一、簡介
主數(shù)據(jù)管理(MDM)是確?？缃M織數(shù)據(jù)一致、可靠的支柱，為關(guān)鍵業(yè)務(wù)實(shí)體(例如客戶和產(chǎn)品等)建立單一事實(shí)來源。然而，傳統(tǒng)的MDM系統(tǒng)在適應(yīng)快速發(fā)展的過程中面臨著挑戰(zhàn)。以新數(shù)據(jù)源和動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)需求為特征的數(shù)據(jù)格局。
為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，本文提出了一種由AI/ML技術(shù)和數(shù)據(jù)湖架構(gòu)提供支持的前瞻性MDM方法。通過利用這些技術(shù)，組織可以克服傳統(tǒng)MDM系統(tǒng)的局限性，并在管理主數(shù)據(jù)方面實(shí)現(xiàn)更高的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。
二.人工智能驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)實(shí)體創(chuàng)建
傳統(tǒng)的MDM系統(tǒng)經(jīng)常與預(yù)定義的實(shí)體結(jié)構(gòu)作斗爭，從而阻礙了它們適應(yīng)新型主數(shù)據(jù)的能力。所提出的方法通過以下機(jī)制將活力引入實(shí)體創(chuàng)建：
自然語言處理(NLP)：NLP算法分析數(shù)據(jù)湖中的元數(shù)據(jù)、模式信息和數(shù)據(jù)樣本，以推斷潛在的新實(shí)體。命名實(shí)體識(shí)別和語義分析等技術(shù)有助于理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和含義，從而促進(jìn)新興數(shù)據(jù)實(shí)體的識(shí)別。
聚類算法：無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)聚類算法根據(jù)相似性對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分組，提出可能對(duì)應(yīng)于新主數(shù)據(jù)實(shí)體的邏輯分組。這種方法允許自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)體，而不依賴于預(yù)定義的結(jié)構(gòu)。
用戶界面和數(shù)據(jù)管理：用戶友好的界面使數(shù)據(jù)管理員能夠?qū)彶?、完善和批?zhǔn)人工智能建議的實(shí)體。這種協(xié)作方法可確保生成的實(shí)體與組織不斷發(fā)展的業(yè)務(wù)領(lǐng)域理解保持一致。
三．自適應(yīng)模型訓(xùn)練和細(xì)化
識(shí)別不同來源的重復(fù)記錄是一項(xiàng)基本的MDM功能。傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)經(jīng)常難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的細(xì)微差別。所提出的方法采用AI/ML模型進(jìn)行自適應(yīng)模型訓(xùn)練和細(xì)化：
監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用標(biāo)記數(shù)據(jù)集訓(xùn)練決策樹、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，以學(xué)習(xí)區(qū)分匹配記錄的模式。這種監(jiān)督方法提高了重復(fù)記錄識(shí)別的準(zhǔn)確性。
主動(dòng)學(xué)習(xí)和半監(jiān)督技術(shù)：當(dāng)新數(shù)據(jù)流進(jìn)入MDM系統(tǒng)時(shí)，主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可識(shí)別人類專家標(biāo)記的潛在匹配/不匹配。這種持續(xù)的反饋循環(huán)通過結(jié)合人類專業(yè)知識(shí)和解決數(shù)據(jù)變化，隨著時(shí)間的推移增強(qiáng)模型性能。
四．黃金記錄的創(chuàng)造
從匹配記錄創(chuàng)建“黃金記錄”需要采用細(xì)致入微的方法來捕獲現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。所提出的方法采用人工智能來創(chuàng)建概率性黃金記錄：
概率匹配：考慮數(shù)據(jù)相似性、新近度和來源可靠性，將置信度分?jǐn)?shù)分配給潛在匹配。與基于規(guī)則的確定性邏輯相比，這種概率方法可以更準(zhǔn)確地評(píng)估數(shù)據(jù)匹配。
生存算法：“黃金記錄”的屬性是根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量得分、業(yè)務(wù)規(guī)則和概率置信度得分確定的。這確保了最終的綜合記錄反映了來自不同來源的最準(zhǔn)確和相關(guān)的信息。
五.數(shù)據(jù)湖作為人工智能驅(qū)動(dòng)的MDM的基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)湖是人工智能驅(qū)動(dòng)的MDM解決方案的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，具有以下幾個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：
集中數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)湖整合了來自各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，確保MDM流程能夠使用全面的最新信息。
可擴(kuò)展性：數(shù)據(jù)湖可以處理大量和各種數(shù)據(jù)，這對(duì)于滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求和增加數(shù)據(jù)復(fù)雜性至關(guān)重要。
架構(gòu)靈活性：數(shù)據(jù)湖支持讀取時(shí)架構(gòu)，無需復(fù)雜的架構(gòu)重組即可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)MDM實(shí)體創(chuàng)建和更改，從而提高敏捷性和適應(yīng)性。
六.總結(jié)
AI/ML技術(shù)與數(shù)據(jù)湖架構(gòu)的集成代表了主數(shù)據(jù)管理的未來。通過采用這些技術(shù)，組織可以克服傳統(tǒng)MDM系統(tǒng)的局限性，在管理主數(shù)據(jù)方面實(shí)現(xiàn)更大的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性，并推動(dòng)數(shù)字時(shí)代的創(chuàng)新。
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數(shù)據(jù)分類分級(jí)方法、標(biāo)準(zhǔn)及應(yīng)用實(shí)踐
