在传统的数据集成过程中，数据流依赖于预配置脚本、源数据到目标系统的手动映射以及僵化的静态模式。虽然这些方法可能适用于某些用例，但它们无法跟上现代数据环境的动态特性，因为现代数据环境的数据量、类型和格式都在不断变化。
另一方面，AI 增强型数据集成可以动态地适应不断变化的业务需求。AI 技术能够实现更快的适应速度、更智能的转换以及更高效的大规模数据处理。以下是 AI 赋能的关键组件，它们将现代 AI 数据集成与传统方法区分开来。
关键组件优势
AI 通过自动映射模式并适应变化来加速新数据源的集成。
异常检测和质量监控 提高数据准 塞浦路斯 whatsapp 数据库 确性和可信度：AI 通过识别不一致和异常情况来确保数据质量，从而增强对数据的信任。
自然语言处理 (NLP) 可扩展性，无需额外投入：NLP 使 AI 能够处理非结构化数据，并随着数据集的增长无缝扩展。
AI 驱动的开发 AI CoPilot 简化了管道创建，通过减少错误、节省时间和自动化工作流程来提高效率。
自动化维护 适应变化：AI 推荐或自动执行数据转换，使管道能够动态适应数据的变化。
自我修复管道 降低运营成本：AI 自主检测并修复管道问题，最大限度地减少停机时间并减少人工干预。
迈出智能自动化管道的第一步。预订 Matillion 演示，体验其实际运行。
预约演示
AI 在现代 ETL 和 ELT 工作流中的作用
ETL（提取、转换、加载）涉及从源系统提取数据，将其转换为所需格式，然后将其加载到目标系统（例如数据仓库）。ELT（提取、转换、加载）则颠倒了转换和加载的顺序，充分利用了云仓库的计算能力。