人工智能时代的数据架构关键策略和见解

数据是2024年世界所有方面的重要组成部分。它比大多数商品更有价值,而且对于更安全和准确地共享、使用、储存和组织这些数据的需求呈指数级增长。

数据体系结构就是这样:用户在存储和使用数据时必须遵循的规则和指导方针。将这一数据管理集中到一个单一的统一平台上,对住房和发展都有很大好处,但也有一些新出现的挑战,如数据的复杂性和安全方面的考虑,这将使这种简化变得更加复杂。受欢迎的 生成的人工智能 ,这将推动技术产业的发展,这意味着数据架构将在这个革命性的现代时代完全改变。

不出所料的是,由于现代化以一种快速和竞争的方式席卷世界,因此需要迅速坚持下去的压力和压力增加了。虽然有预测说80%的企业将采用基因改造应用程序或基因改造应用程序, 低于25% 各银行机构已将其关键数据应用到目标架构中;这只是一个行业。有必要远离 数据仓 以及更新和现代的 数据结构 和 数据网 .

数据仓是古老的新闻--它涉及数据织物和数据网格

除其他外,在汽车工业中,人们注意到需要远离过时的数据仓。有了数据仓,信息就无法获取。只有一个组织陷入僵局。这就妨碍了任何通信或开发,也妨碍了将数据集中到一个单一用途,而不考虑如果将其视为一种 共有资产 .

A 数据结构 是一种 使一致 数据管理。如前所述,数据往往被封锁,数据织物的目的是在宏观层面解锁,并为多种不同的目的向多个实体提供数据。A 数据网 将数据分割为产品,并以分散的方式和他们自己的个性化治理方式向各方提供数据。

采用人工智能(AI)也改变了这种向现代数据架构的过渡。人工智能可以帮助定位复杂的模式,生成预测,甚至使许多过程自动化。这可以提高精度,并在很大程度上有利于可伸缩性和灵活性。然而,在数据质量、透明度、道德和法律因素以及整合方面也存在挑战。这导致许多战略和见解,可以帮助指导和平稳从传统到现代数据架构的进程。

主要战略

先建立一个最小可行的产品

如果您从最低需求开始,并从那里为数据存储进行构建,那么数据体系结构举措可以更快地实现结果。首先要考虑所有的用例,找到开发数据产品所需的一个组件。随着时间的推移,随着使用和反馈,扩展可能会发生,这实际上将创造一个更有针对性和更可取的产品。

教育,教育,教育

教育你的关键人员,让他们认识到从以前熟悉的遗留数据系统转向数据湖或混合云平台等现代架构的重要性。迁移到一个统一的、混合的或云基的数据管理系统在最初看起来似乎是很有挑战性的,但它对于实现全面的数据生命周期管理和A-准备状态是至关重要的。通过投资于持续教育和培训,各组织可以提高数据扫盲,简化流程,改进长期数据治理,为可扩展和安全的分析做法定位。

预期大赦国际的挑战

准备好迎接 典型挑战 对于AI,可以预测和预测问题,这有助于减少停机时间和在数据架构现代化中的挫折。一些主要的问题是:数据质量、数据量、数据隐私、偏见和公平。数据清理、特征分析和标记、偏倚缓解、验证和测试、监测、边缘计算、多式联运学习、联合学习、异常检测和数据保护条例都有助于最大限度地减少人工智能造成的障碍。

主要见解

统一数据有利于竞争

统一数据对企业是有益的,这几乎是一个一致的决定。它有助于简化流程,获得灵活性,加强数据治理和安全性,能够更容易地与人工智能的新工具和模型集成,并提高可伸缩性。 数据结构 对企业而言,提高其价值,并可通过了解以下五种竞争力量提高其竞争优势:新进入者、供应商谈判、买方谈判、竞争对手和替代产品/服务威胁。

数据是一种产品

有一种观点认为,数据应该是域驱动的,被看作是一种资产,在一个平台上自服务,并进行联邦计算治理。这是通过以下方式实现的:按领域和类型分列数据;将数据的存在和解释纳入其本身的孤立格式;独立搜索和定位数据的能力;以及支持性和有组织的住房结构。

处理多种数据来源具有挑战性

至关重要的是要记住,许多来源的数据组合是困难的。一些过程的实时能力,如欺诈检测,在线购物和医疗保健,只是还没有准备好。需要采取标准和政策。在管理所有云和数据源、潜在的安全漏洞和治理斗争以及持续开发和定制的必要性方面,将不可避免地出现麻烦。

现代数据架构将随着人工智能的出现而前进

尽管更新现有和传统数据体系结构方法的困难和复杂性,但毫无疑问,现代数据体系结构也将包括AI。人工智能将继续增长,并帮助组织使用数据 规定方式 ,而不是描述性的方式。虽然很多人对人工智能持谨慎态度,但它仍有巨大的希望和远见,即它将在所有市场上创造机会,最大限度地提高产出,推动创新,包括数据结构和管理。在人工智能和现代数据架构之后,那些人将知道提高生产率和业务效率、增强客户体验和风险管理的好处。