人工智能和机器学习如何转变数据集成

数据集成领域正在不断发生变化。在当前的颠覆性时代，企业严重依赖实时信息和数据分析技术来做出更好的业务决策，从而提高了数据集成的门槛。数据的激增(随着非传统数据源的引入，如流数据、机器日志等)与传统数据一起挑战了旧的数据集成模型。

在这个新现实中，仅利用ETL(提取、转换、加载)或API(应用程序编程接口)等流程来处理数据洪流是不够的。对于努力统治数据集成和数据管理世界的人们来说，公司在跨系统或应用程序数据孤岛访问和集成数据方面面临困难不足为奇。根据TDWI调查，超过三分之一(近37%)的人对其访问和集成复杂数据流的能力表示不满。

组织必须采用人工智能(AI)和机器学习(ML)等变革性技术来利用数据的真正潜力，推动决策制定，并最终提高经商便利性。

为什么数据集成对企业来说是一个挑战?

随着大数据的复杂性与日俱增，数据集成正成为一项挑战。事实上，数据不再存在于企业中——它存在于云端和不同的系统中。新数据类型和格式的出现正在增加组织现有的多样化数据结构。

各种数据集成工具都背负着将数据从一个地方传输到另一个地方的功能。大多数公司认为，这可以说是困难的部分。然而，现实是不同的。集成大量复杂的数据流很困难。如果使用遗留解决方案，将花费大量时间和精力;IT团队将背负复杂​​的自定义编码和EDI映射，而数据载入、数据映射和数据集成等任务将需要数月才能完成。

主要障碍是什么?

数据现在驻留在企业的不同部门和部门中。它存在于云平台和不同的模式中(具有多个数据依赖性)。

当前的商业环境已经变得极具破坏性。数据在不同的地方流动;它被复制和复制多次。由于每个系统都由不同的所有者处理，现在数据的创建和管理方式也不同。随着数据的流动，用户会访问它并相应地进行更改。

CIO和领导者必须将数据视为一种资产，以便完全利用它。如果他们不这样做，数据将始终被视为业务的副产品并被用作业务的副产品，最终会抑制价值并损害体验。人工智能和机器学习的作用在这里发挥作用。

人工智能如何改变数据集成?

人工智能和机器学习在转变数据集成结果方面发挥着重要作用。《哈佛商业评论》预测，人工智能将为全球经济增加高达13万亿美元的收入。因此，了解它们的重要性是关键：

更快的数据映射：支持AI的解决方案可以帮助用户在几分钟而不是几个月内映射客户数据。这加快了数据转换和决策制定。人工智能数据映射工具甚至允许非技术业务用户使用机器学习算法创建智能数据映射。这不仅会提高速度，还会提高数据映射过程的准确性。当非技术业务用户映射和集成数据时，IT团队可以专注于更高价值的任务。

改进大数据处理：通过使用机器学习算法，用户可以快速、大规模地摄取、集成和分析大数据。传统解决方案在处理大数据时缺乏准确性和速度。另一方面，机器学习可以使业务用户能够解析大数据结构，以最少的编码形成数据模型。

通过自主学习获得更好的智能：通过自动化数据转换，AI允许用户从精选的大型数据集中识别隐藏的模式和趋势，并利用统计建模以业务速度生成准确的洞察力。

人工智能和机器学习等下一代技术正在成为变革的催化剂。这些解决方案消除了手动工作并提高了准确性，从而从整体上改变了数据集成。这些技术的未来看起来很光明，最终数据将能够自我整合(基于它所学的知识并与机器和人分享所学知识)。