AI 数据管理
什么是 AI 数据管理？
AI 数据管理涉及利用 AI 技术，以策略性和系统化的方式，管理组织的数据集，以提升数据质量、改善分析和决策。AI 数据管理包含用于高效收集、组织、存储和利用数据的所有过程、准则和技术方法。企业数据管理绕不开完整性、可访问性、安全性和合规性。为了保证准确性、一致性和现时性，需要收集、存储、检索和传输数据。该过程至关重要，关系着能否满足法规合规性、做出明智的决策以及保持竞争优势。
AI 通过以下途径增强数据管理：
- 数据清理：AI 算法能够发现并修复数据集中存在的问题、不一致和重复问题。确保所用数据准确性和可靠性，降低做出不明智决策的风险。
- 数据降噪：AI 可以区分重要信息与非重要数据，从而降低数据噪音。让公司专注于有价值的洞见，进而节省时间和资金。
- 处理缺失数据：数据填补和预测建模等 AI 方法可以估计缺失值，提升数据的准确性和有用性。这可减轻缺失数据对研究和结论带来的影响。
- 检测趋势：采用 AI 技术的分析可发现大量数据集中的趋势、相关性和隐藏模式。帮助组织预测市场变化，主动出击。
自动化是 AI 增强数据管理的另一途径，可减轻数据专员的工作负担并加快相应过程。自动化可帮助掌控数据，确保数据使用合法且合乎道德。AI 数据管理将 AI 融入业务数据运维，从而提升数据质量，帮助企业利用数据精准、高效地做出选择。
AI 可以用于数据分析吗？
可以，AI 可以广泛地分析数据。AI 具备强大功能，可处理、领会大量的复杂数据集并从中提取洞见。下面列举了一些如何在数据分析中运用 AI 的示例：
- 增强数据解析：AI 系统会自动对数据进行分类和归类，以便更充分地理解和使用数据。对于文本、照片等难以手动检查的非结构化数据，此功能尤其有用。
- 高级模式识别：AI 可发现数据集中隐含的相关性、趋势和模式。这正是希望获取有用洞见并基于数据做出明智选择的企业所需的功能。AI 能够洞悉金融市场趋势和异常。
- 面向未来的预测性分析：机器学习是 AI 的一个子集，可利用数据创建模型来预测未来趋势或结果。此功能对于需求预测、风险评估和客户行为预测非常实用。
- 利用自然语言处理 (NLP)：NLP AI 模型可以学习并领会人类语言，让企业可以从文本数据中有所收获。比较有名的用例包括情感分析、聊天机器人和文档总结。
- 革新性图像和视频分析：AI 驱动型计算机视觉可以处理并分析视觉数据，进而从图像和视频中提取信息。例如，医疗保健行业的医疗影像分析以及安防行业的面部识别。
- 简化的自动化：AI 可以加速数据分析过程，提高效率。AI 可以帮助企业减少手动数据清理、异常检测和报告。
- 量身打造的个性化：AI 分析用户行为和偏好，以提供定制建议和体验。在电子商务行业，AI 驱动型推荐引擎可以通过推荐个性化商品来提高销量。
有效的异常检测方法：AI 能够发现数据中的异常值或其他异常情况，这对于欺诈检测、质量保证和系统监控而言至关重要。
如何将 AI 用于数据管理？
AI 可改进数据捕获、组织和使用。关键的数据管理 AI 应用：
- 数据集成：AI 可以自动集成不同来源、格式和结构的数据。ML 模型通过映射并转化数据提高一致性，以便分析。这对于有多个数据源的大型企业而言尤其有用。
- 数据清理：采用 AI 技术的算法能够发现并修复数据缺陷、不一致和重复问题，从而提升数据质量。数据清理自动化可节约时间，降低做出不明智数据驱动型决策的风险。
- 分类和标记：AI 能够根据内容对数据进行分类和标记，让查找和检索变得更加轻松。这对内容和文档管理大有裨益。
- 数据安全：AI 可检测并预防网络攻击。机器学习模型可检查网络流量和用户活动，以发现可能存在安全漏洞的异常情况。
- 数据存储优化：AI 将访问频率较低的数据移至成本更低的存储层。降低存储成本的同时，提高了数据可访问性。
- 数据搜索和检索：NLP 和采用 AI 技术的搜索引擎能够理解查询上下文，提升数据检索能力。文档存档和内容管理系统都能从中受益。
- 备份与恢复：AI 可自动执行数据备份，从而确保定期、安全地备份。AI 可帮助更快速、更准确地检索丢失的数据。
- 数据治理和合规性：AI 能够检测和管理敏感数据，以遵循 GDPR 和 HIPAA。这有利于执行数据保留策略和审计跟踪。
- 数据分析：可扩展的 AI 驱动型分析工具可以揭示数据集隐含中的洞见和趋势。这对于数据驱动型选择和保持竞争优势而言不可或缺。
- 数据生命周期管理：AI 可自动进行数据生产、存储、存档和销毁，以及高效地依照相关法规处理数据。
- 数据隐私和同意内容管理：AI 可处理同意内容表单、跟踪数据使用情况，并让使用者对自己的数据拥有更多控制权。
AI 改进了数据管理运维，提升了效率、准确性以及对不断增长数据的响应速度。数据质量、安全性和可访问性得以提升后，企业能够更好地制定决策并利用数据资产。
AI 可以处理数据吗？
可以，人工智能 (AI) 可以分析多种格式的数据，以评估复杂信息。AI 使用若干方法处理数据，包括：
- 数据预处理：AI 能够清理、规范化和转换数据。可解决缺失值、异常值和不一致性问题，从而让原始数据做好分析准备。
- 数据转化：AI 可转换数据格式，以用于特定分析工具和模型。这涉及机器学习算法和统计分析的数据构建。
- 数据分析：AI 可以执行模式识别、分组和预测建模。通过揭示数据集中隐含的洞见、模式和关联，AI 可帮助组织制定数据驱动型决策。
- 自然语言处理 (NLP)：AI 可分析人类语言数据，以进行情感分析、转换和总结。AI 可通过 NLP，识别、解析和整合人类语言，从而支持文本数据处理应用。
- 视频和图像处理：采用 AI 技术的计算机视觉可识别物体、照片并分析视频信息。这在医疗保健、安防和生产行业有所应用。
- 语音识别：AI 可理解并翻译虚拟助手、语音控制设备和语音转文本转录的语音。AI 可通过语音识别，领会人类语音并做出回应。
- 时序分析：AI 可以处理时序数据，让组织能够预测未来模式并基于以往数据做出假设。时序分析对于金融行业、天气预报和需求预测而言十分重要。
- 数据可视化：AI 可以生成图形、图表和仪表板。数据可视化将复杂信息简单化，从而支持数据驱动型决策。
AI 可借助这些琳琅满目的数据处理工具，有效地为各行各业处理并分析海量数据，揭示富有洞见的信息，并做出明智决策。
人工智能如何改进数据管理？
- 数据清理：数据清理通常耗费时间且容易出错，而 AI 可以让这种情况大有改观。企业可以利用 AI 创建参数和算法来自动检测并纠正数据出入和错误。例如，对于医疗保健业务，采用 AI 技术的解决方案可以清理患者记录，以确保计费和治疗数据正确，减少计费错误，并改进患者护理方式。
- 数据噪声：创建可视化时，数据中的异常值可能会蒙蔽洞见。AI 可通过检测和尽量减少数据模型中的这些错误，减少数据噪声。对于银行业，AI 驱动型异常检测算法可区分真实交易和欺诈交易，从而避免大额资金损失，为公司和客户保驾护航。
- 缺失数据：如果数据集不完整，那么处理大量数据就会变得困难重重。AI 可以检测缺失数据并相应地更新模型，从而提升评估的广度和准确度。AI 算法可以识别并管理电子商务中缺失的产品信息，确保提供正确的推荐，从而提升客户体验。
- 数据模式：发现大型数据集中的不同模式可能需要一定的时间。AI 可通过输入特定特征来更有效地识别模式或发现新模式，从而简化整个过程。在零售行业，人工智能 (AI) 可以通过分析销售数据，来发现消费者模式，让企业能够实时更改产品报价和营销策略，在变化多端的市场中保持竞争力。
HPE 如何帮助您进行 AI 数据管理？
Hewlett Packard Enterprise (HPE) 提供多种产品和解决方案来帮助各组织进行 AI 数据管理。这些解决方案可最大程度地利用 AI 和机器学习、数据集成、处理、分析和存储。部分产品详情如下：
HPE 数据解决方案：HPE 数据解决方案包含一系列产品和服务，可帮助企业妥善管理数据。HPE 利用高性能存储阵列和备份解决方案来保障数据安全。HPE 的数据分析技术可帮助企业从数据中获取洞见，更好地制定决策。
HPE AI 解决方案：HPE AI 解决方案旨在帮助公司成功利用人工智能。这些技术利用 AI 在数据管理中提供高级分析、预测建模和机器学习。HPE AI 解决方案可随着您的 AI 项目开发而扩展，从而帮助企业管理和分析海量信息。
HPE GreenLake AI、ML 和分析解决方案：云一般的灵活 HPE GreenLake 消费模式可用于 AI、ML 和分析。借助该解决方案，公司可以利用 HPE 的基础设施专业知识按需应用 AI 和分析。GreenLake 可帮助公司更快地实施 AI 和 ML 工作负载，并有效地处理数据，而不增加资本支出。
HPE 在数据管理、AI 和分析领域具有丰富的专业知识，可帮助企业最大限度地利用数据资产。这些技术可加快数据处理速度，保障保数据安全，并提供 AI 驱动型洞见。