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人工智能解决方案的数据管理基础设施：方法和工具
基于人工智能、机器学习、大语言模型、视频分析等的系统所使用的数据管理基础设施需要哪些方法和工具
来源:OSP网站大数据新闻是否有必要更改组织中与数据管理基础架构有关的方法，以广泛实施并成功地使用基于人工智能的解决方案？哪些其他工具将有助于应对在将AI解决方案集成到可用数据基础架构中期间出现的数据管理领域的新挑战？我们给出了这些问题的答案，这些问题是由计划参加第九个论坛“数据管理”的专家提供的。
“数据管理”数据管理方法的变化将发生什么变化
根据我们的专家，可能需要改变方法。的确，灾难不怕革命性。
IBS数字建模部门负责人 Andrei Nikitin认为，组织在组织中广泛使用JI系统的过渡确实需要对数据管理方法进行重大变化：“有必要控制数据质量，监视其生命周期，监控其生命周期，管理元数据，通过信息管理和信息管理和信息安全进行管理。为了实现这一目标，您需要一种集成的方法。此外，需要在组织中使用数据的文化的转变，而不是一次性的措施，而是对数据管理方法的一致演变，这些方法是在公司中引入II技术的。” Alexander Borisov：“变更的规模将取决于对AI-Service的帮助的数据管理和业务实体的成熟度的评估”