戴夫·莫斯利-希捷科技的首席执行官-表示，“公司从数据中获得的价值直接影响其成功。”为了持续取得成功，你必须挖掘每一个数据流，并确保用于分析的数据是可靠和值得信赖的。然而，这样做可能很困难。
周围三分之二的数据企业可用的资源没有得到利用。有时，公司无法从数据中获得更深入、可操作的见解，因为数据不准确、不可访问或不安全。
有远见的公司使用数据智能来解决这些问题。数据情报结合从数据质量和治理到元数据管理的因素。它从元数据中收集“情报”，使企业能够了解其数据的复杂性，从而释放其真正的价值。
然而，数据智能只是拼图的一部分:人工智能(AI)是最后一块。通过将这两者交织在一起，进步的组织正在推动更快、更准确的决策。
什么是数据智能?
数据智能是理解和管理数据的输出或结果，确保数据按照隐私/安全要求处理，并将正确的可信数据和见解连接到正确的人。
在正确实施时，数据智能使组织中的人员能够直观地访问数据(及其产生的见解)，以推动明智的决策。
什么是人工智能?
人工智能是计算机系统对人类智能的模拟。在数据分析领域，人工智能程序是通过数据训练来解决问题和改进决策的计算机系统。它会根据您提供给它的信息以及它所获得的结果进行自我更新和适应。
在这项来自Dimensional research的最新研究“数据智能引领下一波AI/ML解决方案”中，调查显示，77%在数据分析中使用AI的公司记录亚愽体育app下载了积极的体验。事实上，这些公司获得了大量的好处，包括提高效率、更快的决策和改进的业务洞察力，举几个例子。
人工智能如何推动数据智能
这项研究显示，51%已经实施了机器学习、自然语言处理等人工智能技术的组织使用这些技术来推动数据智能。人工智能推动数据智能战略的方式有很多:
1.统一数据进行综合分析
尽管企业拥有足够的数据来促进更好的决策，但大部分数据都浪费在了数字抽屉里。大量的数据和孤立的知识构成了成功的数据智能的最大绊脚石。
请记住:为了使数据智能有效，它必须考虑到所有支持业务决策的数据。你必须统一所有来源的数据，然后，你需要收集可靠和值得信赖的数据进行分析。这就是人工智能在数据智能方面派上用场的地方。
深度学习和机器学习跨平台获取数据，包括那些难以跟踪的平台。例如，计算机视觉帮助从图片中提取数据，自然语言处理转录口语(反之亦然)，机器学习仔细检查数据堆以挖掘模式。
此外，人工智能可以精确定位数据中的异常值，以识别哪些信息对分析来说是重要的。人工智能最大的优势是它的学习能力。它使用过去的实例来开发用于未来数据质量控制和治理的规则。随着时间的推移，它可以更好地从数据集中过滤出众所周知的坏苹果，解决垃圾进垃圾出的问题。
2.丰富元数据
传统的数据管理工具不能从可用的元数据信号驱动操作。因此，元数据的影响是有限的。此外，这些系统基本上是静态工具，在没有人工帮助的情况下无法记录或管理元数据。
如何缓解这些基本缺陷?
使用活动元数据图获得智能有助于以更创新、更高效和可扩展的方式管理数据。它为您的数据环境提供了更好的可见性，使您能够根据需要评估正确的数据。
然而，手动构建活动元数据图可能是乏味且耗时的。因此，40%的手动丰富元数据的组织正在寻找自动化这一过程的方法，特别是通过人工智能技术，这并不奇怪。
AI智能地将数据编目、分类、沿袭、自动链接和丰富的内容大规模地自动到数据资产。因此，组织不必依靠人力来提取数据基础设施中保存的元数据细节(例如业务、主题、来源或位置)。
3.提高分析
人工智能以不同的方式推动分析，包括:
发现新的见解
机器学习系统自动分析数据，以发现隐藏的趋势、见解和模式，否则传统系统很难发现这些趋势、见解和模式。最重要的是，人工智能驱动的自动化允许用户更快地解释发现。
例如，在医学领域，人工智能算法可以帮助医生更好地分析数据，并根据基因定制处方。他们可以为病人量身定制药物，而不是开对普通人有益的药。
预测结果
通过结合数据智能和机器学习，企业可以预测营销渠道、消费者偏好、产品开发、需求等。例如，金融科技公司使用人工智能来预测金融市场的变化和趋势。然后，他们利用这些预测来调整他们的方法以降低风险。
弥合见解差距
正如我们前面提到的，数据智能的作用超越了分析。为了提高效率，必须将见解、趋势和模式以易于理解的格式呈现给每个需要它们的人。人工智能使组织能够以各种方式实现这一目标。
具有人工智能驱动自动化的机器学习从数据中获得见解，自然语言查询(NLQ)将其转换为人类可读的格式，例如信息直观的可视化。因此，组织中的人员可以以更容易理解的格式接收数据。
在几秒钟内，用户就可以收集到原本隐藏在表格和数据集中的见解和模式。根据用户需求深入到报告的能力增强了数据素养，同时也为公司的数据科学家腾出了时间。
在数据智能中充分利用人工智能
据统计，目前正在使用人工智能的公司使用它来驱动专注于数据智能的任务。36%的人使用它来提高数据质量，29%的人专注于治理，23%的人致力于隐私保护。正如我们提到的，77%的公司在人工智能方面取得了积极的成果。
也就是说，人工智能的实施并非没有挑战。研究发现，46%的公司认为资源(硬件和软件)不足是主要障碍，而28%的公司声称现有的人工智能解决方案缺乏推动其计划的关亚博 在线键功能。亚愽体育app下载读了AI /毫升白皮书了解更多。
