机器学习与 MDM 中的人工智能进展

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主数据管理处理任何组织中主数据的准确性和一致性。主数据是任何业务的核心数据，代表关键实体，包括客户、产品、供应商、员工、设备、位置和成本中心。所有这些实体在其业务管理和职能方面都是高效的。在创建主数据资产时，类似的记录作为黄金副本创建和维护。

传统查询有助于查找重复记录或彼此不同的记录。但是传统的查询不支持对相似记录的变体进行分组。在这种情况下，机器学习可以帮助 MDM 系统以更好的方式组织主数据。

机器学习

机器学习 (ML) 是使计算机能够在没有特别指示的情况下获取新技能和知识的技术。作为机器学习的结果，MDM 系统可以更快地响应数据需求，从而使提供商和客户能够更快地共享数据。

机器学习如何推进 MDM

机器学习使用算法来分析系统中的数据；系统检查数据的次数越多，它在执行任务方面的改进就越大。它帮助企业找到数据中的模式并促进链接、相关性和适应性，而不是限制结构和鼓励交换目的。它还将依靠当前的交互来评估新数据，从而使提取-转换-加载 (ETL)变得不必要。因此，机器学习改进了 MDM 并使其自动化，从而最大限度地减少了管理员和数据管理员的负担。

人工智能

人工智能使用机器学习技术来自动化原本需要人类智能的操作。

人工智能如何推进 MDM

数据管理系统和人工智能是协同的。当人工智能完全集成到数据模型中时，它可以提高数据库查询精度和性能并优化操作系统。这将减轻数据库管理员 (DBA)的工作量，同时增强数据分析师和软件开发人员的数据访问。

当 AI 在数据层实施时，基线数据存储库与 AI 应用程序的创建之间形成了协同链接。这种交互有可能影响整个数据生命周期。

人工智能以多种方式自动执行与 MDM 相关的任务

1. 人工智能协助主数据管理发现。随着主数据的数量和来源的增加，识别主数据和域类型变得更具挑战性。2020 年重复数据量为 64.2 ZB，IDC（国际数据公司）预测 2020 年至 2025 年数据的复合年增长率为 23%。发现过程简单，提高了可扩展性，并提高了生产力。
2. AI 帮助对整个组织的主源、域类型和业务数据流进行分类。它有助于 MDM 谱系。机器学习通过技术扫描在谱系映射自动化方面取得进展。谱系图由链接特征和业务流程组成。在商业中，谱系映射有助于跟踪产品和金融服务。
3. 人工智能还有助于主数据建模，因为它对于系统中的多个数字转换至关重要。创建主数据管理中心有助于改进主数据管理。这个 MDM 中心用于开发应用程序和分析数据存储，并作为单一事实来源，消除错误和重复的机会。MDM Hub 将处理跨源具有一致属性和层次结构的主数据模型。
4. AI 自动执行文件主数据导入、入职和主数据映射。为此，人工智能采用通用算法 NER（命名实体识别）和 NLU（国家语言理解）来促进映射。不同的机器学习程序也用于产品分类，这提高了程序在业务中的效率。
5. 人工智能可以解决主数据的准确性、一致性和完整性等问题。NLP（自然语言处理）和混合机器学习有助于更新主数据配置文件、清理和标准化质量流程，从而提高生产力和可扩展性。人工智能引擎将数据质量原则与主数据字段同步。因此，企业中所有来源的数据清理和标准化会自动进行质量评估，并显示在可见的仪表盘中。
6. 人工智能帮助主数据管理找到重复的记录并将它们合并成一个单一的黄金记录。
7. 数字化转型需要端到端的操作，这些操作只能通过对组织的数据生态系统和价值流映射进行建模来优化。人工智能通过在主数据域之间建立关联，帮助建立跨领域、跨部门的信息网络。它还可以通过使用列签名分析和空计数分析等方法来确定不同主数据集中的主键和唯一键。
8. 机器学习的自动化通过域发现和数据相似性以及 NLP 程序提高了主数据治理的生产力、一致性和跨职能通信。它使数据管理员、程序开发人员和企业主题专家等利益相关者能够确定主数据管理的参与。主数据将业务流程利益相关者与系统联系起来。
9. 人工智能通过对敏感和隐私数据、相关隐私规则和映射规则进行分类来帮助管理主数据隐私。此外，它还支持数据管理员、专家和分析师准备数据以进行更快的分析。

与人工智能的数据集成

AI 应用程序遵循从数据集成到数据清理和转换的数据管道。然后准备数据，包括探索和框架选择。并行模型训练后，对机器学习模型进行微调。然后将数据集成到应用程序中以进行缩放。最后，推理提出了现实世界的输入，导致了可操作的输出。

总而言之，机器学习和人工智能改进了 MDM，并且对于在当今复杂的多云和多混合业务环境中扩展 MDM 至关重要。人工智能是与越来越多的主数据源、用户和用例竞争的唯一途径。