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智能數(shù)據(jù)治理平臺

睿治作為國內(nèi)功能最全的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品之一,入選IDC企業(yè)數(shù)據(jù)治理實施部署指南。同時,在IDC發(fā)布的《中國數(shù)據(jù)治理市場份額》報告中,連續(xù)四年蟬聯(lián)數(shù)據(jù)治理解決方案市場份額第一。

從數(shù)據(jù)管理開始 才能為人工智能的成功做好準(zhǔn)備

時間:2019-02-15來源:億信華辰瀏覽數(shù):612

如果你已經(jīng)決定在今年做更多的人工智能實驗,請首先仔細研究您的數(shù)據(jù)管理實踐。

對于一個有一整個團隊和組織正在急切地想要“進入人工智能領(lǐng)域”的CIO來說,這可能很難聽到。人們很容易的就一頭扎進數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域當(dāng)中。然而,如果不首先了解數(shù)據(jù)管理(以及數(shù)據(jù)的其他方面)的重要性,就很難取得進展。

記住,AI即數(shù)據(jù)。在沒有數(shù)據(jù)的情況下,你無法使用AI或機器學(xué)習(xí)做任何事情,因此你必須首先確保理解并管理數(shù)據(jù)的生命周期。

好的數(shù)據(jù)管理的標(biāo)志

數(shù)據(jù)管理雖然不是CIO最重要的方面之一,但它對機器學(xué)習(xí)和人工智能卻是至關(guān)重要。老話說得好,“輸出質(zhì)量是由輸入質(zhì)量決定的”用在這里非常合適,因為如果你擁有的是糟糕的數(shù)據(jù),你也將得到一個糟糕的模型。一個糟糕的模型反過來又會告訴你去做錯誤的事情,這確實會對你的組織造成一些損害。

也就是說,當(dāng)你的數(shù)據(jù)管理得當(dāng)時,人工智能絕對可以改變一個組織的能力和可能性。

為了確保你的組織在使用AI時走上正確的道路,你需要仔細查看你的數(shù)據(jù)管理實踐。一個數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵要素之一是理解:

你的數(shù)據(jù)來自何處

誰訪問或更改了該數(shù)據(jù)

如何使用你的數(shù)據(jù)(例如,你是否有權(quán)將數(shù)據(jù)用于其他目的?)

收集數(shù)據(jù)的時間

你的數(shù)據(jù)在過去有什么用途(以及將來可能如何使用)。

4個需要檢查的領(lǐng)域

在接下來的一年里,想想你的目標(biāo)。如果AI出現(xiàn)在這個列表上的任何地方,你都需要認真考慮如何從事一些專注于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)管理的最佳實踐。在新年的會議中考慮一下這些問題。

首先,為了確保你的數(shù)據(jù)不是垃圾,你需要從全局開始,雖然這聽起來可能違反直覺。你需要構(gòu)建一個數(shù)據(jù)策略來回答圍繞數(shù)據(jù)的這些“大”問題,然后考慮治理、質(zhì)量和集成等相關(guān)的關(guān)鍵元素。以下是我認為可以幫助你為AI做好準(zhǔn)備的幾個方面:

數(shù)據(jù)策略:即數(shù)據(jù)的“who, what, when, why, 以及 how”。你的數(shù)據(jù)策略會告訴你所做的一切。如果你沒有數(shù)據(jù)策略,你確實需要制定一個。

數(shù)據(jù)治理:管理組織數(shù)據(jù)的(或應(yīng)該)的規(guī)則和系統(tǒng)。數(shù)據(jù)治理應(yīng)該由數(shù)據(jù)策略來驅(qū)動。治理應(yīng)該考慮(并管理)數(shù)據(jù)的所有方面,包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)質(zhì)量:擁有一個能夠確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確和有用的過程和系統(tǒng)。數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證需要從收集數(shù)據(jù)的瞬間開始,并在整個數(shù)據(jù)生命周期中持續(xù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量應(yīng)該由數(shù)據(jù)治理規(guī)則/系統(tǒng)來決定和驅(qū)動。

數(shù)據(jù)集成:許多人會將數(shù)據(jù)集成到其他領(lǐng)域(不管他們是否有這樣的意識),但是他們應(yīng)該在考慮數(shù)據(jù)時就考慮到這一點。它將被數(shù)據(jù)策略所告知和驅(qū)動,并與數(shù)據(jù)質(zhì)量密切相關(guān)。必須花時間考慮如何在整個組織和整個數(shù)據(jù)生命周期中集成數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)策略和數(shù)據(jù)治理可能不像談?wù)撊斯ぶ悄芎蜋C器學(xué)習(xí)來得那么吸引人,但是在能夠正確地使用人工智能之前,必須先將這些數(shù)據(jù)整理好。當(dāng)你的同事在下一次社交活動中不斷談?wù)撊斯ぶ悄軙r,你必須提醒他們數(shù)據(jù)有多重要。提醒他們“輸出質(zhì)量是由輸入質(zhì)量決定的”--尤其是在人工智能和機器學(xué)習(xí)方面。

在未來一年,預(yù)計我們將看到會有比以往任何時候都多的資源轉(zhuǎn)向人工智能和與是人工智能相關(guān)的項目上面。如果人工智能是你所在的IT組織的下一個重點關(guān)注領(lǐng)域,那就從數(shù)據(jù)管理開始吧,這樣才能為自己最后的成功做好準(zhǔn)備。



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