一 概述
在当今数字化环境中，企业面临的挑战不仅包括管理海量数据，还包括处理各种复杂数据，尤其是来自物联网 (IoT) 设备和联网技术等新兴来源的数据。云技术的重大转变使这一情况更加复杂，促使企业不再仅仅采购基础设施，而是更加战略性地利用技术和服务，以最大限度地提高数据资产价值。
“数据敏捷性”概念应运而生，成为应对这种情况的关键。它体现了企业适应和有效响应全球数据管理动态需求的能力。考虑到不准确的主数据可能对组织收入产生重大影响，这种敏捷性至关重要。在日益受到AI（人工智能）和ML（机器学习）影响的市场中，采用创新的数据管理技术变得不可或缺。
如今，强大的主数据管理 (MDM) 策略已成为企业在竞争环境中取得成功的关键。MDM 解决方案是商业世界中的真相基础，对于大数据分析和面向未来的数据存储库至关重要。它们使组织能够从各种数据类型中提取更深入的见解并探索新的数据类别，从而增强决策能力。
将 AI 和 ML 集成到数据管理中不仅预示着数据质量、云就绪性和可扩展性的新时代的到来，而且还使企业能够有效地管理、解释和利用其数据。这种集成可帮助企业做出更明智的决策并增强战略运营能力，为数据密集型的未来做好准备。
- 什么是主数据？
- 什么是主数据管理 (MDM)？
- 人工智能在主数据管理中的用例
a.数据发现
b.数据沿袭
c.数据建模
d.获取和分类
e.数据质量
f.匹配和合并
g.数据关系发现
h.数据治理
i.隐私和保护
j.数据共享与使用
- 在主数据管理中使用人工智能的优势：分析视角
- AI如何应用于主数据管理的不同阶段？
a.使用人工智能进行数据收集、清理和处理
b.使用机器学习算法进行数据质量分析
c.利用人工智能进行预测分析和数据预测
二 什么是主数据
主数据是指企业内部的关键核心数据，对于开展业务运营和做出明智决策至关重要。这些数据包含有关业务交易所围绕的主要实体的重要信息，通常很少发生变化。主数据不是交易性的，而是在定义和指导交易方面发挥着关键作用。主数据的主要领域通常包括客户、产品、员工、供应商和位置。每个领域都可以进一步划分为子领域，根据各种属性和上下文提供详细的分类和细分。这种彻底的细分和分类提高了数据的可管理性和利用率，加强了各种业务流程和决策场景中的战略数据利用率。主数据管理需要一种超越简单列表的综合方法，深入研究这些不同数据类型的更复杂、更结构化和更全面的管理。
区分主数据与企业中常见的其他类型的数据非常重要：
- 非结构化数据：包括非特定数据格式，例如电子邮件、白皮书和营销材料。非结构化数据虽然重要，但并不属于主数据。
- 交易数据：包含业务交易的详细记录。它的特点是时间性和针对特定事件或活动的特殊性，与主数据的更稳定性不同。
- 元数据：涉及描述其他数据的数据，提供额外的背景和理解。元数据支持并澄清主数据和交易数据，但不被视为主数据本身。
- 分层数据：此数据类型概述了不同数据元素之间的关系和依赖关系。它可以与主数据密切相关，但更适合说明数据中的连接和层次结构。
- 参考数据：由一类特殊数据组成，用于对其他数据元素进行分类或链接，通常与外部标准或分类相关联。虽然它可以与主数据相关联，但它在提供背景和标准化方面具有独特的用途。
了解这些区别对于任何组织的有效数据管理都至关重要，确保每种类型的数据都得到适当的分类和管理，以实现最佳的业务效率和洞察力。
三 什么是主数据管理
MDM 不仅仅是旨在管理、协调和保护企业主数据的技术、流程和工具的融合。MDM 可确保这些重要数据在整个组织及其业务关联方中准确、一致且全面可用，它已不再只是一种技术解决方案，而是涵盖了通常需要保护主数据完整性的关键业务流程和策略调整。
MDM 是一个多方面的过程，需要精心创建和持续维护主数据。它认识到，投资开发干净一致的数据集只是第一步。同样重要的是建立机制以确保数据在整个生命周期中的完整性和可靠性。这需要持续努力保持数据的准确性、最新性和一致性，从而保持其对业务运营和决策的价值和实用性。MDM 的复杂性在于其双重责任，不仅要建立高质量的主数据，还要长期保持其质量。根据所采用的特定技术和策略，MDM 可能专注于一个领域（例如客户、产品或位置），也可能跨越多个领域，而多领域 MDM 提供了一系列优势，包括一致的数据管理体验、最小化技术占用空间、跨领域共享参考数据、降低总拥有成本和提高投资回报率。
为了达到最佳效果，MDM 策略必须围绕六个基本原则构建，每个原则对于协调强大的 MDM 程序都至关重要：
- 治理：建立战略框架，指导和管理组织结构、政策、原则和标准，以方便访问经过验证和认证的主数据。它涉及组建一个跨职能团队来阐明和定义 MDM 计划的各个方面。
- 测量：根据 MDM 程序的既定目标不断对其进行评估，并关注数据质量和持续改进。
- 组织：确保在整个 MDM 程序中适当地安排合适的人员，包括主数据所有者、数据管理员和治理参与者。
- 政策：概述并遵守 MDM 计划应遵循的一组标准、政策和要求。
- 流程：制定涵盖数据生命周期并用于管理主数据的定义流程。
- 技术： 实施主数据中心和任何支持整体 MDM 计划的支持技术。
总而言之，MDM 超越了技术解决方案的典型界限，在组织政治和技术挑战的细微差别中穿梭，确保主数据在整个企业中保持不受污染、可靠和一致的资产。因此，强大的 MDM 策略应全面整合这六个学科，确保主数据不仅能满足其直接的功能目的，而且还能在不断变化的业务环境中形成一个可持续的数据管理框架。
四 人工智能在主数据管理中的用例
1.数据发现
浏览错综复杂、海量的主数据已被公认为是一项多方面的挑战，尤其是考虑到不断生成的数据量过大。根据 IDC 的数据，2020 年全球创建或复制了 64.2 泽字节 (ZB) 的数据，而预计在 2020-2025 年预测期内，数据的复合年增长率 (CAGR) 将达到 23%。根据 Okta 的《企业 工作研究》，组织（尤其是大型组织）平均使用 175 个应用程序，而小型组织平均使用 73 个应用程序，因此对强大数据管理的需求变得更加明显。再加上数据湖预计以 30% 的复合年增长率增长，高效的数据管理方法的重要性显而易见。
在这种情况下，采用手动方法来审查数据，尤其是当数据跨越无数来源的数百万列时，既不可持续也不实用。机器学习 (ML) 技术采用聚类、数据相似性评估和语义标记策略，已成为关键工具。这些 ML 方法能够自动处理主数据发现和域识别的复杂过程，从而简化发现过程、增强可扩展性并全面提高生产力。
在主数据管理领域，人工智能 (AI) 在数据发现方面的应用已促成各种先进机制和引擎的开发，旨在简化这一复杂过程。此类创新的一个显著例子是人工智能引擎，它通过为数据列分配语义标签，对数据字段进行分类。该引擎使用标记从根本上简化了数据发现和标记。对于未分类的列，用户只需分配一个基本标签（例如“电子邮件”）即可指示该列的内容。然后，系统会使用此信息自动在相关列之间传播类似的标签，通过关联进行学习和适应，就像在一张社交媒体照片中标记一个人可以让系统自动在其他图片中标记同一个人一样。
一旦确定了列的域，就会采用复杂的 AI 技术（例如实体发现）将这些单个字段集成到综合主数据实体中。此过程可能涉及将各种数据字段（如姓名、地址和联系方式）组合成单个客户主数据记录。这些 AI 方法从用户交互中学习，观察主数据管理任务期间不同数据字段的组合方式。然后应用这种学习来识别和制定整个企业数据环境中的主数据实体。
最终，在 MDM 中使用 AI 不仅可以提高效率并简化数据管理流程，还可以提高组织内主数据的准确性和可用性。这代表着在确保有效管理和利用主数据来支持业务决策和运营方面迈出了重要一步。
2.数据沿袭
在主数据管理的复杂生态系统中，了解和可视化数据的旅程（其来源、移动和转换）具有重要意义，特别是在确保合规性、维护数据质量和执行明智的业务决策方面。这一旅程被广泛称为数据沿袭，可以利用AI 技术进行细致的映射和监控，这些技术在简化和增强 MDM 的这一关键方面正发挥着越来越重要的作用。
人工智能技术能够扫描技术元数据并通过基于机器学习的关系发现来辨别关系，从而有效地自动完成数据沿袭映射。这使得企业不仅可以对主数据的来源和类型进行分类，还可以追踪这些数据在整个企业中跨各种来源和应用程序传输的复杂路径。
在实际情况下，主数据管理领域的通用 AI 引擎可以作为现代数据管理工具所包含功能的典型示例。这种引擎不仅仅是对主数据源及其各自的域类型进行分类。它还构建了一个广泛的地图，说明了主数据在整个业务环境中如何在各种来源和应用程序之间流动。
由此产生的谱系图成为指导关键业务活动的强大工具。它不仅仅是数据流的视觉表示；当它被附加信息（如链接属性和相关业务流程）丰富时，它就变成了理解和优化组织内数据使用的宝贵资产。这种工具体现了人工智能如何将主数据管理提升到一个新的水平，帮助组织更好地理解其数据环境中存在的关系和依赖关系。
这种由人工智能辅助、面向业务的数据沿袭在追踪数据移动和转换不仅有益而且通常具有监管意义的环境中被证明尤为重要。例如，金融服务中的“了解你的客户”(KYC) 等活动需要对数据移动有深入的了解，以确保严格遵守法规。同样，产品跟踪和追踪活动对于确保生命科学领域的安全和遵守监管要求至关重要。
以美国食品药品管理局 (FDA) 为例，该机构严格跟踪整个药品供应链，包括原料、供应商、制造商和分销商。通过这种全面的监控，FDA 可以及时发现批次中的问题，追踪其最终目的地，并在必要时执行召回以防止潜在危害。这说明了如何通过 AI 工具可视化数据的完整生命周期，从而提高在不同行业环境中管理主数据的可见性和控制力。
通过在 MDM 中采用 AI 进行数据沿袭，组织不仅可以对其数据旅程有细致的了解，还可以确保主数据的更高程度的精确度、合规性和战略性利用，从而推动整个企业的明智决策和优化运营。
3.数据建模
数据建模在各种数字化转型项目中都至关重要，例如数字商务、云数据仓库和数据湖以及应用程序现代化，尤其是在主数据管理中。建立一个集中式 MDM 中心，供应用程序和分析数据存储用作单一事实来源，不仅可以简化 MDM，还可以增强其在操作和分析利用方面的可扩展性。这要求中心能够熟练地管理主数据模型，确保核心属性和层次结构在所有来源中保持一致和标准化。
在这种复杂情况下，人工智能成为重要的推动因素，为 MDM 中与数据建模相关的挑战提供复杂且自动化的解决方案。人工智能发挥巨大作用的关键任务之一是模式匹配，这一过程对于实现跨不同数据源的数据模型的一致性和一致性至关重要。模式匹配需要识别和链接语义相关主数据模型中的属性或属性集，鉴于不同组织平台上数据的多样性和动态性，这可能特别困难。
利用贝叶斯概率方法等先进技术，人工智能可以有效地将自动化方法应用于发现过程中编目的主数据模型。这不仅有助于精确匹配不同架构中的属性，而且还通过最大限度地减少人为错误的可能性来提高流程的准确性和效率。
此外，一旦完成属性匹配，AI 算法就可以根据模式匹配推荐在数据模型中应使用哪些核心属性和层次结构。这意味着 AI 不仅促进了数据建模的机械方面，而且还提供了智能见解，指导模型构建中的决策，确保它们反映组织数据的现实和需求。
因此，在 MDM 中，AI 大大超越了其传统应用，不仅充当自动化工具，还充当帮助构建更连贯、更准确、更相关的主数据模型的指南。这进而有助于组织在各种来源之间保持一致和统一的单一事实来源，从而提高其数字化转型计划的可靠性和有效性。因此，在数据建模过程中巧妙地加入 AI可确保在整个企业中采用更精简、更智能、更具战略性的方法管理主数据。
4.获取和分类
主数据管理本身就很复杂，随着来自不同来源的主数据大量涌入，其复杂性也呈指数级增长。MDM 领域中的两个关键组件，即主数据的“获取”和“分类”，分别涉及数据的同化及其在总体数据模型中的适当分类。在 MDM 中的人工智能背景下，这些组件获得了更高的效率、更低的误差幅度和指数级的可扩展性。
在主数据管理中，通过使用 AI 自动提取和导入主数据，可以大大增强“获取”阶段的功能。遗传算法、命名实体识别 (NER)和自然语言理解 (NLU) 等 AI 技术可以显著简化和自动化识别和分类数据源中的字段，然后将其与现有主数据模型对齐的过程。这种结构化和集成数据的过程不仅限于基于文件的数据；它也适用于来自 API 端点的数据，并且可以合并到应用程序工作流中。这种广泛的适用性提高了与客户和合作伙伴应用程序共享主数据的业务流程的效率。AI 驱动的工具通过自动化数据提取和集成来体现这种能力，从而简化和加速 MDM 中的获取阶段。
将焦点转向“分类”，将主数据映射到数据模型中的相关层次级别至关重要，尤其是在电子商务中。在这里，产品分类成为一项必不可少的活动，不仅影响搜索和导航，还影响协作和基于内容的过滤算法产生的产品推荐的质量和相关性。由于零售商经常更新大量产品库存，有时一次更新涉及数千种产品，因此手动分类变得非常耗费人力，而且容易出错。
AI 通过使用机器学习方法（利用多项式朴素贝叶斯和支持向量机 (SVM) 等文本分类方法）实现准确且可扩展的产品分类，从而显著缓解了这些挑战。例如，AI 引擎计算与特定产品类别相关的词块（例如产品标题或说明）的概率，并根据此概率评分将产品分配到类别层次结构中的适当级别。
将 AI 集成到 MDM 框架中，特别是在采集和分类中，可以减轻这些任务的劳动密集型性质，并提高这些流程的精度、可靠性和可扩展性。因此，这种 AI 增强方法不仅可以确保主数据被准确提取和分类，还可以确保它与组织结构和流程无缝衔接，从而提高数字商务的运营效率和战略协调。
5.数据质量
确保主数据无可挑剔的质量是主数据管理的基本要求，直接影响所得出的见解和操作功能的可信度、准确性和实用性。在这种情况下，人工智能脱颖而出，成为变革的催化剂，巧妙地与主数据质量保证的各个方面交织在一起，从而不仅提高了准确性和可靠性，而且还在相关流程中实现了显著的自动化。
与主数据质量相关的关键挑战之一是确保其准确性、完整性和一致性。人工智能通过采用自然语言处理 (NLP)和机器学习技术的混合来解决这种复杂性，这些技术可能包括确定性、启发式和概率方法。这些技术使组织能够自动执行主数据分析、清理和标准化的复杂过程，从而简化数据质量保证过程，同时提高其可扩展性和生产力。
深入研究主数据管理领域，人工智能引擎的使用可以显著改变数据质量保证。如果使用得当，这些引擎能够自动化数据管理的关键方面。它们可以推荐并自主将数据质量规则与相关主数据字段关联起来。这使得基于这些规则的质量评估能够实现自动化。
此外，这些 AI 引擎通过直观的仪表板熟练地显示结果。它们还执行诸如清理和标准化企业内各个来源的主数据等任务。虽然特定工具可以展示这些功能，但更广泛的重点是 AI 在处理 MDM 中复杂的数据质量方面发挥的重要作用。这种方法强调了 AI 在提高不同业务环境中主数据的准确性、可靠性和整体管理方面的潜力。
此外，在数据模型层面，针对地址、电话号码和电子邮件等常见主数据字段类型引入了“智能字段”的创新概念。实施这些上下文感知字段意味着系统本能地理解如何标准化和验证数据，从而提供额外的数据质量保证层。一个简单的操作，例如单击复选框，就可以自动根据权威来源（例如国家邮政数据库）验证信息，确保数据符合既定的质量规范。
从整体来看，人工智能是确保 MDM 中主数据质量的重要盟友，它细致地贯穿各种流程，以确保数据的准确性、完整性和一致性。它不仅通过自动化任务来实现这一点，还通过集成一定程度的智能和学习来实现这一点，在不断变化的数据环境中逐步改进和调整其保障主数据质量的方法，从而为企业在数字时代的战略和运营目标奠定基础。
6.匹配和合并
在主数据管理中，匹配和合并活动通过细致地识别和合并重复记录，在提高数据质量和完整性方面发挥着关键作用，鉴于组织数据的海量性和多面性，这项任务的复杂性成倍增加。在这里，人工智能成为工具，在匹配和合并活动中引入精确性、可扩展性和一定程度的自动化，同时适应不断变化的数据环境。
重复数据删除与匹配和合并活动有着内在联系，值得深入研究，因为它涉及从各个应用程序的海量数据中筛选重复的主数据记录，并明智地将它们整合为统一的权威版本（通常称为“黄金记录”）。黄金记录代表着单一、全面的视图，囊括了从无数来源提取和整合的准确而全面的数据。
在实际情况下，为主数据管理开发的 AI 引擎可以自动识别重复的主数据记录并提出合并策略。此示例说明了 AI 如何显著提高主数据匹配和合并活动的效率和准确性。但是，需要注意的是，这些总体原则并不局限于任何单一工具，而是可以应用于 MDM 中的各种 AI 技术。主要目标始终如一：提高处理主数据的效率，确保在不同系统和平台上准确合并和维护主数据。
声明性规则和 AI 规则的融合通常是这些技术的基础，以提高数据匹配的准确性。在某些 MDM 系统中，使用基于该领域丰富专业知识的声明性规则有助于跨多个字段进行索引和阻止。这种方法旨在快速过滤掉不匹配的对，从而使匹配过程更快、更准确。相比之下，机器学习规则可能采用随机森林分类器等算法。这些算法依赖于主动学习，不断地训练和再训练系统以适应各种数据场景，同时保持高精度。这些分类器基于决策树运行，决策树可以深入了解模型决定匹配或不匹配记录背后的原因。这不仅提高了匹配过程的有效性，还增加了一层透明度和控制力。
人工智能在 MDM 中的主数据匹配和合并中的作用不可低估，它是通过智能、自动化和可扩展的方法确保数据一致性、可靠性和准确性的关键。虽然特定工具阐明了这些功能，但将人工智能集成到主数据管理中的更广泛视角强调了变革性影响，确保组织能够灵活、精确和智能地浏览数据网络，从而保护和提高其主数据资产的质量和实用性。
7.数据关系发现
在当今的数字化转型环境中，组织非常注重加深对客户互动和业务流程的理解。他们采用各种技术，例如客户体验和旅程映射、业务生态系统建模和价值流映射。这些方法的目标是发现可能隐藏在部门孤岛中的见解，并确保优化策略与总体业务成果保持一致，而不是偏向特定的职能领域。
这种方法的一个关键要素是主数据关系发现，尤其是通过在主数据管理中使用人工智能。此过程涉及详细探索不同主数据域（例如客户、产品和供应商数据）之间的联系。通过这样做，可以全面了解和管理端到端业务流程。
在此背景下，人工智能引擎通过识别主数据中的关系，在自动编排跨领域、跨部门知识图谱方面发挥着至关重要的作用。它们使用各种技术，包括列签名分析，该分析考虑元数据、唯一性和列中是否存在空值等因素。此分析有助于识别主键和唯一键，从而促进推断主数据集之间的潜在连接。此外，这些人工智能引擎可以描述主数据与其他类型数据（如交易和交互）之间的关系，从而丰富对数据的上下文理解。
此外，自然语言处理用于从非结构化数据源（例如文档和社交媒体源）中提取相关信息，并将其转换为结构化格式以供进一步分析。然后使用贝叶斯和遗传算法等高级人工智能技术将提取的信息与主数据记录集成。人工智能的这种集成不仅可以统一不同数据源中的信息，还可以提供主数据关系和交互的全面、详细视图。
在主数据管理中使用人工智能进行主数据关系发现可提高洞察生成的准确性、速度和有效性。这支持在数字化转型计划中做出更明智的决策和战略规划，使组织能够更好地应对当今数字化商业环境的复杂性。
8.主数据治理
主数据治理 (MDG) 描述了整个组织对数据质量、可访问性和安全性的精确管理和保证。它涉及精心安排政策、流程和标准，规定如何在企业内使用、处理和共享数据。在这种情况下，在主数据管理中使用 AI 通过无缝集成数据质量、管理和策略实施，对于优化和自动化 MDG 的各个方面至关重要。
例如，MDM 领域的 AI 引擎可以展示 AI 如何有效简化将业务术语表定义、策略和数据所有者链接到主数据的流程。通过结合领域发现、数据相似性分析和自然语言处理 (NLP) 技术，此类 AI 引擎可以自主提高这些关联的生产力和准确性。这种增强功能极大地有利于主数据治理中的跨职能协作，确保业务的各个方面无缝集成并以高精度和高效率进行治理。
在 MDM 中的通用 AI 环境中，将数据管理员、应用程序所有者和业务主题专家等利益相关者映射到包含主数据的系统，可以了解谁需要参与主数据管理。这种明确的映射至关重要，因为它不仅提供了清晰度，而且还通过确保所有相关方都参与并对其管理的数据负责来强化管理流程。
熟练使用人工智能可以无缝地实现关联自动化，从而积极提高千年发展目标活动的生产力和准确性。采用域发现和数据相似性技术有助于识别和链接不同数据域中的相似数据元素和实体，确保定义和使用的一致性。同时，NLP 可以解释非结构化数据，将其转化为有价值的见解，帮助建立和维护数据关系，并确保在所有数据域中一致地应用和遵守政策和定义。
从本质上讲，在 MDM 范围内将 AI 纳入 MDG 可确保整个组织的数据管理自动化程度、准确性和效率得到提高。它促进了统一、连贯和协作的数据治理方法，确保数据质量和管理持续并不断优化，以适应不断变化的业务目标和监管环境。
9.隐私和保护
在主数据管理的综合领域中，确保主数据的隐私和安全至关重要，尤其是在以数据为中心的运营和技术环境中。结合人工智能可显著提高通过精确、自动化和适应性机制保护、管理和优化敏感和个人数据的能力。
主数据隐私和安全领域的人工智能就像一个坚定的哨兵，警惕地监控、识别和分类敏感数据，并部署实时保护措施以维护此类数据的完整性和机密性。它浏览密集而多方面的数据环境，检测敏感和个人信息，将其与相应的隐私政策相关联，并动态执行相关安全规则，以防止数据被未经授权的访问和使用。
为了说明这一点，请考虑主数据管理流程中的 AI 引擎。在整个主数据发现阶段，这样的 AI 引擎会一丝不苟地识别和分类敏感数据和个人数据。它的功能不仅限于识别；它还将这些数据与相关的隐私政策相关联，并动态映射执行规则以确保实时数据保护。例如，基于既定的隐私政策和用户授权，可以在查询点动态屏蔽主数据，确保只有授权人员才能访问敏感信息，从而增强数据安全性。
此外，该 AI 引擎的功能还包括在基于 API 的主数据交换期间提供实时保护，而主数据交换是业务流程不可或缺的一部分。它准确识别 API 中的敏感元素，如信用卡号和电子邮件地址，并立即应用预定义的隐私规则。这可确保数据在安全且合规的框架内传输和处理，严格遵守隐私标准和法规。这种方法体现了如何利用 AI 驱动的技术来保护复杂业务环境中的敏感数据，确保安全性和合规性。
从广义上讲，人工智能显著提高了 MDM 中主数据隐私和安全的有效性和稳健性。通过利用智能算法，人工智能系统可以浏览大量不同的数据，检测和保护敏感信息，同时确保在组织和监管政策的严格范围内管理和使用这些数据。这种动态、自动化和智能的方法不仅确保数据隐私和安全得到维护，而且还能根据不断变化的数据格局和监管要求不断优化。
从本质上讲，将人工智能融入 MDM 中的主数据隐私和安全代表了一种强大、安全且具有前瞻性的方法，可确保主数据在复杂且不断发展的数字生态系统中始终受到保护、合规和优化。这种集成增强了数据安全性，并催化了系统、智能和适应性强的数据管理策略，准备熟练应对数据驱动世界中的未来挑战和机遇。
10.数据共享与使用
在数据成为决策和战略努力关键的时代，组织范围内主数据的共享和利用在协调一致且由洞察力驱动的运营方面发挥着关键作用。在主数据管理中使用人工智能，通过在整个数据生命周期中嵌入智能自动化、预测分析和动态数据管理，可以提高共享和使用主数据的效率和战略效用。
人工智能通过在准备和利用数据进行分析的过程中嵌入一层智能和适应性，增强了数据管理员、科学家和业务分析师的能力和生产力。它协调数据的复杂性和多样性，主动推荐相关的主数据，并确保在符合数据治理协议的高效、安全的框架内进行数据共享和使用。
例如，主数据管理领域的 AI 引擎通过结合基于内容的过滤和分析数据特征（例如数据沿袭、用户排名和数据相似性）来区分自己。通过这种分析，引擎可以就应优先使用哪些主数据做出明智的建议。因此，数据利益相关者可以访问最相关和最有洞察力的数据，帮助他们浏览经过最佳安排的数据环境，以支持他们的分析和运营活动。
此外，这种人工智能引擎在管理主数据的合规性和道德使用方面表现出了娴熟的能力。它根据所访问的主数据类型动态应用数据使用条款和条件。此功能可确保数据消费者不断了解如何以符合组织和监管要求的方式使用敏感和私人数据。在接受这些使用政策后，人工智能引擎可以自动将主数据集配置到相应的目的地，例如云数据湖。这可确保数据在合规参数范围内使用，并在数据生态系统中得到有效管理和传输，从而保持完整性和合规性。
从更广泛的角度来看，人工智能为 MDM 中的主数据共享和使用注入了一个系统、智能且适应性强的框架。智能算法可以处理复杂的数据，确保数据消费者访问和使用的数据与数据治理规范相关且符合规范，并自动管理和移动整个组织数据环境中的数据。
从本质上讲，将人工智能融入主数据的共享和使用中，是安全合规、洞察力强、适应性强的战略的基础。它培育了一个数据生态系统，在这个生态系统中，数据不仅被共享和使用，而且还被管理、移动和利用，以在整个数据生命周期中不断优化价值、安全性和合规性。人工智能和 MDM 的这种结合推动组织走向未来，在这个未来中，数据不仅仅是一种资产，而是一种战略性、智能性和适应性强的盟友，可以帮助组织应对数字领域的复杂性和机遇。
五 在主数据管理中使用人工智能的优势
人工智能的特点是能够模拟学习和解决问题等认知能力，是增强主数据管理的变革盟友。人工智能和 MDM 的融合为共生关系铺平了道路，提高了企业数据管理实践的效率、准确性和洞察力。
1.加速数据处理并提高准确性
- 提高处理速度：人工智能算法能够快速解析大量数据，确保从数据中获得的见解及时且可操作。
- 最大限度地减少人为错误： 人工智能提供的自动化功能消除了人为错误的固有可能性，确保了大型数据集中的数据准确性和一致性。识别模式和富有洞察力的数据分析
- 揭示隐藏的趋势：人工智能有助于辨别数据中可能对人类分析师来说仍然模糊的模式和趋势，从而加深理解，并随后做出明智的决策。
- 优化商业策略： 通过人工智能分析产生的洞察力可以照亮改进营销策略、产品设计和其他业务运营的途径，使其更加适应当前的消费者行为和趋势。
2.增强数据治理和安全
自动化数据质量保证：使用人工智能执行数据质量检查等任务可确保数据符合规定的标准，并在整个企业中保持其准确性和一致性。
强大的数据安全：人工智能算法还可以加强数据安全措施，防止违规行为并确保数据管理符合相关法规要求。
3.通过人工智能重振数据清理和验证
自动纠错：机器学习算法可以系统地识别和修正数据中的错误或不一致之处，从而使数据清理过程自动化。分类和结构化数据：人工智能对数据进行分类和归类的能力可确保系统性和连贯性的组织，从而简化后续分析。数据管理支持：人工智能可以主动协助数据管理员提出更正或分类建议，管理员可以审查和实施这些建议，从而提高数据清理过程的准确性和有效性。
4.自动化和智能化数据丰富
属性补全：可以利用人工智能的预测能力，通过识别现有数据集中的模式和相关性来辨别和完成数据中缺失的属性。
广泛的数据利用：人工智能算法可以从各种来源（例如文本文档和社交媒体）推断相关数据，从而丰富可用于分析的数据并确保更全面的视图。
与数据的共生关系：当人工智能系统处理数据时，它们会完善对底层模式和关系的理解，从而逐步增强其预测和分析能力。
通过将 AI 的分析和预测能力与 MDM 相结合，组织能够以更高的洞察力、准确性和效率浏览其数据生态系统的复杂网络。AI 的自动化功能不仅可以减少潜在错误并提高处理速度，还可以从数据中获取更深入、更全面的见解，为企业提供智能，以做出更明智的战略决策。因此，主数据管理中的 AI 不仅代表了技术上的增强；它还标志着管理、理解和从组织数据中获取价值的战略演变。
六 AI如何应用于主数据管理的不同阶段
人工智能在主数据管理中的应用凸显了将先进技术融入传统数据管理实践的变革性影响。人工智能通过自动数据收集、清理、预测分析和数据质量改进增强了 MDM，从而提高了准确性、预见性和与组织目标的一致性。这些进步使企业能够以更高的精度、灵活性和智能性驾驭复杂的数据环境。
1.使用人工智能进行数据收集、清理和处理
- 自动数据收集：
网络抓取： 人工智能系统利用网络抓取技术自主从各种在线来源收集数据，确保数据库丰富多样。
物联网数据收集：人工智能算法可以从物联网 (IoT) 设备中提取和处理数据，增强实时数据效用。
- 人工智能驱动的数据清理：
错误检测：人工智能算法系统地识别数据中的错误和差异，例如重复或不一致。
自动纠正：人工智能可以利用历史和相关数据自动预测并实施纠正。
- 数据处理和准备：
规范化：人工智能算法有助于标准化数据，确保不同数据集的格式一致。
转换：人工智能可以自动将数据转换为可用的格式，确保与分析模型的兼容性。
2.使用机器学习算法进行数据质量分析
- 一致性检查：
交叉验证：机器学习模型使用预定义规则或历史数据交叉验证数据条目，以确保可靠性和一致性。
模式识别：使用算法来辨别数据中的模式，识别和解决可能表明数据质量问题的异常。
- 数据分析：
统计分析：利用统计模型，AI检查数据的分布趋势、平均值、众数和其他指标，以确保数据质量。
异常检测：机器学习模型识别数据中的异常，标记潜在问题以供进一步检查。
- 数据验证：
约束检查：人工智能系统强制预定义的约束以维护数据的完整性和有效性。
语义验证：利用 NLP，AI 确保数据符合语义规则，保证逻辑一致性。
3.利用人工智能进行预测分析和数据预测
- 预测模型：
回归分析：人工智能利用回归模型根据历史趋势和数据关系预测未来的数据点。
分类模型：人工智能将数据分类为预定义的类别，从而促进预测分析。
- 数据预测：
时间序列分析：人工智能模型分析时间序列数据以预测未来趋势，使企业能够预测变化并制定相应的战略。
需求预测：人工智能分析过去的使用趋势、消费者行为和市场动态，以预测未来的需求。
- 规范分析：
决策树：人工智能采用决策树模型来探索不同战略方法的潜在结果。
优化算法：通过评估各种场景和结果，AI推荐最佳策略和操作以实现业务目标。
七 小结
在错综复杂的数据管理世界中，人工智能与 MDM 之间的联合已成为将数据转化为可操作见解和明智决策的重要驱动力。这一结合开创了一个新时代，数据不仅被存储和管理，而且被精心利用，从而释放了各种组织运营的巨大潜力。
AI 为 MDM 引入了一种环境，其中数据质量、安全性和一致性不仅是标准做法，而且被提升到每一位数据都具有内在价值的水平。从无缝自动化实体解析到确保数据隐私和增强数据质量管理，AI 成为 MDM 系统中不可或缺的齿轮，以预测和分析敏锐度引导复杂的数据网络。
展望未来，人工智能与 MDM 的结合将带来一个敏捷、可预测且自适应的数据管理格局。在这里，实时、由人工智能驱动的 MDM 不仅充当了现在与未来之间的桥梁，而且还开拓了新的方向，使数据成为明智决策和创新进步的根本推动力。
通过 AI 和 MDM 之间的协作，我们可以优雅地从原始数据到深刻的智慧，从而创造出一种场景，即组织成为其数据生态系统的熟练架构师。他们以 AI 提供的精确度塑造其数据领域，并通过坚固的 MDM 实践进行保护。随着我们迈入这个新时代，我们不仅期待一个由数据主导的未来，而且期待一段漫长的旅程，其中每次数据交互都是迈向创新和稳步增长的关键一步。
通过认识到人工智能在当今主数据管理中的重要性，我们不仅可以提升当前的能力，还可以描绘出一个数据不仅能支持而且能推动组织沟通和成功迈向新维度的未来。
