人工智能和机器学习如何改变数据集成
Posted: Mon Mar 17, 2025 6:48 am
人工智能和机器学习技术正在改变数据集成的未来。
莉迪亚·伊塞赫
莉迪亚·伊塞赫
6 分钟阅读
数据集成指南
Shutterstock 授权照片 -
数据集成领域正在不断变化。在当前的颠覆性时代，企业严重依赖实时信息和数据分析技术来做出更好的业务决策，从而提高了数据集成 哈萨克斯坦电话号码数据 的标准。数据的激增（随着非传统数据源（如流数据、机器日志等）的引入）以及传统数据源的涌现对旧的数据集成模式提出了挑战。
内容
为什么数据集成对企业来说是一个挑战？
主要的障碍是什么？
人工智能如何改变数据集成？
在这种新现实下，仅利用 ETL（提取、转换、加载）或 API（应用程序编程接口）等流程来处理数据洪流是不够的。对于那些努力统治数据集成和数据管理领域的人来说，公司在跨系统或应用程序数据孤岛访问和集成数据方面面临困难并不奇怪。根据 TDWI 的调查，超过三分之一（近 37%）的人对他们访问和集成复杂数据流的能力表示不满。
组织必须采用人工智能 (AI)和机器学习 (ML) 等变革性技术来挖掘数据的真正潜力、推动决策并最终提高业务开展的便利性。
为什么数据集成对企业来说是一个挑战？
随着大数据的复杂性日益增加，数据集成正成为一项挑战。事实是，数据不再存在于企业中——它存在于云端和不同的系统中。新类型和新格式的数据的出现增加了组织现有的多样化数据结构。
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各种数据集成工具都承担着将数据从一个地方传输到另一个地方的功能。据大多数公司称，这可以说是最困难的部分。然而，现实情况并非如此。集成大量复杂的数据流非常困难。如果使用传统解决方案，则需要花费大量时间和精力；IT 团队将背负复杂的自定义编码和 EDI 映射的负担，数据入职、数据映射和数据集成等任务将需要数月才能完成。
莉迪亚·伊塞赫
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内容
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主要的障碍是什么？
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在这种新现实下，仅利用 ETL（提取、转换、加载）或 API（应用程序编程接口）等流程来处理数据洪流是不够的。对于那些努力统治数据集成和数据管理领域的人来说，公司在跨系统或应用程序数据孤岛访问和集成数据方面面临困难并不奇怪。根据 TDWI 的调查，超过三分之一（近 37%）的人对他们访问和集成复杂数据流的能力表示不满。
组织必须采用人工智能 (AI)和机器学习 (ML) 等变革性技术来挖掘数据的真正潜力、推动决策并最终提高业务开展的便利性。
为什么数据集成对企业来说是一个挑战？
随着大数据的复杂性日益增加，数据集成正成为一项挑战。事实是，数据不再存在于企业中——它存在于云端和不同的系统中。新类型和新格式的数据的出现增加了组织现有的多样化数据结构。
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