一、概述

在當今數字化環境中，企業面臨的挑戰不僅包括管理海量數據，還包括處理各種復雜數據，尤其是來自物聯網 (IoT) 設備和聯網技術等新興來源的數據。云技術的重大轉變使這一情況更加復雜，促使企業不再僅僅采購基礎設施，而是更加戰略性地利用技術和服務，以最大限度地提高數據資產價值。

“數據敏捷性”概念應運而生，成為應對這種情況的關鍵。它體現了企業適應和有效響應全球數據管理動態需求的能力。考慮到不準確的主數據可能對組織收入產生重大影響，這種敏捷性至關重要。在日益受到AI（人工智能）和ML（機器學習）影響的市場中，采用創新的數據管理技術變得不可或缺。

如今，強大的主數據管理 (MDM) 策略已成為企業在競爭環境中取得成功的關鍵。MDM 解決方案是商業世界中的真相基礎，對于大數據分析和面向未來的數據存儲庫至關重要。它們使組織能夠從各種數據類型中提取更深入的見解并探索新的數據類別，從而增強決策能力。

將 AI 和 ML 集成到數據管理中不僅預示著數據質量、云就緒性和可擴展性的新時代的到來，而且還使企業能夠有效地管理、解釋和利用其數據。這種集成可幫助企業做出更明智的決策并增強戰略運營能力，為數據密集型的未來做好準備。

• 什么是主數據？
• 什么是主數據管理 (MDM)？
• 人工智能在主數據管理中的用例

    a.數據發現

    b.數據沿襲

    c.數據建模

    d.獲取和分類

    e.數據質量

    f.匹配和合并

    g.數據關系發現

    h.數據治理

    i.隱私和保護

    j.數據共享與使用

• 在主數據管理中使用人工智能的優勢：分析視角
• AI如何應用于主數據管理的不同階段？

    a.使用人工智能進行數據收集、清理和處理

    b.使用機器學習算法進行數據質量分析

    c.利用人工智能進行預測分析和數據預測

二、什么是主數據

主數據是指企業內部的關鍵核心數據，對于開展業務運營和做出明智決策至關重要。這些數據包含有關業務交易所圍繞的主要實體的重要信息，通常很少發生變化。主數據不是交易性的，而是在定義和指導交易方面發揮著關鍵作用。主數據的主要領域通常包括客戶、產品、員工、供應商和位置。每個領域都可以進一步劃分為子領域，根據各種屬性和上下文提供詳細的分類和細分。這種徹底的細分和分類提高了數據的可管理性和利用率，加強了各種業務流程和決策場景中的戰略數據利用率。主數據管理需要一種超越簡單列表的綜合方法，深入研究這些不同數據類型的更復雜、更結構化和更全面的管理。

區分主數據與企業中常見的其他類型的數據非常重要：

• 非結構化數據：包括非特定數據格式，例如電子郵件、白皮書和營銷材料。非結構化數據雖然重要，但并不屬于主數據。
• 交易數據：包含業務交易的詳細記錄。它的特點是時間性和針對特定事件或活動的特殊性，與主數據的更穩定性不同。
• 元數據：涉及描述其他數據的數據，提供額外的背景和理解。元數據支持并澄清主數據和交易數據，但不被視為主數據本身。
• 分層數據：此數據類型概述了不同數據元素之間的關系和依賴關系。它可以與主數據密切相關，但更適合說明數據中的連接和層次結構。
• 參考數據：由一類特殊數據組成，用于對其他數據元素進行分類或鏈接，通常與外部標準或分類相關聯。雖然它可以與主數據相關聯，但它在提供背景和標準化方面具有獨特的用途。

了解這些區別對于任何組織的有效數據管理都至關重要，確保每種類型的數據都得到適當的分類和管理，以實現最佳的業務效率和洞察力。

三、什么是主數據管理 

MDM 不僅僅是旨在管理、協調和保護企業主數據的技術、流程和工具的融合。MDM 可確保這些重要數據在整個組織及其業務關聯方中準確、一致且全面可用，它已不再只是一種技術解決方案，而是涵蓋了通常需要保護主數據完整性的關鍵業務流程和策略調整。

MDM 是一個多方面的過程，需要精心創建和持續維護主數據。它認識到，投資開發干凈一致的數據集只是第一步。同樣重要的是建立機制以確保數據在整個生命周期中的完整性和可靠性。這需要持續努力保持數據的準確性、最新性和一致性，從而保持其對業務運營和決策的價值和實用性。MDM 的復雜性在于其雙重責任，不僅要建立高質量的主數據，還要長期保持其質量。根據所采用的特定技術和策略，MDM 可能專注于一個領域（例如客戶、產品或位置），也可能跨越多個領域，而多領域 MDM 提供了一系列優勢，包括一致的數據管理體驗、最小化技術占用空間、跨領域共享參考數據、降低總擁有成本和提高投資回報率。

為了達到最佳效果，MDM 策略必須圍繞六個基本原則構建，每個原則對于協調強大的 MDM 程序都至關重要：

• 治理：建立戰略框架，指導和管理組織結構、政策、原則和標準，以方便訪問經過驗證和認證的主數據。它涉及組建一個跨職能團隊來闡明和定義 MDM 計劃的各個方面。
• 測量：根據 MDM 程序的既定目標不斷對其進行評估，并關注數據質量和持續改進。
• 組織：確保在整個 MDM 程序中適當地安排合適的人員，包括主數據所有者、數據管理員和治理參與者。
• 政策：概述并遵守 MDM 計劃應遵循的一組標準、政策和要求。
• 流程：制定涵蓋數據生命周期并用于管理主數據的定義流程。
• 技術： 實施主數據中心和任何支持整體 MDM 計劃的支持技術。

總而言之，MDM 超越了技術解決方案的典型界限，在組織政治和技術挑戰的細微差別中穿梭，確保主數據在整個企業中保持不受污染、可靠和一致的資產。因此，強大的 MDM 策略應全面整合這六個學科，確保主數據不僅能滿足其直接的功能目的，而且還能在不斷變化的業務環境中形成一個可持續的數據管理框架。

四、人工智能在主數據管理中的用例

1.數據發現

瀏覽錯綜復雜、海量的主數據已被公認為是一項多方面的挑戰，尤其是考慮到不斷生成的數據量過大。根據 IDC 的數據，2020 年全球創建或復制了 64.2 澤字節 (ZB) 的數據，而預計在 2020-2025 年預測期內，數據的復合年增長率 (CAGR) 將達到 23%。根據 Okta 的《企業 工作研究》，組織（尤其是大型組織）平均使用 175 個應用程序，而小型組織平均使用 73 個應用程序，因此對強大數據管理的需求變得更加明顯。再加上數據湖預計以 30% 的復合年增長率增長，高效的數據管理方法的重要性顯而易見。

在這種情況下，采用手動方法來審查數據，尤其是當數據跨越無數來源的數百萬列時，既不可持續也不實用。機器學習 (ML) 技術采用聚類、數據相似性評估和語義標記策略，已成為關鍵工具。這些 ML 方法能夠自動處理主數據發現和域識別的復雜過程，從而簡化發現過程、增強可擴展性并全面提高生產力。

在主數據管理領域，人工智能 (AI) 在數據發現方面的應用已促成各種先進機制和引擎的開發，旨在簡化這一復雜過程。此類創新的一個顯著例子是人工智能引擎，它通過為數據列分配語義標簽，對數據字段進行分類。該引擎使用標記從根本上簡化了數據發現和標記。對于未分類的列，用戶只需分配一個基本標簽（例如“電子郵件”）即可指示該列的內容。然后，系統會使用此信息自動在相關列之間傳播類似的標簽，通過關聯進行學習和適應，就像在一張社交媒體照片中標記一個人可以讓系統自動在其他圖片中標記同一個人一樣。

一旦確定了列的域，就會采用復雜的 AI 技術（例如實體發現）將這些單個字段集成到綜合主數據實體中。此過程可能涉及將各種數據字段（如姓名、地址和聯系方式）組合成單個客戶主數據記錄。這些 AI 方法從用戶交互中學習，觀察主數據管理任務期間不同數據字段的組合方式。然后應用這種學習來識別和制定整個企業數據環境中的主數據實體。

最終，在 MDM 中使用 AI 不僅可以提高效率并簡化數據管理流程，還可以提高組織內主數據的準確性和可用性。這代表著在確保有效管理和利用主數據來支持業務決策和運營方面邁出了重要一步。

2.數據沿襲

在主數據管理的復雜生態系統中，了解和可視化數據的旅程（其來源、移動和轉換）具有重要意義，特別是在確保合規性、維護數據質量和執行明智的業務決策方面。這一旅程被廣泛稱為數據沿襲，可以利用AI 技術進行細致的映射和監控，這些技術在簡化和增強 MDM 的這一關鍵方面正發揮著越來越重要的作用。

人工智能技術能夠掃描技術元數據并通過基于機器學習的關系發現來辨別關系，從而有效地自動完成數據沿襲映射。這使得企業不僅可以對主數據的來源和類型進行分類，還可以追蹤這些數據在整個企業中跨各種來源和應用程序傳輸的復雜路徑。

在實際情況下，主數據管理領域的通用 AI 引擎可以作為現代數據管理工具所包含功能的典型示例。這種引擎不僅僅是對主數據源及其各自的域類型進行分類。它還構建了一個廣泛的地圖，說明了主數據在整個業務環境中如何在各種來源和應用程序之間流動。

由此產生的譜系圖成為指導關鍵業務活動的強大工具。它不僅僅是數據流的視覺表示；當它被附加信息（如鏈接屬性和相關業務流程）豐富時，它就變成了理解和優化組織內數據使用的寶貴資產。這種工具體現了人工智能如何將主數據管理提升到一個新的水平，幫助組織更好地理解其數據環境中存在的關系和依賴關系。

這種由人工智能輔助、面向業務的數據沿襲在追蹤數據移動和轉換不僅有益而且通常具有監管意義的環境中被證明尤為重要。例如，金融服務中的“了解你的客戶”(KYC) 等活動需要對數據移動有深入的了解，以確保嚴格遵守法規。同樣，產品跟蹤和追蹤活動對于確保生命科學領域的安全和遵守監管要求至關重要。

以美國食品藥品管理局 (FDA) 為例，該機構嚴格跟蹤整個藥品供應鏈，包括原料、供應商、制造商和分銷商。通過這種全面的監控，FDA 可以及時發現批次中的問題，追蹤其最終目的地，并在必要時執行召回以防止潛在危害。這說明了如何通過 AI 工具可視化數據的完整生命周期，從而提高在不同行業環境中管理主數據的可見性和控制力。

通過在 MDM 中采用 AI 進行數據沿襲，組織不僅可以對其數據旅程有細致的了解，還可以確保主數據的更高程度的精確度、合規性和戰略性利用，從而推動整個企業的明智決策和優化運營。

3.數據建模

數據建模在各種數字化轉型項目中都至關重要，例如數字商務、云數據倉庫和數據湖以及應用程序現代化，尤其是在主數據管理中。建立一個集中式 MDM 中心，供應用程序和分析數據存儲用作單一事實來源，不僅可以簡化 MDM，還可以增強其在操作和分析利用方面的可擴展性。這要求中心能夠熟練地管理主數據模型，確保核心屬性和層次結構在所有來源中保持一致和標準化。

在這種復雜情況下，人工智能成為重要的推動因素，為 MDM 中與數據建模相關的挑戰提供復雜且自動化的解決方案。人工智能發揮巨大作用的關鍵任務之一是模式匹配，這一過程對于實現跨不同數據源的數據模型的一致性和一致性至關重要。模式匹配需要識別和鏈接語義相關主數據模型中的屬性或屬性集，鑒于不同組織平臺上數據的多樣性和動態性，這可能特別困難。

利用貝葉斯概率方法等先進技術，人工智能可以有效地將自動化方法應用于發現過程中編目的主數據模型。這不僅有助于精確匹配不同架構中的屬性，而且還通過最大限度地減少人為錯誤的可能性來提高流程的準確性和效率。

此外，一旦完成屬性匹配，AI 算法就可以根據模式匹配推薦在數據模型中應使用哪些核心屬性和層次結構。這意味著 AI 不僅促進了數據建模的機械方面，而且還提供了智能見解，指導模型構建中的決策，確保它們反映組織數據的現實和需求。

因此，在 MDM 中，AI 大大超越了其傳統應用，不僅充當自動化工具，還充當幫助構建更連貫、更準確、更相關的主數據模型的指南。這進而有助于組織在各種來源之間保持一致和統一的單一事實來源，從而提高其數字化轉型計劃的可靠性和有效性。因此，在數據建模過程中巧妙地加入 AI可確保在整個企業中采用更精簡、更智能、更具戰略性的方法管理主數據。

4.獲取和分類

主數據管理本身就很復雜，隨著來自不同來源的主數據大量涌入，其復雜性也呈指數級增長。MDM 領域中的兩個關鍵組件，即主數據的“獲取”和“分類”，分別涉及數據的同化及其在總體數據模型中的適當分類。在 MDM 中的人工智能背景下，這些組件獲得了更高的效率、更低的誤差幅度和指數級的可擴展性。

在主數據管理中，通過使用 AI 自動提取和導入主數據，可以大大增強“獲取”階段的功能。遺傳算法、命名實體識別 (NER)和自然語言理解 (NLU) 等 AI 技術可以顯著簡化和自動化識別和分類數據源中的字段，然后將其與現有主數據模型對齊的過程。這種結構化和集成數據的過程不僅限于基于文件的數據；它也適用于來自 API 端點的數據，并且可以合并到應用程序工作流中。這種廣泛的適用性提高了與客戶和合作伙伴應用程序共享主數據的業務流程的效率。AI 驅動的工具通過自動化數據提取和集成來體現這種能力，從而簡化和加速 MDM 中的獲取階段。

將焦點轉向“分類”，將主數據映射到數據模型中的相關層次級別至關重要，尤其是在電子商務中。在這里，產品分類成為一項必不可少的活動，不僅影響搜索和導航，還影響協作和基于內容的過濾算法產生的產品推薦的質量和相關性。由于零售商經常更新大量產品庫存，有時一次更新涉及數千種產品，因此手動分類變得非常耗費人力，而且容易出錯。

AI 通過使用機器學習方法（利用多項式樸素貝葉斯和支持向量機 (SVM) 等文本分類方法）實現準確且可擴展的產品分類，從而顯著緩解了這些挑戰。例如，AI 引擎計算與特定產品類別相關的詞塊（例如產品標題或說明）的概率，并根據此概率評分將產品分配到類別層次結構中的適當級別。

將 AI 集成到 MDM 框架中，特別是在采集和分類中，可以減輕這些任務的勞動密集型性質，并提高這些流程的精度、可靠性和可擴展性。因此，這種 AI 增強方法不僅可以確保主數據被準確提取和分類，還可以確保它與組織結構和流程無縫銜接，從而提高數字商務的運營效率和戰略協調。

5.數據質量

確保主數據無可挑剔的質量是主數據管理的基本要求，直接影響所得出的見解和操作功能的可信度、準確性和實用性。在這種情況下，人工智能脫穎而出，成為變革的催化劑，巧妙地與主數據質量保證的各個方面交織在一起，從而不僅提高了準確性和可靠性，而且還在相關流程中實現了顯著的自動化。

與主數據質量相關的關鍵挑戰之一是確保其準確性、完整性和一致性。人工智能通過采用自然語言處理 (NLP)和機器學習技術的混合來解決這種復雜性，這些技術可能包括確定性、啟發式和概率方法。這些技術使組織能夠自動執行主數據分析、清理和標準化的復雜過程，從而簡化數據質量保證過程，同時提高其可擴展性和生產力。

深入研究主數據管理領域，人工智能引擎的使用可以顯著改變數據質量保證。如果使用得當，這些引擎能夠自動化數據管理的關鍵方面。它們可以推薦并自主將數據質量規則與相關主數據字段關聯起來。這使得基于這些規則的質量評估能夠實現自動化。

此外，這些 AI 引擎通過直觀的儀表板熟練地顯示結果。它們還執行諸如清理和標準化企業內各個來源的主數據等任務。雖然特定工具可以展示這些功能，但更廣泛的重點是 AI 在處理 MDM 中復雜的數據質量方面發揮的重要作用。這種方法強調了 AI 在提高不同業務環境中主數據的準確性、可靠性和整體管理方面的潛力。

此外，在數據模型層面，針對地址、電話號碼和電子郵件等常見主數據字段類型引入了“智能字段”的創新概念。實施這些上下文感知字段意味著系統本能地理解如何標準化和驗證數據，從而提供額外的數據質量保證層。一個簡單的操作，例如單擊復選框，就可以自動根據權威來源（例如國家郵政數據庫）驗證信息，確保數據符合既定的質量規范。

從整體來看，人工智能是確保 MDM 中主數據質量的重要盟友，它細致地貫穿各種流程，以確保數據的準確性、完整性和一致性。它不僅通過自動化任務來實現這一點，還通過集成一定程度的智能和學習來實現這一點，在不斷變化的數據環境中逐步改進和調整其保障主數據質量的方法，從而為企業在數字時代的戰略和運營目標奠定基礎。

6.匹配和合并

在主數據管理中，匹配和合并活動通過細致地識別和合并重復記錄，在提高數據質量和完整性方面發揮著關鍵作用，鑒于組織數據的海量性和多面性，這項任務的復雜性成倍增加。在這里，人工智能成為工具，在匹配和合并活動中引入精確性、可擴展性和一定程度的自動化，同時適應不斷變化的數據環境。

重復數據刪除與匹配和合并活動有著內在聯系，值得深入研究，因為它涉及從各個應用程序的海量數據中篩選重復的主數據記錄，并明智地將它們整合為統一的權威版本（通常稱為“黃金記錄”）。黃金記錄代表著單一、全面的視圖，囊括了從無數來源提取和整合的準確而全面的數據。

在實際情況下，為主數據管理開發的 AI 引擎可以自動識別重復的主數據記錄并提出合并策略。此示例說明了 AI 如何顯著提高主數據匹配和合并活動的效率和準確性。但是，需要注意的是，這些總體原則并不局限于任何單一工具，而是可以應用于 MDM 中的各種 AI 技術。主要目標始終如一：提高處理主數據的效率，確保在不同系統和平臺上準確合并和維護主數據。

聲明性規則和 AI 規則的融合通常是這些技術的基礎，以提高數據匹配的準確性。在某些 MDM 系統中，使用基于該領域豐富專業知識的聲明性規則有助于跨多個字段進行索引和阻止。這種方法旨在快速過濾掉不匹配的對，從而使匹配過程更快、更準確。相比之下，機器學習規則可能采用隨機森林分類器等算法。這些算法依賴于主動學習，不斷地訓練和再訓練系統以適應各種數據場景，同時保持高精度。這些分類器基于決策樹運行，決策樹可以深入了解模型決定匹配或不匹配記錄背后的原因。這不僅提高了匹配過程的有效性，還增加了一層透明度和控制力。

人工智能在 MDM 中的主數據匹配和合并中的作用不可低估，它是通過智能、自動化和可擴展的方法確保數據一致性、可靠性和準確性的關鍵。雖然特定工具闡明了這些功能，但將人工智能集成到主數據管理中的更廣泛視角強調了變革性影響，確保組織能夠靈活、精確和智能地瀏覽數據網絡，從而保護和提高其主數據資產的質量和實用性。

7.數據關系發現

在當今的數字化轉型環境中，組織非常注重加深對客戶互動和業務流程的理解。他們采用各種技術，例如客戶體驗和旅程映射、業務生態系統建模和價值流映射。這些方法的目標是發現可能隱藏在部門孤島中的見解，并確保優化策略與總體業務成果保持一致，而不是偏向特定的職能領域。

這種方法的一個關鍵要素是主數據關系發現，尤其是通過在主數據管理中使用人工智能。此過程涉及詳細探索不同主數據域（例如客戶、產品和供應商數據）之間的聯系。通過這樣做，可以全面了解和管理端到端業務流程。

在此背景下，人工智能引擎通過識別主數據中的關系，在自動編排跨領域、跨部門知識圖譜方面發揮著至關重要的作用。它們使用各種技術，包括列簽名分析，該分析考慮元數據、唯一性和列中是否存在空值等因素。此分析有助于識別主鍵和唯一鍵，從而促進推斷主數據集之間的潛在連接。此外，這些人工智能引擎可以描述主數據與其他類型數據（如交易和交互）之間的關系，從而豐富對數據的上下文理解。

此外，自然語言處理用于從非結構化數據源（例如文檔和社交媒體源）中提取相關信息，并將其轉換為結構化格式以供進一步分析。然后使用貝葉斯和遺傳算法等高級人工智能技術將提取的信息與主數據記錄集成。人工智能的這種集成不僅可以統一不同數據源中的信息，還可以提供主數據關系和交互的全面、詳細視圖。

在主數據管理中使用人工智能進行主數據關系發現可提高洞察生成的準確性、速度和有效性。這支持在數字化轉型計劃中做出更明智的決策和戰略規劃，使組織能夠更好地應對當今數字化商業環境的復雜性。

8.主數據治理

主數據治理 (MDG) 描述了整個組織對數據質量、可訪問性和安全性的精確管理和保證。它涉及精心安排政策、流程和標準，規定如何在企業內使用、處理和共享數據。在這種情況下，在主數據管理中使用 AI 通過無縫集成數據質量、管理和策略實施，對于優化和自動化 MDG 的各個方面至關重要。

例如，MDM 領域的 AI 引擎可以展示 AI 如何有效簡化將業務術語表定義、策略和數據所有者鏈接到主數據的流程。通過結合領域發現、數據相似性分析和自然語言處理 (NLP) 技術，此類 AI 引擎可以自主提高這些關聯的生產力和準確性。這種增強功能極大地有利于主數據治理中的跨職能協作，確保業務的各個方面無縫集成并以高精度和高效率進行治理。

在 MDM 中的通用 AI 環境中，將數據管理員、應用程序所有者和業務主題專家等利益相關者映射到包含主數據的系統，可以了解誰需要參與主數據管理。這種明確的映射至關重要，因為它不僅提供了清晰度，而且還通過確保所有相關方都參與并對其管理的數據負責來強化管理流程。

熟練使用人工智能可以無縫地實現關聯自動化，從而積極提高千年發展目標活動的生產力和準確性。采用域發現和數據相似性技術有助于識別和鏈接不同數據域中的相似數據元素和實體，確保定義和使用的一致性。同時，NLP 可以解釋非結構化數據，將其轉化為有價值的見解，幫助建立和維護數據關系，并確保在所有數據域中一致地應用和遵守政策和定義。

從本質上講，在 MDM 范圍內將 AI 納入 MDG 可確保整個組織的數據管理自動化程度、準確性和效率得到提高。它促進了統一、連貫和協作的數據治理方法，確保數據質量和管理持續并不斷優化，以適應不斷變化的業務目標和監管環境。

9.隱私和保護

在主數據管理的綜合領域中，確保主數據的隱私和安全至關重要，尤其是在以數據為中心的運營和技術環境中。結合人工智能可顯著提高通過精確、自動化和適應性機制保護、管理和優化敏感和個人數據的能力。

主數據隱私和安全領域的人工智能就像一個堅定的哨兵，警惕地監控、識別和分類敏感數據，并部署實時保護措施以維護此類數據的完整性和機密性。它瀏覽密集而多方面的數據環境，檢測敏感和個人信息，將其與相應的隱私政策相關聯，并動態執行相關安全規則，以防止數據被未經授權的訪問和使用。

為了說明這一點，請考慮主數據管理流程中的 AI 引擎。在整個主數據發現階段，這樣的 AI 引擎會一絲不茍地識別和分類敏感數據和個人數據。它的功能不僅限于識別；它還將這些數據與相關的隱私政策相關聯，并動態映射執行規則以確保實時數據保護。例如，基于既定的隱私政策和用戶授權，可以在查詢點動態屏蔽主數據，確保只有授權人員才能訪問敏感信息，從而增強數據安全性。

此外，該 AI 引擎的功能還包括在基于 API 的主數據交換期間提供實時保護，而主數據交換是業務流程不可或缺的一部分。它準確識別 API 中的敏感元素，如信用卡號和電子郵件地址，并立即應用預定義的隱私規則。這可確保數據在安全且合規的框架內傳輸和處理，嚴格遵守隱私標準和法規。這種方法體現了如何利用 AI 驅動的技術來保護復雜業務環境中的敏感數據，確保安全性和合規性。

從廣義上講，人工智能顯著提高了 MDM 中主數據隱私和安全的有效性和穩健性。通過利用智能算法，人工智能系統可以瀏覽大量不同的數據，檢測和保護敏感信息，同時確保在組織和監管政策的嚴格范圍內管理和使用這些數據。這種動態、自動化和智能的方法不僅確保數據隱私和安全得到維護，而且還能根據不斷變化的數據格局和監管要求不斷優化。

從本質上講，將人工智能融入 MDM 中的主數據隱私和安全代表了一種強大、安全且具有前瞻性的方法，可確保主數據在復雜且不斷發展的數字生態系統中始終受到保護、合規和優化。這種集成增強了數據安全性，并催化了系統、智能和適應性強的數據管理策略，準備熟練應對數據驅動世界中的未來挑戰和機遇。

10.數據共享與使用

在數據成為決策和戰略努力關鍵的時代，組織范圍內主數據的共享和利用在協調一致且由洞察力驅動的運營方面發揮著關鍵作用。在主數據管理中使用人工智能，通過在整個數據生命周期中嵌入智能自動化、預測分析和動態數據管理，可以提高共享和使用主數據的效率和戰略效用。

人工智能通過在準備和利用數據進行分析的過程中嵌入一層智能和適應性，增強了數據管理員、科學家和業務分析師的能力和生產力。它協調數據的復雜性和多樣性，主動推薦相關的主數據，并確保在符合數據治理協議的高效、安全的框架內進行數據共享和使用。

例如，主數據管理領域的 AI 引擎通過結合基于內容的過濾和分析數據特征（例如數據沿襲、用戶排名和數據相似性）來區分自己。通過這種分析，引擎可以就應優先使用哪些主數據做出明智的建議。因此，數據利益相關者可以訪問最相關和最有洞察力的數據，幫助他們瀏覽經過最佳安排的數據環境，以支持他們的分析和運營活動。

此外，這種人工智能引擎在管理主數據的合規性和道德使用方面表現出了嫻熟的能力。它根據所訪問的主數據類型動態應用數據使用條款和條件。此功能可確保數據消費者不斷了解如何以符合組織和監管要求的方式使用敏感和私人數據。在接受這些使用政策后，人工智能引擎可以自動將主數據集配置到相應的目的地，例如云數據湖。這可確保數據在合規參數范圍內使用，并在數據生態系統中得到有效管理和傳輸，從而保持完整性和合規性。

從更廣泛的角度來看，人工智能為 MDM 中的主數據共享和使用注入了一個系統、智能且適應性強的框架。智能算法可以處理復雜的數據，確保數據消費者訪問和使用的數據與數據治理規范相關且符合規范，并自動管理和移動整個組織數據環境中的數據。

從本質上講，將人工智能融入主數據的共享和使用中，是安全合規、洞察力強、適應性強的戰略的基礎。它培育了一個數據生態系統，在這個生態系統中，數據不僅被共享和使用，而且還被管理、移動和利用，以在整個數據生命周期中不斷優化價值、安全性和合規性。人工智能和 MDM 的這種結合推動組織走向未來，在這個未來中，數據不僅僅是一種資產，而是一種戰略性、智能性和適應性強的盟友，可以幫助組織應對數字領域的復雜性和機遇。

五、在主數據管理中使用人工智能的優勢

人工智能的特點是能夠模擬學習和解決問題等認知能力，是增強主數據管理的變革盟友。人工智能和 MDM 的融合為共生關系鋪平了道路，提高了企業數據管理實踐的效率、準確性和洞察力。

1.加速數據處理并提高準確性

• 提高處理速度：人工智能算法能夠快速解析大量數據，確保從數據中獲得的見解及時且可操作。
• 最大限度地減少人為錯誤： 人工智能提供的自動化功能消除了人為錯誤的固有可能性，確保了大型數據集中的數據準確性和一致性。
  識別模式和富有洞察力的數據分析
• 揭示隱藏的趨勢：人工智能有助于辨別數據中可能對人類分析師來說仍然模糊的模式和趨勢，從而加深理解，并隨后做出明智的決策。
• 優化商業策略： 通過人工智能分析產生的洞察力可以照亮改進營銷策略、產品設計和其他業務運營的途徑，使其更加適應當前的消費者行為和趨勢。

2.增強數據治理和安全

自動化數據質量保證：使用人工智能執行數據質量檢查等任務可確保數據符合規定的標準，并在整個企業中保持其準確性和一致性。

強大的數據安全：人工智能算法還可以加強數據安全措施，防止違規行為并確保數據管理符合相關法規要求。

3.通過人工智能重振數據清理和驗證

自動糾錯：機器學習算法可以系統地識別和修正數據中的錯誤或不一致之處，從而使數據清理過程自動化。
分類和結構化數據：人工智能對數據進行分類和歸類的能力可確保系統性和連貫性的組織，從而簡化后續分析。
數據管理支持：人工智能可以主動協助數據管理員提出更正或分類建議，管理員可以審查和實施這些建議，從而提高數據清理過程的準確性和有效性。

4.自動化和智能化數據豐富

屬性補全：可以利用人工智能的預測能力，通過識別現有數據集中的模式和相關性來辨別和完成數據中缺失的屬性。

廣泛的數據利用：人工智能算法可以從各種來源（例如文本文檔和社交媒體）推斷相關數據，從而豐富可用于分析的數據并確保更全面的視圖。

與數據的共生關系：當人工智能系統處理數據時，它們會完善對底層模式和關系的理解，從而逐步增強其預測和分析能力。

通過將 AI 的分析和預測能力與 MDM 相結合，組織能夠以更高的洞察力、準確性和效率瀏覽其數據生態系統的復雜網絡。AI 的自動化功能不僅可以減少潛在錯誤并提高處理速度，還可以從數據中獲取更深入、更全面的見解，為企業提供智能，以做出更明智的戰略決策。因此，主數據管理中的 AI 不僅代表了技術上的增強；它還標志著管理、理解和從組織數據中獲取價值的戰略演變。

六、AI如何應用于主數據管理的不同階段

人工智能在主數據管理中的應用凸顯了將先進技術融入傳統數據管理實踐的變革性影響。人工智能通過自動數據收集、清理、預測分析和數據質量改進增強了 MDM，從而提高了準確性、預見性和與組織目標的一致性。這些進步使企業能夠以更高的精度、靈活性和智能性駕馭復雜的數據環境。

1.使用人工智能進行數據收集、清理和處理

• 自動數據收集：

     網絡抓取： 人工智能系統利用網絡抓取技術自主從各種在線來源收集數據，確保數據庫豐富多樣。

     物聯網數據收集：人工智能算法可以從物聯網 (IoT) 設備中提取和處理數據，增強實時數據效用。

• 人工智能驅動的數據清理：

     錯誤檢測：人工智能算法系統地識別數據中的錯誤和差異，例如重復或不一致。

     自動糾正：人工智能可以利用歷史和相關數據自動預測并實施糾正。

• 數據處理和準備：

     規范化：人工智能算法有助于標準化數據，確保不同數據集的格式一致。

     轉換：人工智能可以自動將數據轉換為可用的格式，確保與分析模型的兼容性。

2.使用機器學習算法進行數據質量分析

• 一致性檢查：

     交叉驗證：機器學習模型使用預定義規則或歷史數據交叉驗證數據條目，以確保可靠性和一致性。

     模式識別：使用算法來辨別數據中的模式，識別和解決可能表明數據質量問題的異常。

• 數據分析：

     統計分析：利用統計模型，AI檢查數據的分布趨勢、平均值、眾數和其他指標，以確保數據質量。

     異常檢測：機器學習模型識別數據中的異常，標記潛在問題以供進一步檢查。

• 數據驗證：

     約束檢查：人工智能系統強制預定義的約束以維護數據的完整性和有效性。

     語義驗證：利用 NLP，AI 確保數據符合語義規則，保證邏輯一致性。

3.利用人工智能進行預測分析和數據預測

• 預測模型：

     回歸分析：人工智能利用回歸模型根據歷史趨勢和數據關系預測未來的數據點。

     分類模型：人工智能將數據分類為預定義的類別，從而促進預測分析。

• 數據預測：

     時間序列分析：人工智能模型分析時間序列數據以預測未來趨勢，使企業能夠預測變化并制定相應的戰略。

     需求預測：人工智能分析過去的使用趨勢、消費者行為和市場動態，以預測未來的需求。

• 規范分析：

     決策樹：人工智能采用決策樹模型來探索不同戰略方法的潛在結果。

     優化算法：通過評估各種場景和結果，AI推薦最佳策略和操作以實現業務目標。

七、小結

在錯綜復雜的數據管理世界中，人工智能與 MDM 之間的聯合已成為將數據轉化為可操作見解和明智決策的重要驅動力。這一結合開創了一個新時代，數據不僅被存儲和管理，而且被精心利用，從而釋放了各種組織運營的巨大潛力。

AI 為 MDM 引入了一種環境，其中數據質量、安全性和一致性不僅是標準做法，而且被提升到每一位數據都具有內在價值的水平。從無縫自動化實體解析到確保數據隱私和增強數據質量管理，AI 成為 MDM 系統中不可或缺的齒輪，以預測和分析敏銳度引導復雜的數據網絡。

展望未來，人工智能與 MDM 的結合將帶來一個敏捷、可預測且自適應的數據管理格局。在這里，實時、由人工智能驅動的 MDM 不僅充當了現在與未來之間的橋梁，而且還開拓了新的方向，使數據成為明智決策和創新進步的根本推動力。

通過 AI 和 MDM 之間的協作，我們可以優雅地從原始數據到深刻的智慧，從而創造出一種場景，即組織成為其數據生態系統的熟練架構師。他們以 AI 提供的精確度塑造其數據領域，并通過堅固的 MDM 實踐進行保護。隨著我們邁入這個新時代，我們不僅期待一個由數據主導的未來，而且期待一段漫長的旅程，其中每次數據交互都是邁向創新和穩步增長的關鍵一步。

通過認識到人工智能在當今主數據管理中的重要性，我們不僅可以提升當前的能力，還可以描繪出一個數據不僅能支持而且能推動組織溝通和成功邁向新維度的未來。