德勤最近的一项调查显示\
数据治理 45% 的科技行业领导者表示，收集和保护日益庞大的数据量是他们实现数据管理目标的最大障碍。然而，随着公司需要管理的数据量日益增长，数据管理和分析的重要性再怎么强调也不为过。这听起来确实有点自相矛盾。企业利用数据做出更明智的决策并发现机遇——但数据本身的处理和真正发挥作用却越来越困难。
主数据管理可以帮助企业从海量数据中获取洞察——但数据量并非唯一的挑战。为了保持竞争优势，现代企业需要整合来自众多来源的动态信息流。为了采取行动，他们还需要确保利益相关者能够访问和使用数据驱动的洞察。
企业使用各种数据管理工具来处理海量快速变化且不规则的数据。
但这些工具不仅消耗资源，还增加了数据管理功能的复杂性。它们非但不能提高效率，反而会减慢流程、增加价值实现时间，并破坏数据民主化进程。幸运的是，人工智能 (AI) 可以通过支持现代化的数据管理系统和技术来提供帮助。
人工智能如何帮助数据治理和集成
动态数据处理和趋势分析
人工智能可以帮助快速高效地处理来自多个数据流的海量数据。即使拥有数十年的经验和市面上最优秀的工具，人类分析师也只能同 电报数据 时记住少数几个变量。相比之下，人工智能可以在每次分析中考虑数百个不同的因素，从而帮助识别人类难以察觉的过于宽泛或细微的趋势。例如，它可以通过标记潜在的恶意行为模式来辅助实时欺诈检测。
数据治理
数据治理是为组织的数据管理制定一致标准的实践。传统数据治理采用内部规则来控制数据的处理方式。每个组织的情况各不相同，但典型的数据治理规则可能涵盖： 如何收集、存储、处理和删除数据 谁可以访问数据以及他们拥有多少控制权 谁负责哪些流程 虽然这些规则或许必不可少，但它们可能会影响效率；它们需要持续关注 室内设计师或室内设计师：如何聘请适合您的设计师？ 和维护，而且执行起来可能颇具挑战性。然而，人工智能可以有效地取代数据治理规则，成为根据组织设定的策略处理数据的机制。它还可以协助：
分析趋势以帮助确定数据治理政策改进的领域
发现违反数据治理政策的行为
检测并帮助防止欺诈
处理具有挑战性的数据
无论是否基于人工智能，数据治 电话号码巴西 理计划在组织数据统一、一致且直观时最为有效。数据治理可能受到以下因素的阻碍：
不规则数据。数据规则通常只适用于一种类型的信息。当数据包含多种类型的条目时，规则往往会失效。
快速变化的数据。数据的快速变化可能会让人类分析师感到不知所措，尤其是在这种变化持续较长时间的情况下。这是因为不断变化的预期可能会使分析师难以创建有用的规则或有意义的洞察。
复杂数据。广泛的规则通常过于简单，无法捕捉复杂数据集中的细微差别。
不幸的是，现代企业经常需要处理不规则、快速变化且复杂的数据。例如，许多金融公司收集另类数据，这些另类数据包括客户行为记录、在线搜索历史记录或卫星图像等杂项数据，以及这些数据之间的相互作用和关系。另类数据本质上可能非常不规则，并且其中许多数据会随着新的发展而变化。
人工智能之所以能提供帮助，是因为它能够快速学习且不至于不知所措，这有助于它处理不规则、不断变化的数据。与传统的基于规则的系统不同，精心设计的人工智能模型可以动态开发专门的功能来管理和处理异常信息。这使得它能够整合来自多个来源的数据，快速获得洞察，并根据最新信息做出更明智的决策。
人工智能如何帮助主数据管理 \
企业实施主数据管理通常遵循四项原则：数据应清洁、一致、丰富且统一。
人工智能驱动的主数据管理工具可以帮助您的数据符合以上每一项原则。具体方法如下。
1.清理数据
数据中的任何错误和不一致（也称为“脏”数据）都可能在下游造成严重问题。2021年，Zillow 尝试自动化房地产投资，却事与愿违，损失了 5 亿美元。原因何在？部分原因是，它依赖一个月前的数据来做出即时的购买决策，而其算法一遍又一遍地重复这些糟糕的决策。
像这样的灾难性损失只是冰山一角。大多数由脏数据引起的问题远没有那么严重——偶尔出现的小错误会悄悄地拖累利润。即使这些问题不会像滚雪球一样越滚越大，但随着时间的推移，仍然可能造成巨额收入损失。
让我们来看看脏数据可能给企业各个职能部门带来的一些日常问题：
重复记录可能会导致营销团队向同一个人发送多封电子邮件——这肯定会让人烦恼，从而增加取消订阅请求并损害您的品牌。
过时或拼写错误的地址可能会延迟向客户递送账单和发票，这意味着财务团队将看到现金流减少和无法实现收入目标。
不正确或缺失的数据会削弱合规部门了解你的客户 (KYC) 和了解你的第三方 (KYTP) 筛查的准确性，增加误报的可能性以及忽视实际风险的可能性。
正因如此，数据清洁至关重要。数据清洁意味着数据完整、准确、可操作、保持最新，并且没有冲突或重复条目。AI 可以通过以下方式帮助数据清洁：
动态调整以适应不规则、快速变化或复杂的数据
检查数据是否存在冲突、重复和缺失字段
使用语言分析来识别和标记过于复杂或令人困惑的信息，以便进行人工审查和澄清
2. 一致的数据
为了统一处理，数据应该是一致的：所有数据都应该具有相同的字段和参数。传统上，处理不规则数据需要以下任一操作：
构建专门的子系统来处理不同类型的数据（这很昂贵并且可能创建数据孤岛）
通过数据集成手动添加缺失字段（这很耗时，而且扩展性不好）
人工智能可以自动找到处理不规则数据的方法，从而减少许多数据集成程序的繁琐。它还可以根据现有信息自动创建和填充缺失字段，从而帮助数据集成。通过快速识别多个不规则数据集中的趋势，人工智能或许能够提供新的洞察，从而推动更明智的决策。
3.丰富的数据
传统上，企业使用数据丰富来提升其数据对最终用户的价值。通过添加来自第三方来源的信息（通常是通过人工研究），丰富的数据变得更加有用。
例如，广告公司的分析师可能会通过浏览商业媒体网站，了解哪些高管在关键目标客户中晋升或受聘，从而丰富潜在客户数据库。他们可能会收集这些人的喜好、厌恶、兴趣、爱好、朋友和职业抱负等信息。然后，客户团队可以利用这些信息来打造高度个性化的宣传方案。
数据丰富虽然能带来回报，但却非常耗时，而且可靠性也略有欠缺。人工智能可以快速调查并整合第三方信息，从而大幅提升流程效率、降低成本，并增强可扩展性。这使得数据丰富过程更加快捷、经济，从而能够比以往更频繁、更有效地利用丰富的数据。
4.统一数据
当数据分散在多个数据孤岛中时，保持一致的记录会变得非常困难，从而导致混乱和混乱，而且成本高昂。有些跨国公司的财务部门向不法分子支付咨询费，却浑然不知这些“顾问”已被合规部门列入红名单，最终导致《反海外腐败法》(FCPA) 展开调查并处以巨额罚款。这只是一个例子，说明为什么应该将数据统一到一个单一事实来源，并通过主数据管理平台进行集中维护。
利用人工智能改善数据管理
如今，太多企业正淹没在日益增长的数据洪流中，或苦于难以突破数据孤岛的桎梏，从而赋能员工做出更明智的决策。基于 AI 的主数据管理或许是克服这些挑战的关键。与一家深谙 AI、数据和 MDM 这三大支柱的合作伙伴携手合作，定能助您一臂之力。