人工智能增强型数据管理如何实现更精确的工作流程

到 2025 年，全球将产生 181 ZB 的数据（这相当于连续播放 Netflix 3600 万年！）这一数据热潮并不局限于商业领域，而是渗透到我们生活的方方面面。从医疗保健、银行业到金融服务，企业被数据轰炸，却不知道如何提取消费者洞察力、管理数据并做出明智决策。这时，人工智能就会挺身而出，通过自动化数据管理工具为企业提供支持。从数据收集到分析，人工智能简化了现代数据管理的复杂性，使整个过程更加快捷。在下面的章节中，我们将进一步阐述这一概念，深入探讨数据管理的基本原理、人工智能如何影响和增强您的方法，以及指导您向人工智能增强型数据中心转型的最佳实践。

数据管理是如何演变的？

数据管理是对业务信息进行管理的实践。它涉及到获取您生成的数据、安全高效地存储数据以及确保授权用户能够随时访问这些数据。

多年来，数据管理经历了深刻的变化。传统上，数据管理依赖于人工操作：预先定义数据格式，分配大量资源用于清理和修复不一致之处。然而，这种被动的方法往往会阻碍价值的提取，导致进展缓慢。

相比之下，现代数据管理采取的是一种积极主动的姿态。利用人工智能技术，它可以自动收集数据，将其存储到所选择的数据库（NoSQL、云或关系型）中，并使用各种技术对其进行清理和转换。与传统做法不同的是，人工智能增强型数据管理通过严格的验证检查来维护数据质量，加快提取有价值的见解，同时确保数据安全，防止未经授权的访问。

此外，现代数据管理还彻底改变了信息的存储和访问方