Искусственный интеллект (ИИ) стремительно трансформирует ландшафт управления данными (менеджмента данных), как предлагая беспрецедентные возможности, так и создавая столь же беспрецедентные проблемы для специалистов по управлению данными. Интеграция ИИ в управление данными стала реальностью, и сегодня компании используют инструменты на основе ИИ для повышения качества данных, оптимизации процессов и для получения более содержательных аналитических выводов и представлений.
Согласно недавнему отчету консультационной фирмы Boston Consulting Group, «Генеративный ИИ упрощает и поддерживает выполнение задач управления данными, ускоряя сроки получения полезной отдачи» (см. https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-Future-of-Data-Management-with-AI-EP9-10Dec2024.pdf ). Это ускорение очевидно при выполнении различных задач управления данными, включая присвоение метаданных, аннотирование происхождения и управление качеством данных. Инструменты на основе ИИ способны автоматизировать трудозатратные задачи, сократить объёмы ручного труда и повысить общее качество данных.
Внедрение ИИ в управление данными, однако, не лишено сложностей. Специалисты по управлению данными вынуждены бороться с последствиями этой технологии для своих ролей и обязанностей. Опрос, проведенный изданием InsideAI News ( https://insideainews.com/2025/02/20/survey-finds-25-of-data-managers-greenlight-any-projects-powered-by-ai/ ), показал, что четверть таких специалистов готовы дать «зелёный свет» любым проектам на основе ИИ, что свидетельствует о растущих масштабах внедрения принятия решений с помощью ИИ. Однако этот энтузиазм сдерживается опасениями по поводу безопасности данных, защиты персональных данных и потенциального устаревания традиционных знаний и навыков управления данными.
Коммерческие компании активно изучают возможности применения ИИ в управлении данными. Например, сайт Rivery сообщает ( https://rivery.io/data-learning-center/ai-data-management/ ), что ИИ способствует интеграции данных, улучшает «разрешение сущностей» (entity resolution) и ускоряет получение аналитических результатов. Эти достижения позволяют организациям эффективнее обрабатывать большие объемы данных и получать полезную аналитику в режиме реального времени.
Компания Talonic прогнозирует (см. https://www.talonic.ai/blog/how-ai-is-revolutionizing-data-management-in-2024 ), что ИИ будет играть ключевую роль в «оптимизации маркировки данных, в улучшении нормализации и в повышении доступности платформ». Ожидается, что эта эволюция будет продолжаться, и что ИИ будет всё больше интегрироваться в важнейшие процессы управления данными. По мере дальнейшей эволюции ИИ, специалистам по управлению данными следует найти баланс между использованием возможностей ИИ и сохранением контроля над критически важными процессами обработки данных.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/ai-data-management-a-double-edged-sword/
Комментариев нет:
Отправить комментарий