什么是人工智能数据管理？

要理解人工智能数据管理，我们首先需要理解一个更广泛的概念。数据管理可能会变得复杂，但它通常涉及在整个数据生命周期中监督组织的数据。数据生命周期的不同阶段包括：

收藏。 使用权。 用法。 贮存。 转移。 删除或销毁。

那么，人工智能在这幅图景中发挥着怎样的作用呢？ AI数据管理是指利用人工智能来实现上述目的。将人工智能融入数据管理中可以提高数据的质量、可访问性，并且在正确集成后还可以提高数据的安全性。

对于后一点，无论是否由人工智能驱动，您都需要将数据安全放在首位整个过程。

使用人工智能进行数据管理的好处

正如我在上面分享的，研究表明 100% 的数据专家将在 2024 年全速推进他们的数据管理投资。很少有人能在某些事情上达成一致，尤其是在预算分配方面 - 所以我很想知道为什么.

下面，我将探讨推动人们投资人工智能数据管理解决方案的一些关键优势。

1. 整理多个来源的数据

几乎将不断增加的数据量和种类视为完成数据策略的最重大技术挑战。在这个“不断发展的数据格局”（抱歉，抱歉，抱歉！）中，很难看到数据量或种类会很快放缓。因此，许多人转向人工智能技术来争论，从而理解所有公司数据。

，人工智能创新中心联合负责人兼技术总监解释道。

“人工智能可以帮助访问和处理来自mu的数据以更简单的方式提供多种和异构来源——只要有足够的元数据和技术接口供人工智能使用，”修复说。

Fix 还警告说，如果没有适当的管理，人工智能将无法提供真正的价值。

2. 更快的决策

是用于构建和部署人工智能解决方案的平台的联合创始人兼首席技术官，他同意 Fix 关于整理多个来源数据的观点。

“人工智能简化了集成来自多个来源（例如 CRM 系统、营销平台和第三方 API）的大型数据集的挑战，”Boquist 说。 “例如，人工智能驱动的数据管道可以自动实时聚合和处理销售和客户数据，为仪表板提供最新的见解。”

利用人工智能简化数据集成和处理的最终好处是什么？更快的决策。除此之外，它还减少了数据收集和行动之间的延迟。博奎斯特强调这对公交车至关重要依赖动态洞察来实现增长的企业，例如电子商务或 SaaS 公司。

3、提高效率、降低成本

拥有单一技术堆栈或尽可能少的技术堆栈可以降低成本。人工智能数据管理工具还可以通过简化数据驱动的任务来节省团队时间。然后，他们可以将这些时间重新投入到更具创造性、要求更高或价值更高的任务中，从而提高效率。

后者的一个例子是通过 .通过这种方式，团队成员可以比没有技术帮助的情况下更快地处理大量数据并发现见解。

就营销而言，人们同意人工智能在执行数据分析方面是有效的——同时，70% 的人使用人工智能驱动的报告工具来改进他们的数据分析工作流程。

4. 减少手动任务时间

坚持营销，使用人工智能减少手动任务时间。同样的 HubSpot 数据发现，86% 的人表示人工智能通过简化创意任务每天为他们节省 1 个多小时ks。简化流程的一部分涉及使用人工智能技术实现流程自动化。

除了营销之外，数据分类和质量监控等任务也延伸到大多数（如果不是全部）行业。

除此之外，“自动化合规监控是另一个重要优势”，人工智能驱动的招聘应用程序的首席营收官 (CRO) 表示。这有助于“企业在没有人工负担的情况下保持监管合规性。”

5. 安全威胁检测

数据安全是任何数据管理流程不可或缺的一部分，但在人工智能时代它比以往任何时候都更加重要。我最近讨论了人工智能如何影响数据安全和隐私。 Immuta 调查了全球 700 多名数据专家，这是一个宝贵的资源。

从该研究中，我发现 80% 的受访者认为人工智能使数据安全更具挑战性。就背景而言，52% 的人认为威胁行为者发起人工智能攻击的可能性是一个重大风险。 57% 的受访者见证了人工智能驱动力的增长去年发生的 en 攻击。

那么，如何解决这一迫在眉睫的数据安全威胁呢？在我的文章中与多位专家交谈后，似乎对抗不良人工智能的最佳方法是使用良好的人工智能。

保罗·梅西同意。

“人工智能的预测性威胁检测功能特别有价值，它使组织能够在潜在的安全风险被破坏之前主动解决它们，”Massey 说。 “最终，人工智能提高了数据管理的效率、安全性和质量，使组织能够充分发挥数据的潜力。”

人工智能数据管理用例

现在我们知道为什么人们将人工智能集成到他们的数据管理系统和流程中，我想探索他们如何实现这一目标。与生活中的许多领域一样，通常不存在一刀切的解决方案。但是，这八个用例应该可以帮助您思考如何（甚至是否）在您的组织中使用人工智能数据管理。

1.了解数据沿袭。

数据沿袭是跟踪组织内数据流的方式。了解数据沿袭后，您可以识别数据的来源、数据是否随时间发生变化，以及它在数据管道中的位置。

手动执行此操作可能会占用大量时间和资源。因此，正如数据支持平台首席执行官所解释的那样，人们正在使用人工智能来简化这一流程，这并不奇怪。

“Secoda AI 最常见的用例之一是理解数据沿袭，”Mizrahi 说。 “用户可以询问人工智能，‘我可以删除此列吗？’或‘我可以在不影响下游流程的情况下删除此表吗？’”

Mizrahi 解释说，Secoda 等人工智能平台会索引元数据、谱系和标签，以帮助识别潜在的下游影响。特别是，Secoda AI 还可以可视化特定列是否在多个表中使用，以及删除它是否会破坏谱系图。

然后，用户可以搜索该列，查看整个谱系，并通知 ri直接联系业主。这种主动功能使数据管理更加高效和透明。

他补充道：“它简化了整个流程，帮助团队避免错误并保持数据完整性，同时加快决策速度。这种水平的实时洞察和控制使得人工智能在日常数据管理中如此有价值。”

2.加快数据处理速度。

传统上，数据处理被指定给数据科学家的领域，他们以其他利益相关者可以理解的方式收集、翻译和呈现数据。事情是这样的：我不认为人工智能数据处理可以，或者事实上应该取代数据科学家。然而，它可以使他们——以及所有数据用户——更有效地发挥自己的作用。 Secoda 营销主管分享了以下示例。

Chu 解释说，每周高效处理超过 3TB 的数据，同时通过基于角色的访问控制和自动沿袭跟踪确保治理。这个改进的数据器官通过主动管理依赖关系和发送自动通知，在利益相关者之间建立信任。

专业提示：虽然人工智能工具可以加快数据处理速度，但我建议让合适的人坐在驾驶座上。您使用的任何工具都应该增强顶级人才的能力，而不是取代他们。

3. 简化数据编目。

数据编目涉及构建所有数据的有组织的清单。与数据管理的许多领域一样，手动执行此操作非常耗时。好消息？人工智能可以节省您的时间。

根据 Dexter Chu 的说法，Secoda 的人工智能驱动工具节省了 80% 的手动数据编目时间，同时通过主动问题检测提高了数据质量。

“结果是，企业可以以更少的错误、更高的准确性和更清晰的治理来扩展数据运营，同时更多地关注决策而不是手动任务，”他解释道。

4.实时监控数据管道。

您的数据管道是一组数据从一个系统到另一个系统的路径。除了让您更轻松地随着时间的推移跟踪此数据沿袭之外，人工智能驱动的数据管理平台还可以帮助您随时随地监控它。

CRO Paul Massey 解释说：“人工智能驱动的数据可观测性工具使企业能够实时监控其数据管道，捕获异常或数据漂移，确保人工智能系统的持续可靠性。”

根据 Massey 的说法，这只是事实证明人工智能对于寻求增强数据管理实践的企业不可或缺的一个用例。

专业提示：我可能有偏见，但它是最适合销售、营销和服务团队的 CRM 之一。有多种方法可以使用人工智能驱动的平台来改进数据管理流程。我个人最喜欢的是 ChatSpot。您可以向 ChatSpot 提出问题，并从 CRM 内的任何位置快速获取有关联系人的数据见解。

根据我的经验，这可以加快数据分析速度。这也是非常适合监控客户在销售渠道中的位置。最重要的是，您可以通过集成到 HubSpot 来进一步增强数据管理功能。目前有超过 110 个可供选择。

5、对文件进行分类整理。 AI代理平台首席营销官

表示，“在该领域使用AI的主要好处之一是能够自动分类、标记和汇总大量数据。”

Walker 解释说，这使得浏览大型存储库并快速查找相关信息变得更加容易。但这在实践中是什么样子的呢？

“我们开发了人工智能代理，可以自动分类和组织文档，显着减少手动数据管理所需的时间和精力，”沃克说。 “这些人工智能代理根据文档的内容和上下文来解释和标记文档，使用户能够更快、更准确地检索所需的信息。”

6. 自动化日常数据任务。

在上面的好处部分中，我介绍了人工智能数据管理可以减少手动任务时间、提高效率并帮助更快地做出决策。虽然通往这些结果的道路有很多，但自动化日常数据任务可能是最有效的。

Alex Boquist 解释说：“人工智能驱动的工作流程擅长自动执行数据输入、验证和转换等重复任务。一个很好的例子是通过跨银行源和会计系统匹配交易来自动进行财务对账，并立即标记任何差异。”

7. 提高数据质量和准确性。

Informatica 研究发现，41% 的数据领导者将数据质量和可观察性视为他们今年希望投资的首要数据管理功能。 Boquist 解释了人工智能驱动的解决方案如何提供帮助。

“人工智能通过重复数据删除、异常值检测和数据丰富等流程自动化来确保数据质量。例如，人工智能模型可以识别并纠正通过自动交叉引用多个数据源，消除客户数据库中的不一致问题，例如过时的联系信息。”Boquist 说道。

结果呢？提高分析准确性，同时确保数据完整性。此外，人工智能还可以帮助减少人工错误的发生。鉴于糟糕的输入会导致糟糕的输出，这是个好消息。

在这种情况下，不准确的数据输入可能会对数据输出产生负面影响，从而影响质量。错误的数据也可能说服公司采取不合适的策略。人工智能增强型工具可以立即解决这些输入问题，使您的数据保持干净、清晰且受控。

专业提示：作为整个销售代表团队的唯一管理员，我知道数据一致性有多么重要。长话短说？如果每个团队成员输入的数据都不同，那么几乎不可能有效地理解或使用数据。这就是为什么我喜欢 HubSpot 在代表时强制执行一致性的方式s 输入销售数据。

8. 改善数据治理和合规性。

如果您在数据的海洋中畅游，那么确保数据安全、准确并可供相关利益相关者使用是有意义的。否则，你就不会思考；你正在下沉。这就是为什么数据隐私和治理是数据领导者的首要任务。

根据 Martin Fix 的说法，“人工智能可以帮助深入了解数据质量和一致性，并牢记治理和法规（因为它可以‘了解’所有这些，并且不会像人类一样忘记它们）做）。”

行业专家 Paul Massey 表示同意：“通过自动化数据分类和质量监控等关键流程，人工智能可以降低人为错误的风险，并确保遵守 GDPR 和 CCPA 等法规。它改进了数据沿袭跟踪，提供了数据如何跨系统移动的清晰视图，这对于合规性至关重要。”

超越花哨的东西

当涉及到人工智能在任何领域的集成时，都会有很多未知的地方。必要的花哨的东西。但根据我的经验，我敢说，一些更简单、几乎平凡的人工智能用例往往是最具影响力的。

关于数据管理，我认为利用人工智能跟踪公司数据随时间的流动可以提高效率。它还使非技术利益相关者也可以进行“数据驱动的决策”（对不起，对不起，对不起，对不起！）。这个看似简单的用例的另一个渗透影响是减少与数据管理相关的支持请求，从而节省技术团队的时间。

也就是说，区别在于您选择的 AI 工具或解决方案是否足够简单，任何人都可以上手和使用 - 即使后端具有多层复杂性。

我之所以提到这一点，是因为根据 Informatica 的说法，39% 的数据领导者表示，数据消费者数量的增加是实现其数据战略的最大技术障碍。症结所在？其中许多消费者需要无代码数据管理解决方案来执行他们有效地发挥了作用。

正如 Martin Fix 之前警告的那样，如果没有适当的管理和足够的元数据和技术接口，人工智能将无法提供真正的价值。

我提出这些观点并不是为了打击任何人的人工智能游行。 （如果你想知道我个人的立场，我个人对这项技术持怀疑乐观态度。）我提出这些观点是为了让你从人工智能数据管理投资中获得真正的价值。现在，祝你好运，去获取它们！

来源：hubspot