chǔ)來(lái)自動(dòng)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。自動(dòng)化可以讓存儲(chǔ)管理員不必人工解決存儲(chǔ)優(yōu)化問(wèn)題。

  數(shù)據(jù)管理是一個(gè)主要的IT挑戰(zhàn),在大多數(shù)組織中并沒(méi)有很好的解決方案,這是因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)的不斷流入,數(shù)據(jù)管理將會(huì)變得更糟。

  首席信息官,數(shù)據(jù)架構(gòu)師,以及存儲(chǔ)管理者需要向企業(yè)高管強(qiáng)調(diào)這個(gè)問(wèn)題,但數(shù)據(jù)管理項(xiàng)目并不容易通過(guò)花費(fèi)費(fèi)用來(lái)解決。

  然而,IT經(jīng)理通過(guò)指出數(shù)據(jù)管理的分析時(shí)間,以及可以降低人力和存儲(chǔ)成本的價(jià)值,至少在與企業(yè)管理者討論如何提高戰(zhàn)略敏捷性并降低運(yùn)營(yíng)成本的同時(shí),這將成為一個(gè)至關(guān)重要的切入點(diǎn)。


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