及建立关键术语的通用定

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不太明显且不太引人注目的应用是改善数据管理。我们看到人工智能在五个常见的数据管理领域发挥着重要作用： 分类：广泛包括从文档、照片、手写内容和其他媒体中获取、提取和构建数据。 编目：帮助定位数据。 质量：减少数据错误。 安全性：保护数据免受不良行为者的侵害，并确保其使用符合相关法律、政策和惯例。 数据集成：帮助构建。

数据 主列表 ，包括通过合并列表。 下面，我们依次讨论这些领域。我们还描述了供应商格局以及人类对数据管理至关重要的方式。 人工智能（部分）救援 仅靠技术无法取代良好的数据管理流程，例如主动提高数据 店铺 质量、确保每个人都了解自己的角色和责任、构建数据供应链等组织结构以义。但人工智能是一种宝贵的资源，可以极大地提高生产力和公。



司从数据中获得的价值。以下是人工智能对组织中的有效数据管理影响最大的五个领与我们合作并严格控制对数据的访问。 治理方面的一个难题是产品包含整合的元素，不同的业务部门使用相同的应用程序。最大的问题是：谁是该应用程序的真正所有者？我们还没有解决问题。我们越来越倾向于从用户域。 领域一：分类 数据分类和提取是一个广泛的领域，并且随着更。