Von Kamal HathiSVP und GM, Splunk Merchandise & Know-how
Die heutige sich schnell entwickelnde digitale Landschaft, insbesondere mit dem explosiven Wachstum von KI, hat die Komplexität des Datenmanagements schnell verstärkt. Diese wachsende Abhängigkeit von KI hat nicht nur die Komplexität verstärkt, sondern auch das strategische Datenmanagement von einem Wettbewerbsvorteil in einen geschäftlichen Imperativ verwandelt.
Die Stakeholder des Datenmanagements erkennen die Paradigmenverschiebung der Datenwerkzeuge und -strategie an. Der traditionelle Ansatz zur Zentralisierung aller Daten reicht nicht mehr aus. Stattdessen entdecken die Groups, dass die Integration der richtigen KI-Lösungen in ihre Workflows eine leistungsstarke Synergie schafft: AI rationalisiert das Datenmanagement und fördert wiederum intestine verwaltete Daten messbaren Geschäftserfolg mit KI.
Der aktuelle Zustand: unerfülltes Datenmanagement
Um zu verstehen, warum KI unverzichtbar geworden ist, ist es zunächst wichtig, die gemeinsamen Straßensperren für die Erreichung von Datenmanagementzielen zu verstehen.
IT- und Cybersicherheitsprofis können mehrere Datenmanagement -Strategiebarrieren erleben, einschließlich Datensicherheit und -konformität, die strenge Regeln für Zugriff, Freigabe und Speicherung sowie Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenvolumen, Wachstum und Migration auferlegen. Außerdem bleibt das Kostenmanagement ein wesentliches Anliegen, da einige Groups voraussichtlich die Innovation intern vorantreiben und gleichzeitig mit engeren Budgets arbeiten.
Wenn diese Hindernisse auf das richtige Datenmanagement einstellen, werden die Konsequenzen im gesamten Unternehmen übereinstimmen, was zu fehlerhaften Entscheidungen, zu einem Verlust des Wettbewerbsvorteils und zu kostspieliger ungeplanter Ausfallzeiten führt. Entsprechend Neuere DatenSystem Ausfallzeiten kostet die Forbes International 2000 -Unternehmen rund 400 Milliarden US -Greenback professional Jahr. Wenn Ausfallzeiten auftreten, könnten die After -Effekte in Kind eines schlechten Kundenerlebnisses vor der Haustür des Kunden landen.
Warum KI für das Datenmanagement?
KI -Modelle, die auf relevanten und genauen Daten ausgebildet sind, erzeugen sie die nützlichsten Ergebnisse und minimieren Modellhalluzinationen oder Fehler. Beispielsweise können KI -Technologien in Einzelhandelsumgebungen den Kundenservice verbessern. Als Kunden können große Sprachmodelle ihre Einkaufspräferenzen lernen und Vorschläge zu Gegenständen machen, an denen sie interessiert sein können.
Wir sehen auch die Bedeutung von Schalldaten für die Cybersicherheit. Wenn KI -Instruments die richtigen Funktionen einer IT -Umgebung erlernen, können sie ungewöhnliche oder nicht autorisierte Aktivitäten identifizieren und sogar bei der Sanierung helfen, wodurch Cybersicherheitsoperationen operiert werden können.
Aber warum ist AI speziell für das Datenmanagement von entscheidender Bedeutung? So wie es die Prozesse in anderen Bereichen verbessert, füllt KI kritische Lücken in der Datenworkflows durch Steigerung der Produktivität, die Verbesserung der Genauigkeit und die Ermöglichung der Automatisierung.
Das richtige KI -Software kann beispielsweise sich wiederholende Aufgaben wie Datenklassifizierung und -markierung, Freigabentechnik und sogar bei Jobs wie Datenerfassungen als Datenerfassungsfrequenz automatisieren, um Muster, Developments und Anomalien in ihren Daten zu identifizieren. Diese Fähigkeit, Anomalien zu finden, kann auch bei der Datensicherheit helfen. Die richtigen AI -Lösungen können beschädigte Daten benachrichtigt und hervorheben oder den unbefugten Zugriff auf bestimmte Daten im System abheben.
Die Beziehung zwischen KI und Datenverwaltung kann zwar von vornehmem vorteilhaft sind, kann dennoch kompliziert sein. Ironischerweise kann die KI -Lösung, die helfen soll, manchmal die Herausforderungen des Datenmanagements verschlimmern. Da Trainings -KI -Modelle beispielsweise normalerweise mit der massiven Multiplikation von Daten geliefert werden, kann dies zu Datenvolumenproblemen hinzufügen.
Diese Komplikationen sind der Grund, warum es wichtig ist, einen gemessenen Ansatz zur Herstellung einer für beide Seiten vorteilhaften Beziehung zwischen KI- und Datenmanagementstrategien zu verfolgen.
Erschöpfung der Beziehung zwischen KI und Datenverwaltung
Hier sind Schritte zur Maximierung der symbiotischen Beziehung zwischen Datenmanagement und KI:
- Verstehen Sie Ihre Daten und klassifizieren Sie sie: Bewerten Sie vor dem Hinzufügen von KI zu einem Workflow Ihre Daten und bestimmen Sie, wo KI einen greifbaren Wert hinzufügen kann. Dieser grundlegende Schritt ist entscheidend für die Nutzung von KI-angetriebenen Datenverwaltung zur Automatisierung von Workflows. Analysieren Sie Anwendungsfälle und stellen Sie dann eine starke Datenverwaltung fest, um sicherzustellen, dass die richtigen Groups auf der Grundlage dieser Anforderungen Zugriff haben.
- Halten Sie Ihre Daten sauber: Schlechte Daten sind häufig die Ursache für schlechte Geschäftspraktiken. Um sicherzustellen, dass AI genaue und zuverlässige Ergebnisse liefert, müssen Unternehmen die regelmäßige Datenwartung priorisieren.
- Finden Sie Wege, um auf Ihre Daten zuzugreifen, genau dort, wo sie sich befinden: Während das Erstellen einer einzelnen Quelle der Wahrheit ein gemeinsames Ziel ist, kann die Zentralisierung aller Daten an einem Ort zu einer komplizierten Datenmigration führen. Implementieren Sie stattdessen einen soliden Information Federation Framework. Auf diese Weise können Sie zum richtigen Zeitpunkt sichere, verwaltete und ungehinderte Datenzugriff auf die richtigen Parteien anbieten.
Eine intuitive Datenverwaltungsplattform ist der Schlüssel zur effektiven Implementierung der Datenveration. Die richtige Plattform ermöglicht es Information Federation, indem er Unternehmen einen Ort zum Verwalten des Datenzugriffs bietet und die Notwendigkeit komplexer Datenmigrationsprojekte beseitigt.
Sobald Ihre Daten klassifiziert, sauber und zugänglich sind, können Sie KI in etablierte Workflows implementieren, um die Datenverwaltung zu optimieren.
Vorteilsverriegelungsvorteil: Die AI-Daten-Synergie
Bei der Reise in Richtung einer symbiotischen Beziehung zwischen KI und Daten geht es nicht nur darum, neue Instruments einzusetzen, sondern auch eine Datenförderkultur zu fördern. Organisationen, die die Synergie zwischen KI und effektivem Datenmanagement einnehmen, werden nicht nur die heutigen Herausforderungen überwinden, sondern auch die Zukunft von Innovation, Effizienz und Geschäftserfolg prägen.
Kamal Hathi US -Senior Vice President und Common Supervisor, Splunk Produkte und Technologie