人工智能正在改变大数据时代处理数据管理和分析的方式。组织正在生成比以往更多的数据，使用传统方法访问数据的过程不仅耗时，而且对数据集构成威胁。为了应对这一挑战，人工智能改变了我们在结构、可用性和访问方面查看数据的方式。


人工智能数据感知

传统数据分析在可以成功提取准确元数据的文件类型方面存在限制。但是，AI Datasense 可以从多种不同格式的文件类型中提取元数据，从而有助于更好地了解数据中的内容。这有助于实现更快、更智能的搜索性能。|

AI DataSense 和目录

DataSense 有助于创建智能目录 ，这对于选择正确的数据集以用于创建机器学习算法很重要。它创建索引，使过滤器具有深远的适应性和有效性。它还可以帮助用户的搜索更智能，从而节省时间并根据他们的工作职责推荐他们可能想要查看的数据。为搜索提出的建议通常基于业务术语、联系人、部门等。

AI DataSense 技术的优势

持续的数据丰富：通过不断学习数据的使用方式，算法会做出正确的调整，以提高数据的可访问性和准确性。
可用的数据结构视图：人工智能驱动的 DataSense 技术将创建数据的可视化，使用户易于理解。
轻松进行数据分类：人工智能驱动的 DataSense 技术有助于以对非技术用户来说也合乎逻辑的方式对数据进行分类。
更快的搜索：通过智能元数据和目录优化搜索过程，用户有更高的机会获得最佳搜索结果。在大数据时代，搜索可以产生数十或数百个结果，拥有获得正确结果的能力可以节省时间并提高组织内的效率。

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