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人工智能時代的數(shù)據(jù)架構關鍵策略和見解

時間:2025-01-16 14:44:32來源:21ic電子網(wǎng)

導語:?數(shù)據(jù)體系結構就是這樣:用戶在存儲和使用數(shù)據(jù)時必須遵循的規(guī)則和指導方針。將這一數(shù)據(jù)管理集中到一個單一的統(tǒng)一平臺上,對住房和發(fā)展都有很大好處,但也有一些新出現(xiàn)的挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)的復雜性和安全方面的考慮,這將使這種簡化變得更加復雜。

  數(shù)據(jù)是2024年世界所有方面的重要組成部分。它比大多數(shù)商品更有價值,而且對于更安全和準確地共享、使用、儲存和組織這些數(shù)據(jù)的需求呈指數(shù)級增長。

  數(shù)據(jù)體系結構就是這樣:用戶在存儲和使用數(shù)據(jù)時必須遵循的規(guī)則和指導方針。將這一數(shù)據(jù)管理集中到一個單一的統(tǒng)一平臺上,對住房和發(fā)展都有很大好處,但也有一些新出現(xiàn)的挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)的復雜性和安全方面的考慮,這將使這種簡化變得更加復雜。受歡迎的?生成的人工智能 ,這將推動技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,這意味著數(shù)據(jù)架構將在這個革命性的現(xiàn)代時代完全改變。

  不出所料的是,由于現(xiàn)代化以一種快速和競爭的方式席卷世界,因此需要迅速堅持下去的壓力和壓力增加了。雖然有預測說80%的企業(yè)將采用基因改造應用程序或基因改造應用程序,?低于25% 各銀行機構已將其關鍵數(shù)據(jù)應用到目標架構中;這只是一個行業(yè)。有必要遠離?數(shù)據(jù)倉 以及更新和現(xiàn)代的?數(shù)據(jù)結構 和?數(shù)據(jù)網(wǎng) .

  數(shù)據(jù)倉是古老的新聞--它涉及數(shù)據(jù)織物和數(shù)據(jù)網(wǎng)格

  除其他外,在汽車工業(yè)中,人們注意到需要遠離過時的數(shù)據(jù)倉。有了數(shù)據(jù)倉,信息就無法獲取。只有一個組織陷入僵局。這就妨礙了任何通信或開發(fā),也妨礙了將數(shù)據(jù)集中到一個單一用途,而不考慮如果將其視為一種?共有資產(chǎn) .

  A 數(shù)據(jù)結構 是一種 使一致 數(shù)據(jù)管理。如前所述,數(shù)據(jù)往往被封鎖,數(shù)據(jù)織物的目的是在宏觀層面解鎖,并為多種不同的目的向多個實體提供數(shù)據(jù)。A 數(shù)據(jù)網(wǎng) 將數(shù)據(jù)分割為產(chǎn)品,并以分散的方式和他們自己的個性化治理方式向各方提供數(shù)據(jù)。

  采用人工智能(AI)也改變了這種向現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構的過渡。人工智能可以幫助定位復雜的模式,生成預測,甚至使許多過程自動化。這可以提高精度,并在很大程度上有利于可伸縮性和靈活性。然而,在數(shù)據(jù)質(zhì)量、透明度、道德和法律因素以及整合方面也存在挑戰(zhàn)。這導致許多戰(zhàn)略和見解,可以幫助指導和平穩(wěn)從傳統(tǒng)到現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構的進程。

  主要戰(zhàn)略

  先建立一個最小可行的產(chǎn)品

  如果您從最低需求開始,并從那里為數(shù)據(jù)存儲進行構建,那么數(shù)據(jù)體系結構舉措可以更快地實現(xiàn)結果。首先要考慮所有的用例,找到開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品所需的一個組件。隨著時間的推移,隨著使用和反饋,擴展可能會發(fā)生,這實際上將創(chuàng)造一個更有針對性和更可取的產(chǎn)品。

  教育,教育,教育

  教育你的關鍵人員,讓他們認識到從以前熟悉的遺留數(shù)據(jù)系統(tǒng)轉向數(shù)據(jù)湖或混合云平臺等現(xiàn)代架構的重要性。遷移到一個統(tǒng)一的、混合的或云基的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在最初看起來似乎是很有挑戰(zhàn)性的,但它對于實現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)生命周期管理和A-準備狀態(tài)是至關重要的。通過投資于持續(xù)教育和培訓,各組織可以提高數(shù)據(jù)掃盲,簡化流程,改進長期數(shù)據(jù)治理,為可擴展和安全的分析做法定位。

  預期大赦國際的挑戰(zhàn)

  準備好迎接?典型挑戰(zhàn) 對于AI,可以預測和預測問題,這有助于減少停機時間和在數(shù)據(jù)架構現(xiàn)代化中的挫折。一些主要的問題是:數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)隱私、偏見和公平。數(shù)據(jù)清理、特征分析和標記、偏倚緩解、驗證和測試、監(jiān)測、邊緣計算、多式聯(lián)運學習、聯(lián)合學習、異常檢測和數(shù)據(jù)保護條例都有助于最大限度地減少人工智能造成的障礙。

  主要見解

  統(tǒng)一數(shù)據(jù)有利于競爭

  統(tǒng)一數(shù)據(jù)對企業(yè)是有益的,這幾乎是一個一致的決定。它有助于簡化流程,獲得靈活性,加強數(shù)據(jù)治理和安全性,能夠更容易地與人工智能的新工具和模型集成,并提高可伸縮性。?數(shù)據(jù)結構 對企業(yè)而言,提高其價值,并可通過了解以下五種競爭力量提高其競爭優(yōu)勢:新進入者、供應商談判、買方談判、競爭對手和替代產(chǎn)品/服務威脅。

  數(shù)據(jù)是一種產(chǎn)品

  有一種觀點認為,數(shù)據(jù)應該是域驅動的,被看作是一種資產(chǎn),在一個平臺上自服務,并進行聯(lián)邦計算治理。這是通過以下方式實現(xiàn)的:按領域和類型分列數(shù)據(jù);將數(shù)據(jù)的存在和解釋納入其本身的孤立格式;獨立搜索和定位數(shù)據(jù)的能力;以及支持性和有組織的住房結構。

  處理多種數(shù)據(jù)來源具有挑戰(zhàn)性

  至關重要的是要記住,許多來源的數(shù)據(jù)組合是困難的。一些過程的實時能力,如欺詐檢測,在線購物和醫(yī)療保健,只是還沒有準備好。需要采取標準和政策。在管理所有云和數(shù)據(jù)源、潛在的安全漏洞和治理斗爭以及持續(xù)開發(fā)和定制的必要性方面,將不可避免地出現(xiàn)麻煩。

  現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構將隨著人工智能的出現(xiàn)而前進

  盡管更新現(xiàn)有和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系結構方法的困難和復雜性,但毫無疑問,現(xiàn)代數(shù)據(jù)體系結構也將包括AI。人工智能將繼續(xù)增長,并幫助組織使用數(shù)據(jù)?規(guī)定方式 ,而不是描述性的方式。雖然很多人對人工智能持謹慎態(tài)度,但它仍有巨大的希望和遠見,即它將在所有市場上創(chuàng)造機會,最大限度地提高產(chǎn)出,推動創(chuàng)新,包括數(shù)據(jù)結構和管理。在人工智能和現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構之后,那些人將知道提高生產(chǎn)率和業(yè)務效率、增強客戶體驗和風險管理的好處。


標簽: 人工智能

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