组织想要最值的数据,但需要更多时间数据团队来管理它。数据收集的指数增长了许多组织大规模数据治理的挑战。人工智能(AI)和机器学习(ML)可以帮助数据团队获得的数据通过使用增强数据集成。
增强数据集成是什么?
手工数据管理任务消耗你大量的数据团队的时间和扩展你的业务通过引进更多的员工可能是一个挑战。数据科学家和专家的需求,导致长时间和昂贵的招聘流程,以失败告终。
增强数据集成使用人工智能和ML技术来提高数据集成和数据管理流程。Gartner发现在数据管理中添加人工智能组合可以减少手工数据管理任务所花费的时间的45%。
这些增强过程可以接管任务,消耗宝贵的数据科学家时间和授权数据的团队有很多有用的功能。他们可以帮助您的组织与数据质量元数据管理,许多数据治理任务。
通过增加数据集成操作,您可以更好地利用组织的数据。虽然您可以构建或购买一个独立的AI-powered数据集成解决方案,通常使用它更有意义与您现有的优化工具。
数据管理和集成的挑战
在考虑如何使用增强数据集成在你的组织中,重要的是要确定你最紧迫的数据管理的挑战。您可能遇到的一些最常见的挑战包括:
- 数据量太大:数据来自几乎到处都是这些天来,由于物联网(物联网)和大量的连接设备。这个数据量可以迅速成为压倒性的,特别是如果你没有扩展计划。
- 太多的数据源:你有多少应用程序和数据库在你的组织中?你可以处理成百上千的来源就在你的内部系统。复杂的基础设施可以导致很多数据集成的斗争。
- 时间缓慢的见解:需要多长时间来处理你的组织的数据可行的见解吗?如果你要等前几周报告显示,那么你就很难对市场的突然变化。
- 低质量数据:另一个缺点的处理大量的数据和大量的数据源是数据质量受到损害。你可能已经老了记录,错误,和其他问题进入综合数据存储。
- 各种各样的数据格式:如果您的数据团队处理大量的原始数据,然后他们必须花大量的时间改变成他们的分析和BI解决方案所需的格式的选择。
- 技术人才忙:有时当天数据团队根本没有足够的时间把事情做完。当他们花那么多的时间在手工数据集成和管理,他们不能得到高附加值的任务。
增强数据集成的好处
增强数据集成不仅自动化过程,随着时间的推移也可以实现自配置适应的改变你的数据要求。系统的建议可以指导你的数据团队创建完全优化数据集成的工作流,从而使自己的时间不那么单调乏味的任务。
数据科学家可以回到解决问题,而不是重复的管理职责外,几乎与他们的专业领域。他们更加投入,帮助您的组织带来更多从你所有的数据值。
AI-powered数据集成方法也减少人为错误,因为有限制手动输入。算法可以日夜运行任务,比如数据映射,从而加快数据集成的其他地区。
一旦人工智能和ML模型学习你的数据集成用例,它可以帮你找到任何异常问题才成为一个问题。你可以主动处理数据管理问题。
实现增广数据集成
当你探索一个增强数据集成解决方案,请记住,这是你的数据科学团队的工具。增强他们的能力,而不是作为替代它们。你的团队可以扩展其业务,没有你分配额外的资源做更多的事情。万博手机登录平台
为增强数据集成一个好的起点是你最耗时的任务或一个代表你的数据专家的最大挑战。开始小给你时间了解人工智能和毫升可以提高数据集成和组织潜在的用例。
使用集成。io的ETL工具支持增广数据集成
许多数据集成工具可以补充你的增广数据集成解决方案。例如,一个提取转换加载(ETL)等工具集成。io可以自动化许多数据管道任务,允许AI-powered平台关注领域,从这种技术中获益最大。
Integrate.io’s ETL platform automates extracting and combining data from multiple sources; cleansing data; transforming it into the proper formats; and loading it into databases, data warehouses, and Salesforce. Handling these steps in advance allows the augmented data integration tool to have high-quality datasets ready for further use.
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