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[인공지능] AI는 곧 자체 데이터 관리를 감독한다. AI는 데이터를 기반으로 한다. 더 많은 데이터에 액세스할 수 있고 데이터가 더 정확하고 상황에 맞을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있다.문제는 현재 전 세계 디지털 발자국에 의해 생성되는 데이터 양이 너무 커서 모든 데이터를 처리하는 데 수십억은 아니더라도 말 그대로 수백만 명의 데이터 과학자가 필요하다는 것이다. 그리고 여전히 AI 기반 프로세스에 의미 있는 영향을 미칠 만큼 빠르게 일어나지는 않을 것이다.

https://venturebeat.com/2021/11/24/ai-will-soon-oversee-its-own-data-management

JM Kim | 기사입력 2021/11/29 [00:00]

[인공지능] AI는 곧 자체 데이터 관리를 감독한다. AI는 데이터를 기반으로 한다. 더 많은 데이터에 액세스할 수 있고 데이터가 더 정확하고 상황에 맞을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있다.문제는 현재 전 세계 디지털 발자국에 의해 생성되는 데이터 양이 너무 커서 모든 데이터를 처리하는 데 수십억은 아니더라도 말 그대로 수백만 명의 데이터 과학자가 필요하다는 것이다. 그리고 여전히 AI 기반 프로세스에 의미 있는 영향을 미칠 만큼 빠르게 일어나지는 않을 것이다.

https://venturebeat.com/2021/11/24/ai-will-soon-oversee-its-own-data-management

JM Kim | 입력 : 2021/11/29 [00:00]

AI를 돕는 AI

이것이 많은 조직이 AI가 제대로 작동하는 데 필요한 데이터를 스크러빙하는 데 도움이 되는 AI로 전환하는 이유이다. 

 

Dell 2021년 글로벌 데이터 보호 지수(Global Data Protection Index)에 따르면 현재 일반 기업은 5년 전보다 10배 더 많은 데이터를 관리하고 있으며 전 세계 로드는 2016 "" 1.45페타바이트에서 오늘날 14.6페타바이트로 급증했다. 데이터 센터, 클라우드, 에지 및 전 세계의 연결된 장치에서 데이터가 생성됨에 따라 이러한 상승 추세가 앞으로도 계속 이어질 것으로 예상할 수 있다.

 

이러한 환경에서 데이터를 최대한 활용하지 못하는 조직은 말 그대로 돈을 창 밖으로 던지고 있는 것이다. 따라서 앞으로 문제는 AI를 데이터 관리 솔루션에 통합할지 여부가 아니라 어떻게 통합할 지이다.

 

AI는 데이터 관리 프로세스의 각 단계에 고유한 기능을 제공하는데, 이는 두드러진 비트와 바이트를 찾기 위해 방대한 양을 선별하는 능력뿐만 아니라 변화하는 환경과 변화하는 데이터 흐름에 적응할 수 있다는 점이다. 예를 들어 AtScale의 설립자이자 CTO David Mariani에 따르면 데이터 준비 영역에서 AI는 일치, 태그 지정, 결합 및 주석 달기와 같은 주요 기능을 자동화할 수 있다. 거기에서 볼륨을 스캔하기 전에 데이터 품질을 확인하고 무결성을 개선하여 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 경향과 패턴을 식별하는 데 능숙하다. 이 모든 것은 데이터가 구조화되지 않은 경우에 특히 유용하다.

 

가장 데이터 집약적인 산업 중 하나는 의료 분야로, 의료 연구에서 상당한 양의 부하가 발생한다. 따라서 Anju Life Sciences Software에 따르면 임상 연구 기관(CRO) AI 기반 데이터 관리의 최전선에 있다는 것은 놀라운 일이 아니다. 우선, 데이터 세트를 간과하거나 단순히 폐기하지 않는 것이 중요하다. 그렇게 하면 매우 중요한 연구 결과를 망칠 수 있기 때문이다.

 

머신러닝은 수집 오류나 잘못된 문서로 인해 일반적으로 거부되는 데이터 세트의 유효성을 종종 보존하면서 데이터 수집 및 관리를 최적화하는 데 이미 그 가치를 입증하고 있다. 이는 결과적으로 시험 노력의 결과에 대한 더 큰 통찰력을 제공하고 전체 프로세스에 대해 더 큰 ROI를 유도한다.

 

데이터 마스터하기

그럼에도 불구하고 많은 조직이 새로운 MDM(마스터 데이터 관리) 제품군을 설치하고 실행하기 때문에 조만간 새로운 지능형 버전으로 교체할 가능성이 거의 없다. 다행히 그럴 필요는 없다. Open Logic Systems에 따르면 새로운 종류의 지능형 MDM 부스터가 채널을 강타하여 조직이 AI를 기존 플랫폼에 통합하여 데이터 생성 및 분석에서 프로세스 자동화, 규칙 시행 및 워크플로 통합에 이르기까지 모든 것을 지원할 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 작업의 대부분은 사소하고 반복적이므로 데이터 관리자는 더 높은 수준의 분석 및 해석에 시간을 할애할 수 있다. 

 

디지털 기업에서 다른 업무를 수행하는 데 필요한 데이터를 관리하기 위해 AI를 배포하려는 이러한 추세는 데이터 과학자 및 기타 지식 근로자의 업무 성격을 변화시킬 것이다. 사람들은 더 이상 현재 하고 있는 일을 하지 않고 AI 기반 프로세스의 결과를 모니터링한 다음 정의된 목표에서 벗어날 경우 변경하는 데 집중할 것이다.

 

그러나 무엇보다 AI 기반 데이터 관리는 비즈니스 속도를 극적으로 가속화할 것이다. 데이터는 디지털 세계의 왕이며 왕은 기다리는 것을 좋아하지 않는다.

 
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