在人工智能驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)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(chǎn)品決策或客戶服務(wù)問(wèn)題有關(guān)的過(guò)程中，它起著至關(guān)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(qiáng)公司和現(xiàn)代企業(yè)。管理數(shù)據(jù)涉及處理和存儲(chǔ)任務(wù)，這被視為一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。對(duì)于IT部門(mén)來(lái)說(shuō)，處理大量數(shù)據(jù)成為一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。在這種情況下，可以通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)組織和整理這種龐大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。那么AI如何提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)力的？

　　1. 保護(hù)數(shù)據(jù)

在技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)-首批業(yè)務(wù)正在上升。首要任務(wù)不僅是收集數(shù)據(jù)并妥善保管，而且還要保護(hù)數(shù)據(jù)安全。AI必須判斷哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該受到保護(hù)，達(dá)到什么級(jí)別，并確定哪些類(lèi)型的數(shù)據(jù)沒(méi)有得到充分保護(hù)。通過(guò)在數(shù)據(jù)管理游戲中加入AI，可以通過(guò)執(zhí)行智能，靈活的規(guī)則來(lái)管理最大的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。

　　2. 計(jì)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(jià)值。由于AI，可以訪問(wèn)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(guò)使用AI NLP和AI圖像識(shí)別進(jìn)行處理。要將舊文檔的圖像轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的文本，企業(yè)可以使用AL / ML。為了進(jìn)一步處理，所有這些都可以存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(jī)械化常規(guī)數(shù)據(jù)處理

AI可以為初學(xué)者機(jī)械化日常數(shù)據(jù)管理任務(wù)。它考慮了數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)治理。根據(jù)原點(diǎn)，可以自動(dòng)提取和整理數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)流中，人工智能可以通過(guò)建立自動(dòng)的數(shù)據(jù)處理規(guī)則來(lái)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(chǔ)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(duì)于編譯和維護(hù)，它建議最有利的策略。對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，這是自然的機(jī)會(huì)，可以發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)以優(yōu)化數(shù)據(jù)流。

　　5. 確定數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題

AI也可以出于質(zhì)量考慮執(zhí)行檢查數(shù)據(jù)的任務(wù)。它可用作對(duì)數(shù)據(jù)映射策略有故障的傳感器的質(zhì)量控制。在有用數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)得出了結(jié)論。發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題時(shí)，可以授權(quán)AI自動(dòng)進(jìn)行更正。

在這個(gè)數(shù)字時(shí)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(yàn)成功。如果公司希望提高生產(chǎn)率，那么選擇頂級(jí)人工智能公司之一是最佳選擇。想了解更多關(guān)于人工智能的信息，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。