ADM выходит за рамки базовых функций хранения и поиска традиционного управления данными. Он добавляет интеллектуальный уровень, позволяя организациям получить более глубокое понимание своих данных с помощью автоматизированного анализа, распознавания образов и предиктивного моделирования.
Автоматизация рутинных задач: одним из ключевых отличий является степень автоматизации. ADM автоматизирует повторяющиеся и трудоемкие задачи, такие как очистка данных, проверка и индексация, освобождая человеческие ресурсы для более стратегических видов деятельности.
Адаптивность и обучение: Традиционные список телефонных номеров системы управления данными часто требуют ручных обновлений и вмешательств. ADM, с другой стороны, разработана для обучения и адаптации с течением времени. Алгоритмы машинного обучения позволяют системе повышать свою производительность на основе взаимодействия с пользователем и развивающихся шаблонов данных.
логотипПопрощайтесь с ручными ограничениями и воспользуйтесь интеллектуальными, автоматизированными и адаптивными возможностями ADM
Роль новых технологий в управлении дополненными данными
В основе дополненного управления данными лежат новые технологии, в частности ИИ и машинное обучение. Эти технологии играют ключевую роль в преобразовании того, как организации управляют, анализируют и извлекают ценность из своих данных:
Предиктивная аналитика: алгоритмы машинного обучения в ADM позволяют проводить предиктивную аналитику, помогая организациям предвидеть будущие тенденции, выявлять потенциальные проблемы и принимать упреждающие решения на основе аналитических данных.