Важность идентификации и каталогизации данных

[subornaakter24]

Обработка естественного языка (NLP): NLP интегрирован в ADM для обеспечения более естественного взаимодействия с данными. Пользователи могут запрашивать и взаимодействовать с системой, используя естественный язык, что делает ее более доступной для людей из разных отделов.
Постоянное совершенствование: алгоритмы машинного обучения позволяют системам ADM постоянно учиться и совершенствоваться. По мере обработки большего количества данных система становится более искусной в выявлении закономерностей и аномалий, а также в оптимизации процессов управления данными.
Ключевые компоненты управления дополненными данными
1. Обнаружение и каталогизация данных

В огромном море ежедневно генерируемых список телефонных номеров данных идентификация, организация и понимание данных имеют решающее значение для эффективного принятия решений. Традиционное управление данными часто боролось с этой задачей из-за огромного объема и сложности источников данных.

Дополненное управление данными решает эту проблему, уделяя особое внимание обнаружению и каталогизации данных. Точное обнаружение данных гарантирует, что организации могут находить и использовать нужные данные в нужное время.

Это, в свою очередь, повышает эффективность, снижает избыточность и облегчает сотрудничество между командами. Каталогизация подразумевает создание всеобъемлющего перечня доступных активов данных, включая их происхождение, структуру и релевантность.

ADM автоматизирует и оптимизирует эти процессы, позволяя организациям поддерживать динамичный и актуальный каталог своих ресурсов данных.