數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域正在不斷發(fā)生變化。在當(dāng)前的顛覆性時(shí)代，企業(yè)嚴(yán)重依賴實(shí)時(shí)信息和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來做出更好的業(yè)務(wù)決策，從而提高了數(shù)據(jù)集成的門檻。數(shù)據(jù)的激增(隨著非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的引入，如流數(shù)據(jù)、機(jī)器日志等)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起挑戰(zhàn)了舊的數(shù)據(jù)集成模型。

在這個(gè)新現(xiàn)實(shí)中，僅利用ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)或API(應(yīng)用程序編程接口)等流程來處理數(shù)據(jù)洪流是不夠的。對(duì)于努力統(tǒng)治數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)管理世界的人們來說，公司在跨系統(tǒng)或應(yīng)用程序數(shù)據(jù)孤島訪問和集成數(shù)據(jù)方面面臨困難不足為奇。根據(jù)TDWI調(diào)查，超過三分之一(近37%)的人對(duì)其訪問和集成復(fù)雜數(shù)據(jù)流的能力表示不滿。

組織必須采用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等變革性技術(shù)來利用數(shù)據(jù)的真正潛力，推動(dòng)決策制定，并最終提高經(jīng)商便利性。

為什么數(shù)據(jù)集成對(duì)企業(yè)來說是一個(gè)挑戰(zhàn)?

隨著大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性與日俱增，數(shù)據(jù)集成正成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。事實(shí)上，數(shù)據(jù)不再存在于企業(yè)中——它存在于云端和不同的系統(tǒng)中。新數(shù)據(jù)類型和格式的出現(xiàn)正在增加組織現(xiàn)有的多樣化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

各種數(shù)據(jù)集成工具都背負(fù)著將數(shù)據(jù)從一個(gè)地方傳輸?shù)搅硪粋€(gè)地方的功能。大多數(shù)公司認(rèn)為，這可以說是困難的部分。然而，現(xiàn)實(shí)是不同的。集成大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)流很困難。如果使用遺留解決方案，將花費(fèi)大量時(shí)間和精力;IT團(tuán)隊(duì)將背負(fù)復(fù)雜??的自定義編碼和EDI映射，而數(shù)據(jù)載入、數(shù)據(jù)映射和數(shù)據(jù)集成等任務(wù)將需要數(shù)月才能完成。

主要障礙是什么?

數(shù)據(jù)現(xiàn)在駐留在企業(yè)的不同部門和部門中。它存在于云平臺(tái)和不同的模式中(具有多個(gè)數(shù)據(jù)依賴性)。

當(dāng)前的商業(yè)環(huán)境已經(jīng)變得極具破壞性。數(shù)據(jù)在不同的地方流動(dòng);它被復(fù)制和復(fù)制多次。由于每個(gè)系統(tǒng)都由不同的所有者處理，現(xiàn)在數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和管理方式也不同。隨著數(shù)據(jù)的流動(dòng)，用戶會(huì)訪問它并相應(yīng)地進(jìn)行更改。

CIO和領(lǐng)導(dǎo)者必須將數(shù)據(jù)視為一種資產(chǎn)，以便完全利用它。如果他們不這樣做，數(shù)據(jù)將始終被視為業(yè)務(wù)的副產(chǎn)品并被用作業(yè)務(wù)的副產(chǎn)品，最終會(huì)抑制價(jià)值并損害體驗(yàn)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的作用在這里發(fā)揮作用。

人工智能如何改變數(shù)據(jù)集成?

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)集成結(jié)果方面發(fā)揮著重要作用?！豆鹕虡I(yè)評(píng)論》預(yù)測(cè)，人工智能將為全球經(jīng)濟(jì)增加高達(dá)13萬億美元的收入。因此，了解它們的重要性是關(guān)鍵：

更快的數(shù)據(jù)映射：支持AI的解決方案可以幫助用戶在幾分鐘而不是幾個(gè)月內(nèi)映射客戶數(shù)據(jù)。這加快了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和決策制定。人工智能數(shù)據(jù)映射工具甚至允許非技術(shù)業(yè)務(wù)用戶使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法創(chuàng)建智能數(shù)據(jù)映射。這不僅會(huì)提高速度，還會(huì)提高數(shù)據(jù)映射過程的準(zhǔn)確性。當(dāng)非技術(shù)業(yè)務(wù)用戶映射和集成數(shù)據(jù)時(shí)，IT團(tuán)隊(duì)可以專注于更高價(jià)值的任務(wù)。

改進(jìn)大數(shù)據(jù)處理：通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用戶可以快速、大規(guī)模地?cái)z取、集成和分析大數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)解決方案在處理大數(shù)據(jù)時(shí)缺乏準(zhǔn)確性和速度。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)可以使業(yè)務(wù)用戶能夠解析大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以最少的編碼形成數(shù)據(jù)模型。

通過自主學(xué)習(xí)獲得更好的智能：通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，AI允許用戶從精選的大型數(shù)據(jù)集中識(shí)別隱藏的模式和趨勢(shì)，并利用統(tǒng)計(jì)建模以業(yè)務(wù)速度生成準(zhǔn)確的洞察力。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等下一代技術(shù)正在成為變革的催化劑。這些解決方案消除了手動(dòng)工作并提高了準(zhǔn)確性，從而從整體上改變了數(shù)據(jù)集成。這些技術(shù)的未來看起來很光明，最終數(shù)據(jù)將能夠自我整合(基于它所學(xué)的知識(shí)并與機(jī)器和人分享所學(xué)知識(shí))。