ИИ облегчил выполнение многих задач. Вы можете найти его применение во многих областях. Одна из вещей, которую вы можете сделать с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, — это интеграция данных. Большинство протоколов искусственного интеллекта и машинного обучения автоматизируют все процессы интеграции, делая ее быстрее и точнее.

Если вы хотите узнать о роли искусственного интеллекта и машинного обучения в интеграции данных, вы выбрали правильный блог. Здесь мы обсудим, как эти алгоритмы легко справляются со сложными задачами.

Давайте начнем

Что такое интеграция данных?

Интеграция данных — это процесс объединения данных из нескольких источников в единое унифицированное представление. Это может включать в себя что угодно: от передачи данных между двумя базами данных до консолидации данных, собранных из нескольких разрозненных источников. Используя открытый API, бизнес-продажи на основе машинного обучения получают доступ ко всей необходимой информации о клиентах в одном месте, что облегчает организациям принятие обоснованных решений. Это упрощает разработку приложений и быструю адаптацию организаций к меняющимся потребностям бизнеса или тенденциям рынка.

Искусственный интеллект и цифровая трансформация

В конечном счете, все дело в извлечении большей пользы из технологических инноваций. Наиболее важным способом, которым эти концепции были связаны с цифровой трансформацией, является включение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в различные бизнес-стратегии.

Решения искусственного интеллекта уже используются в компаниях в различных отраслях. Причина, по которой он получил широкое признание, заключается в том, что он способен повысить производительность и оптимизировать ключевые процессы. Внедряя надежную стратегию цифровой трансформации и данные с использованием искусственного интеллекта, заинтересованные стороны в сфере технологий могут добиться максимальной организационной эффективности и приблизиться к тому, чтобы стать идеальной компанией, управляемой данными.

Проблемы интеграции данных для бизнеса

Данные больше не хранятся внутри предприятия, а находятся в облаке и в нескольких системах. Появление новых типов и форматов данных увеличивает разнообразие структуры данных, имеющейся в организациях. По мере роста сложности больших данных они станут еще сложнее.

Несколько инструментов интеграции данных переносят данные из одного места в другое. По мнению большинства предприятий, это самая сложная часть. Однако реальность совсем другая. Интегрировать большие и сложные потоки данных сложно. Использование устаревших решений потребует много усилий и времени; Сопоставление EDL и сложное кодирование будут задачами, порученными командам информационных технологий. Выполнение таких задач, как картирование и внедрение данных, займет месяцы.

Что означает интеграция данных с AI/ML?

Интеграция — это связывание и передача данных для их безопасного хранения для использования в ведении вашего бизнеса и принятии обоснованных решений. Когда вы думаете о данных как об автомобиле, интеграция становится похожей на сеть дорог. Если все сделано неправильно, будут неправильные повороты, пробки и разочарования.

Вы можете задаться вопросом, какое отношение это имеет к искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению (МО). Все сводится к данным. Предоставление технологий искусственного интеллекта и машинного обучения с хорошими возможностями обучения и тестирования данных — самая сложная часть извлечения пользы из этих технологий, хотя они могут показаться футуристическими и научно-фантастическими. Компания с хорошей системой интеграции и образцовым потоком данных может улучшить обработку данных с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Это означает, что наличие надежной системы интеграции выгодно для бизнеса.

Препятствия на пути к успеху

Поскольку предприятия продолжают полагаться на данные, интеграция данных из служб потоковой передачи данных, реляционных баз данных и других источников реального времени становится более сложной. Хорошо спроектированные процессы обеспечивают управление данными, управление и доверие, позволяя извлекать скрытую бизнес-аналитику. Попыткам интеграции могут препятствовать

• Проблемы обработки данных из нескольких источников.
• Трудности управления различными инструментами
• Бизнес-среда, которая позволяет многочисленным обработчикам данных получать доступ, редактировать, копировать и дублировать данные.
• Медленное перемещение данных из облака и озер данных.

Как AI/ML может упростить процесс интеграции данных?

Сопоставление данных. Сопоставление данных на основе машинного обучения может автоматизировать преобразование данных с помощью алгоритмов машинного обучения, предоставляя расширенные функции и помогая в гибком прогнозировании сопоставления данных. ИИ также позволяет пользователям с меньшими техническими знаниями начать процесс сопоставления данных с помощью простых функций перетаскивания, сокращая время, необходимое для создания сопоставления данных.

Обработка данных. Традиционные инструменты интеграции данных требуют более длительной настройки и времени обработки для обработки объемов неструктурированных данных или полуструктурированных форматов, тогда как инструменты интеграции данных на базе машинного обучения могут анализировать данные и создавать точные модели данных, требующие меньшего вмешательства человека. Вверх: Интеграция данных с использованием искусственного интеллекта решает сложные проблемы обработки данных и улучшает процесс интеграции, продвигая бизнес вперед и обеспечивая конкурентное преимущество всего предприятия. Эти передовые инструменты интеграции помогают предприятиям получать ценную информацию из больших данных, позволяя лучше и своевременно принимать решения и обеспечивая конкурентоспособность бизнеса.

Методы интеграции данных

1. Традиционное извлечение, преобразование и загрузка (ETL)

ETL — наиболее распространенный метод, который включает извлечение данных из нескольких источников, преобразование их в согласованный формат и загрузку в целевую систему для анализа или хранения.

2. Виртуализация данных

Виртуализация данных обеспечивает уровень абстракции между различными источниками данных и обеспечивает беспрепятственный доступ к данным без физической интеграции.

3. Репликация данных

Этот метод предполагает создание нескольких копий данных, хранящихся в разных системах, и их синхронизацию посредством регулярных обновлений.

4. Объединение приложений/данных

Этот метод позволяет приложениям напрямую подключаться к отдельным независимым базам данных и получать доступ к их объединенным данным без необходимости физической интеграции.

Заключение

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения значительно упростили процесс интеграции данных. Эти алгоритмы анализируют сложные данные, чтобы применить к ним соответствующие протоколы. В информации, которой мы только что поделились с вами, обсуждаются некоторые важные факторы в этом отношении. Вы можете прочитать их, чтобы узнать, как эти алгоритмы помогают в интеграции данных.