AI、NLP 和机器学习的进步已成为数据管理流程的核心。我们来观察工具供应商他们如何在下面的15个数据管理领域中考虑AI的使用。
人工智能渗透到所有技术领域，包括数据管理所需的技术领域。利用AI技术的数据管理领域，包括数据质量、数据分类、数据治理、数据安全、数据集成等。
1.数据质量和数据清理。
人工智能技术可以识别和纠正数据中的错误、不一致和缺失值。机器学习（ML）算法可以从历史数据模式中学习，自动识别和清理数据异常，从而确保更高的数据质量。
2.数据集成。
人工智能可以自动化来自多个数据来源的数据集成过程。ML 算法可以分析不同数据源的结构、内容和语义，并提供推荐建议，甚至可以实现自动化数据集成。数据集成。人工智能可以自动化来自多个数据来源的数据集成过程。ML 算法可以分析不同数据源的结构、内容和语义，并提供推荐建议，甚至可以实现自动化数据集成。
3.数据治理和合规性。
AI 可以协助数据治理策略的实施并确保符合合规。自然语言处理（NLP）技术可以分析数据策略、识别敏感信息并相应地对数据进行分类。人工智能还可以帮助监控和检测潜在的数据泄露或未经授权的访问。数据治理和合规性。
4.数据分类和标记。
AI 可以根据数据的内容自动对数据进行分类和标记（智能标签）。ML 算法可以从标记的示例中学习，将数据分类到预定义的类中或分配相关标签。这使得搜索、检索和分析数据变得更加容易。数据分类和标记。
5.重复数据删除。
AI 可以帮助识别和删除大型数据集中的重复记录。ML 算法可以比较数据记录、识别相似性以及合并或消除重复项，以提高数据准确性并降低存储需求。重复数据删除。
6.数据安全和隐私。
人工智能可以帮助团队识别和缓解数据管理中的安全风险。人工智能技术可以分析访问模式，检测异常并针对潜在的安全漏洞发出警报。它还可以匿名或假名化敏感数据，以确保隐私合规性。
7.数据发现和探索。
人工智能可以自动探索和发现大型数据集中的模式、趋势和见解。ML 算法可以发现隐藏的数据关系，生成数据可视化并帮助制定基于数据驱动的决策。数据发现和探索。
8.数据存储和检索优化。
人工智能技术可以优化数据存储和检索过程。AI 驱动的系统可以从数据使用模式中学习，以预测最常访问的数据，并相应地确定数据存储和索引的优先级。
9、数据预处理。
AI可以自动执行数据预处理任务，例如数据清理、规范化、特征提取和转换。ML算法可以学习数据中的模式和关系以进行预处理，从而自动减少所需的手动工作。
10.数据压缩和存储优化。
AI算法可以压缩和优化数据存储。基于神经网络的压缩模型或预测编码等技术可以在不显著丢失信息的情况下减小数据大小，从而实现高效存储和更快的数据检索。
11.数据迁移。
人工智能可以促进不同系统或平台之间的数据迁移。智能算法可以分析源系统和目标系统中数据的结构和格式。AI还可以自动转换和映射数据，以确保顺利准确的迁移。
12.数据合成和生成。
人工智能可以生成与真实世界数据非常相似的合成数据。生成模型，如生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE），可以学习数据中的基本模式并生成新的样本。GAN、VAE和其他模型可扩充现有数据集或生成用于测试和分析的模拟数据。
13.用于文本数据的 NLP。
人工智能驱动的NLP技术可以帮助文本数据管理任务。其中包括文本分类、情感分析、命名实体识别、文本摘要和主题建模。目的是有效地组织和分析文本数据。
14.数据可视化。
人工智能算法可以帮助创建交互式和有价值的数据可视化表示。他们可以分析数据属性，识别相关模式并自动生成可视化效果。这种视觉格式有助于用户探索和理解复杂的数据集。
15.预测分析。
人工智能技术，如机器学习和预测建模，可以分析历史数据，识别模式并预测未来的趋势或事件。这可以帮助到数据驱动的决策、预测和优化各种流程。
数据管理领域的技术供应商正在实施人工智能解决方案，包括生成式人工智能，以增强用户体验、提高效率并降低成本。我们需要加速人工智能的讨论，并推动决策者评估这些利用AI技术的数据管理技术供应商。企业采购IT系统的负责人应该向数据管理供应商询问他们的AI路线图，作为采购的关键的决策标准。