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“从文明之初到 2003 年，人类共创造了 5 EB 的信息，而现在，每两天就会产生同样多的信息。”这句来自谷歌执行董事长 Eric Schmidt 的话诞生于 2011 年。如今，这一数字约为每天 0.33 ZB（3.2877 亿 TB）。在现代世界，一切都与数据相关；每一次点击、滑动、轻触与浏览都足以影响商业决策。然而，真正的难题在于如何管理数据生成的规模与速度。
随着数据生成速度的提升，数据管理也在同步演进。我们从简单的关系型数据库与 ETL 起步，随后迎来了大数据与非结构化数据，进而催生了自动化数据管道与数据湖。但这场数据雪崩似乎没有尽头。现代数据复杂、高度非结构化、来源多样，超出了传统技术的承载力。所幸，如今我们有了 AI 来解决数据管理之忧。
AI 已经流行了一段时间。特别是在生成式 AI问世之后，这项技术正在迅速渗透到我们生活的方方面面。因此，将其用于数据管理顺理成章。
但 AI 究竟如何改变数据管理？本文将深入探讨人工智能对数据抽取、映射、质量与分析的影响。
AI 与数据管理的融合
2023 年，伴随生成式 AI 的出现，AI 采用进入快车道。根据麦肯锡最新调查，三分之一的受访者表示，生成式 AI 至少已被用于一个业务职能。40% 的组织表示他们已采用 AI，并预计将加大在 AI 上的投入。
谈到在数据管理中采用 AI，需认识到数据需求也在演变。数据共享正迅速成为常态。组织正在寻求数据去中心化，并将其作为产品提供给内部与外部客户。此外，随着对数据织布（data fabric）需求的增长，市场需要能够实现自动化与增强型数据集成的解决方案。
AI 非常契合这些数据需求的变化。从数据摄取到分析，AI 都具备抽象数据管理流程复杂性的能力，从而加速整个过程。
亚马逊是一个典型案例，展示了在数据管理中采用 AI 如何助推营收腾飞。这家零售巨头会关注以往购物行为、站内花费、心愿单、地理位置等数据点，并利用 AI 与预测分析，提前洞察客户在他们意识到之前的潜在需求。
那么，幕后发生了什么？AI 如何运作？诸如机器学习算法等 AI 技术，可以加速数据清洗、分类、聚类与异常检测等常规任务。除此之外，自然语言处理与深度学习简化了文本分析、情感分析与图像分析，应用场景不胜枚举。
下面我们按数据管理的各个步骤逐一拆解 AI 的影响。
AI 与数据抽取
任何数据管理循环的第一步都是数据抽取。面对文本、PDF、图像等非结构化数据源，传统工具已捉襟见肘。最初的工具多为基于模板的方法，只有当文档遵循相同模板时，才能自动抽取数据。然而，AI 消除了模板统一性的要求。由 AI 驱动的数据抽取工具使用自然语言处理来理解企业需要抽取的字段。举例来说，如果企业想从发票或采购订单中抽取客户信息，只需指定字段，工具就能不受格式限制地完成抽取。
AI 与数据映射
数据抽取完成后，需要将其从源端映射到目标端。过去，这通常是 IT 专业人员编写代码的手工流程。随后，出现了零代码的数据映射工具，使数据专业人士可以通过可视化拖放来进行数据映射。如今，AI 已彻底改变了数据映射。
人工智能实现了对数据源、属性与关系的自动发现。机器学习算法会分析现有数据，以识别模式与关联，从而减少时间与人力投入。此外，AI 简化了模式映射：算法通过模式识别与语义分析来识别异构模式之间的相似性。
AI 与数据质量
尽管企业已能高效地产生海量数据，但仍常常受到数据质量问题困扰。根据 IBM 的数据，仅在美国，低质量数据每年的代价就高达3.1 万亿美元，这表明数据管理软件的演进仍未能显著缓解这一难题。然而，AI 可能带来不同的结果。
AI 算法可以扫描数据集以发现错误、不一致与异常，并立即进行修复。AI 算法的一大优势在于其处理缺失数据的能力：它们能检测到数据中的缺失值，并在不牺牲准确性的前提下，用估计值进行填补。
AI 与数据分析
在数据管理流程的最后一步——数据分析中，AI 或许能发挥最大的作用。随着 GPT 的推出，NLP 在数据分析中的轻量级集成日益增多。NLP 技术可分析来自社交媒体、客户反馈与文档等来源的文本数据。AI 还可以使用聚类算法将相似数据进行分组。
决策树与回归分析是数据分析中的基础技术。由 AI 驱动的机器学习模型可以轻松构建复杂的决策树，哪怕是在多维数据集中。
结语
AI 在数据管理中的作用不容忽视。它不仅仅是“更炫”的分析方式，而是当下的现实需求。企业如今需要实时洞察，而 AI 恰能提供。随着时间推移，AI 的作用只会愈发凸显。
未来有望在边缘 AI 方面取得进展，即在数据采集源头完成数据分析与计算。该技术将消除大量手工环节，令数据管理更加高效便捷。
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