教育新闻网随着越来越多的公司希望在整个组织中构建和利用人工智能解决方案，由于业务运营中存在的数据质量较差，它们通常会被延迟。这种质量缺陷使他们无法继续进行预期的AI部署。完全实施AI之后，它可以改善整个公司的数据质量。
面对数据质量问题，迫使公司将优先级和资源从实施AI转移到解决这些质量缺陷之前，就可以继续进行。这意味着大量的时间延迟，资源分配以及AI预算的缓慢消耗。
这个问题的严重程度乘以公司拥有的数据源数量，甚至在考虑涌入的新数据量不断增长的情况下甚至更多。通过某些度量，公司可获得的新数据量每增加一倍两年拥有大量数据是一项战略优势，应该以这种方式加以考虑，并且应该建立一个数据基础架构来支持所有数据。利用所有这些数据的一种可靠方法是使用AI。
1.整合您的数据
将所有公司数据整合和集成到集中式数据中心中，为所有数据提供了一个平台。这有助于为组织中所有部门(无论部门)的所有用户确保提供一个事实版本和一致的数据宿主。
2.连接您的数据
具有连接性和数据交换功能可以在清理之前以原始格式检索数据。这允许现在和将来与所有数据源进行单一连接。
3.使用现代化的数据仓库
通过使用现代数据仓库(MDW)，用户可以修改和丰富他们的数据，以便一次解决数据问题。可以合理化各种系统中的数据，合理化之后，可以创建黄金记录。使用MDW可以保存历史数据。
4.考虑语义层
在数据集市或所谓的语义层中，可以为任何可视化工具管理和准备数据。此外，使用共享数据模型，无论使用哪种数据可视化工具，所有用户都可以看到相同的数据。
5.部署多合一数据管理软件
太多的组织拥有复杂的系统，这些系统可能会模糊数据管理并导致数据质量问题。拥有众多工具需要广泛的管理和协调，以确保所有各种工具之间的同步。建议解决此问题的一种方法是使用无所不包的数据管理平台，该平台可避免使用多个离散工具。
6.自动化数据管理程序
借助自动化数据管理平台，消除了费时的手写代码，从而实现了自动化。这消除了手动编码所需的时间，从而提高了质量。它还可以腾出时间处理有关数据质量以及最终更大的AI程序的其他问题。
