在人工智能驅動的經濟中，數(shù)據(jù)被視為公司最重要的戰(zhàn)略資源之一。在與公司的產品決策或客戶服務問題有關的過程中，它起著至關重要的作用。數(shù)據(jù)顯示了其重要性，包括小型企業(yè)，世界500強公司和現(xiàn)代企業(yè)。管理數(shù)據(jù)涉及處理和存儲任務，這被視為一項艱巨的任務。對于IT部門來說，處理大量數(shù)據(jù)成為一個巨大的挑戰(zhàn)。在這種情況下，可以通過人工智能和機器學習來組織和整理這種龐大的數(shù)據(jù)存儲。那么AI如何提高數(shù)據(jù)生產力的？

　　1. 保護數(shù)據(jù)

在技術領域，數(shù)據(jù)-首批業(yè)務正在上升。首要任務不僅是收集數(shù)據(jù)并妥善保管，而且還要保護數(shù)據(jù)安全。AI必須判斷哪些數(shù)據(jù)應該受到保護，達到什么級別，并確定哪些類型的數(shù)據(jù)沒有得到充分保護。通過在數(shù)據(jù)管理游戲中加入AI，可以通過執(zhí)行智能，靈活的規(guī)則來管理最大的數(shù)據(jù)團隊。

　　2. 計算舊數(shù)據(jù)

尚未數(shù)字化并移入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的較舊數(shù)據(jù)具有很大的價值。由于AI，可以訪問此數(shù)據(jù)。離線或數(shù)字化格式不充分的舊數(shù)據(jù)可以通過使用AI NLP和AI圖像識別進行處理。要將舊文檔的圖像轉換為機器可讀的文本，企業(yè)可以使用AL / ML。為了進一步處理，所有這些都可以存儲在數(shù)據(jù)存儲中。更廣泛的數(shù)據(jù)集可以改善商業(yè)智能和AI工作。

　　3. 機械化常規(guī)數(shù)據(jù)處理

AI可以為初學者機械化日常數(shù)據(jù)管理任務。它考慮了數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)治理。根據(jù)原點，可以自動提取和整理數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)流中，人工智能可以通過建立自動的數(shù)據(jù)處理規(guī)則來處理很多繁重的工作。

　　4. 建立新的數(shù)據(jù)規(guī)則

企業(yè)必須發(fā)現(xiàn)必須存儲和丟棄哪些數(shù)據(jù)。這主要發(fā)生在那些定期生成大量傳感器數(shù)據(jù)且需要數(shù)據(jù)隔離的企業(yè)中。AI可以協(xié)助處理數(shù)據(jù)使用模式。對于編譯和維護，它建議最有利的策略。對于AI來說，這是自然的機會，可以發(fā)現(xiàn)趨勢以優(yōu)化數(shù)據(jù)流。

　　5. 確定數(shù)據(jù)質量問題

AI也可以出于質量考慮執(zhí)行檢查數(shù)據(jù)的任務。它可用作對數(shù)據(jù)映射策略有故障的傳感器的質量控制。在有用數(shù)據(jù)的基礎上，分析和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)得出了結論。發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質量問題時，可以授權AI自動進行更正。

在這個數(shù)字時代，人工智能提高了數(shù)據(jù)管理的效率。借助AI，組織可以體驗成功。如果公司希望提高生產率，那么選擇頂級人工智能公司之一是最佳選擇。想了解更多關于人工智能的信息，請繼續(xù)關注中培偉業(yè)。