在当今的数字时期，数据已成为从商业和医疗保健到教诲和政府等各个领域决策的基石。从数据中网络、剖析和获取见地的能力改变了组织的运营办法，为创新、效率和增长供应了前所未有的机会。
什么是数据驱动方法？数据驱动方法是一种依赖数据剖析和解释来辅导决策和计策制订的方法。这种方法包括一系列技能，包括数据网络、存储、剖析、可视化和解释，所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。
紧张原则包括：
数据网络 – 从不同来源网络干系数据是确保其质量和后续剖析干系性的根本。数据剖析 – 利用统计和机器学习 （ML） 技能处理和剖析网络的数据，为明智的决策供应有代价的见地。数据可视化 – 通过图表和图形直不雅观地表示见地有助于理解并帮助决策者识别趋势和模式。数据驱动的决策 – 将数据洞察集成到组织各个级别的决策流程中，可增强风险管理和流程优化。持续改进 – 拥抱持续数据网络、剖析和行动的文化，促进创新温柔应不断变革的环境。利用 AI 的数据集成策略数据集成将来自不同来源的数据组合在一起，形成一个统一的视图。人工智能 （AI） 通过自动实行任务、提高准确性和管理各种数据量来改进集成。以下是利用 AI 的四大数据集成策略/模式：
数据集成是当代数据管理策略的支柱，对付让组织全面理解其数据环境至关主要。数据集成通过无缝组合来自不同来源（如数据库、运用程序和系统）的数据，确保组织数据资产的统一视图。
数据集成的紧张好处之一是它能够提高数据质量。通过整合来自多个来源的数据，组织可以识别和纠正不一致、缺点和冗余，从而提高数据的准确性和可靠性。这反过来又使决策者能够根据可靠的信息做出明智的选择。让我们仔细看看如何利用天生式人工智能进行数据干系流程。
探索天生式 AI 对数据干系流程的影响近年来，天生式人工智能彻底改变了各个行业和数据干系流程。天生式 AI 包含广泛的方法，从天生对抗网络 （GAN） 和变分自动编码器 （VAE） 到基于转换器的模型，例如 GPT（天生式预演习转换器）。这些算法在天生逼真的图像、文本、音频乃至视频方面表现出令人印象深刻的能力，这些算法通过天生新鲜的数据样本来密切仿照人类的创造力。
利用天生式 AI 增强数据集成现在，我们已经谈到了天生式 AI 在增强数据集成中的浸染的实际部分。下面，我供应了一些真实天下的场景。这将使人工智能在数据集成中的浸染更加清晰。
表 1. 真实用例
行业/运用
例
医疗保健/图像识别
天生合成医学图像，用于深度学习模型中的数据增强利用 GAN 创建逼真的医学图像补充有限的演习数据增强图像识别算法的性能促进疾病诊断和医学影像剖析等任务电子商务
自动实行架构映射和转换，以实现产品目录集成利用天生式 AI 技能自动调度不同供应商的产品属性和规格创建统一架构促进产品目录的无缝集成提升电商平台客户的购物体验社交媒体
利用 NLP 模型从用户天生的内容中提取元数据剖析基于文本的内容，包括社交媒体帖子或评论提取有代价的元数据，例如感情、主题和用户偏好将提取的元数据集成到推举系统中根据用户偏好个性化内容交付通过个性化推举提高用户在社交媒体平台上的参与度网络安全
利用天生式 AI 检测网络流量非常对类似于真实天下模式的合成数据进行演习增强网络安全，抵御威胁改进入侵检测和相应金融做事
实时整合各种市场数据利用天生式 AI 聚合来自各种来源的数据实现明智的决策和交易实行不断更新策略以应对不断变革的市场条件改进投资成果和风险管理利用 AI 和 ML 确保数据的准确性和同等性在当今数据驱动的天下中，组织难以掩护准确可靠的数据。AI 和 ML 有助于检测非常、识别缺点并自动实行清洁过程。让我们更仔细地研究一下这些模式。
验证和数据清理数据验证和清理常日是一项艰巨的任务，须要大量的韶光和资源。人工智能驱动的工具可以简化和加快这些流程。机器学习算法从过去的数据中学习，以自动识别和修复常见的质量问题。他们可以标准化格式、添补缺失落值并折衷不一致之处。自动实行这些任务可以减少缺点并加快数据准备速率。
创造模式和见地AI 和 ML 算法可以创造数据集中隐蔽的模式、趋势和干系性。通过剖析大量数据，这些算法可以识别人类剖析师可能不明显的关系。人工智能和机器学习还可以理解数据质量问题的根本缘故原由，并制订办理这些问题的策略。例如，ML 算法可以识别导致数据不一致的常见缺点或模式。然后，组织可以履行新的流程来改进数据网络、增强数据输入指南或确定员工培训需求。
数据非常AI 和 ML 算法揭示了数据集中隐蔽的模式、趋势和干系性，剖析大量数据以创造人类不随意马虎创造的见地。他们还理解数据质量问题的根本缘故原由，识别导致不一致的常见缺点或模式。这使组织能够履行新的流程，例如改进数据网络方法或加强员工培训，以办理这些问题。
检测数据中的非常情形ML 模型善于检测模式，包括与规范的偏差。借助 ML，组织可以剖析大量数据，将其与已建立的模式进行比较，并标记潜在问题。然后，组织可以识别非常情形，并确定如何更正、更新或扩充其数据，以确保其完全性。
让我们看一下可以验证数据和检测非常的做事。
利用流剖析检测非常情形Azure 流剖析、AWS Kinesis 和 Google Cloud Dataflow 是在云和边缘供应内置非常检测功能的工具示例，可实现供应商中立的办理方案。这些平台为非常检测供应了各种功能和运算符，许可用户监控非常，包括临时和持久性非常。
例如，根据我利用流剖析天生验证的履历，以下是要考虑的几个关键操作：
随着滑动窗口中数据的增加，模型的准确性会提高，并在韶光范围内将其视为预期。它专注于窗口中的事宜历史记录以创造非常，并在移动时丢弃旧值。函数通过比较过去的数据并识别置信水平内的非常值来建立基线正态值。根据实际培训所需的最小事宜设置窗口大小。相应韶光随着历史记录大小的增加而增加，因此仅包含必要的事宜以得到更好的性能。基于 ML，您可以利用 AnomalyDetection_SpikeAndDip 运算符监控韶光序列事宜流中的临时非常，如峰值和低谷。如果同一滑动窗口中的第二个峰值小于第一个峰值，则与指定置信水平内的第一个峰值比较，其分数可能不足显著。若要办理此问题，请考虑调度模型的置信度。但是，如果收到太多警报，请利用更高的置信区间。利用天生式 AI 进行数据转换和增强天生式 AI 有助于数据增强和转换，这也是数据验证过程的一部分。天生模型可以天生类似于实际数据样本的合成数据。当可用数据集较小或须要更多多样性时，这可能特殊有用。还可以演习天生模型，以将数据从一个领域转换为另一个领域，或者在保留其基本特色的同时转换数据。
例如，像转换器这样的序列到序列模型可以在 NLP 中用于措辞翻译或文本择要等任务，从而有效地将输入数据转换为不同的表示形式。此外，数据转换过程可用于办理基于旧代码库的遗留系统中的问题。组织可以通过过渡到当代编程措辞来开释许多好处。例如，遗留系统建立在过期的编程措辞上，如 Cobol、Lisp 和 Fortran。为了当代化和提高它们的性能，我们必须利用最新的高性能和繁芜的编程措辞（如 Python、C# 或 Go）迁移或重写它们。
让我们看看下图，看看如何利用天生式 AI 来促进此迁移过程：
图 1.利用天生式 AI 重写遗留代码
上述体系构造基于以下组件和事情流：
Azure 数据工厂是用于数据业务流程和转换的紧张 ETL（提取、转换、加载）。它连接到源存储库 Git 存储库。或者，我们可以利用 AWS Glue 进行数据集成，并利用 Google Cloud Data Fusion 进行 ETL 数据操作。OpenAI 是用于将 Cobol 和 C++ 转换为 Python、C# 和 Golang（或任何其他措辞）的天生式 AI 做事。OpenAI 做事已连接到数据工厂。OpenAI 的替代品是 Amazon SageMaker 或 Google Cloud AI Platform。Azure 逻辑运用和 Google Cloud Functions 是供应数据映射和文件管理功能的实用工具做事。DevOps CI/CD 供应用于验证、编译和解释天生的代码的管道。数据验证和 AI：谈天机器人呼叫中央用例自动化呼叫中央设置是演示数据验证的绝佳用例。以下示例为呼叫中央供应自动化和数据库办理方案：
图2. 呼叫中央谈天机器人架构
自动化和数据库办理方案从支配在呼叫中央的语音机器人或与真人的交互中提取数据。然后，它利用 OpenAI 的 ChatGPT 和 AI 情绪剖析做事存储、剖析和验证这些数据。随后，利用商业智能 （BI） 仪表板对剖析的数据进行可视化，以得到全面的见地。处理后的信息也被集成到客户关系管理（CRM）系统中，以便人工验证和进一步辇儿为。
该办理方案通过利用前辈的 NLP 模型 ChatGPT 确保准确理解和解释客户互动。利用 BI 仪表板可供应直不雅观的交互式数据可视化功能，使利益干系者能够一览无余地得到可操作的见地。将剖析数据集成到 CRM 系统中，可以实现自动剖析和人工验证之间的无缝协作。
结论在不断发展的企业 AI 环境中，实现卓越数据至关主要。供应数据剖析、ETL 和 NLP 的数据和天生式 AI 做事可实现强大的集成策略，以开释数据资产的全部潜力。通过将数据驱动的方法与前辈技能相结合，企业可以通过这些人工智能和数据做事为增强决策、生产力和创新铺平道路。
原文标题：Achieving Data Excellence: How Generative AI Revolutionizes Data Integration
原文链接：https://dzone.com/articles/achieving-data-excellence-generative-ai
作者：Boris Zaikin
编译：LCR