论文人工智能让智能数据枢纽成为现实是关于人工智能方面的论文题目、论文提纲、人工智能论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
对于企业来说,数字革命最令人憧憬的希望之一是,它能够利用数据创造价值,即通过来自专业网络和实际“物件”的原始信息流获得投资回报.
然而,企业很难阐明如何从这个新数据源获取价值.Gartner的研究副总裁兼知名分析师Andrew White最近在评论战略计划中的数据和分析时指出：“绝大多数此类文件根本没有提及实际可衡量的业务成果,误以为战略这个术语指计划、行动、决策、风险、原则、目标、方向、努力和战术等.”
为何将数据与简单、容易、有意义的业务成果联系起来很难?一方面是由于这些数据库常常很庞大、错误百出,因而用起来不方便.比如在银行,出纳员每天与客户打交道.虽然银行的系统可能有客户的重复记录,但是出纳员清楚自己在跟谁交谈,因为客户就在面前.
但无论出纳员的服务质量如何,如果客户后来与银行的多名出纳员接触,每次都要提供重复的资料,客户可能会想：“他们不认识我吗?我上星期来过了啊！”如果提示出纳员询问关于客户资料的几个简单又不唐突的问题,岂不是很容易避免这种窘境?
银行可能慢慢在多个部门搭建起多个系统以支持不同的应用软件,但可能无法相互联系.然而,出纳员只与一个系统进行交互,银行不会（也不应该）将所有的客户资料提供给该出纳员.
如果银行使用的系统只为该出纳员提供相应的部分信息,“您目前的电子邮箱是jim@xyz.com还是jim@abc.com,还是说这两个都是您的?”,像这样的简单提问就有望解读此类问题.情况会变得明朗起来,而后端系统可能会进行纠正,把纠正后的信息并入所有相关系统.
这么做的好处显而易见：银行拥有更好的数据无异于获得更好的向上销售和交叉销售机会,最终提高客户满意度.
应用数据管理
在本人为例,银行的每个应用系统（支票、储蓄、贷款和投资等）都有该系统专有的数据.比如说,虽然信用评级和工作就业方面的资料是贷款信息的一部分,但它们不包括在支票账户信息中.同样,投资账户资料不需要最近的ATM交易,不过它们对支票账户来说很重要.所有这些数据由银行的各个应用系统来管理.
然而,某方面的数据与所有账户有关：姓名、地址、电话可能还有当前账户余额.问题开始出现在驻留在多个应用系统中的这些共享数据,而整个数据质量和监管行业致力于拿出解决方案.多个应用系统共有,因而跨多个应用系统管理的数据属于应用数据管理（ADM）这个概念.
ADM是一种技术支持的商业规范,旨在帮助用户管理和治理运行特定的商业应用软件或套件（如CRM、ERP或SCM）所需要的应用数据.这可能包括主数据管理（MDM）,虽然有相同的技术功能,但用途与MDM全然不同.
数据枢纽结合一切
数据枢纽是指这个概念：统管驻留在各应用系统上的共享数据,那样能够以一种共同理解、无干扰性的方式来加以管理.
数据枢纽可能是逻辑的或物理的.其本质不是存储交易信息,而是协调（执行）信息治理和共享策略.它通过核对自上而下、自下而上的数据以及由内而外、众包的数据,让用户可以全方位了解企业的所有数据.
数据枢纽拥有MDM的所有功能,辅以重要的组件,因而能够同时成为数据管理记录系统、事实来源和交互系统.要满足这个广泛的业务需求,需要一系列功能（比如数据治理、质量、丰富和目录）；理想情况下,这些功能都应该在一个平台中,便于使用、迅速实现价值.
目前的想法
业界在如何接受这种思路?由于一小批分析师开始规范数据枢纽和ADM,围绕数据枢纽和ADM方面的讨论似乎终于紧跟实际部署的解决方案,应该会平息最终用户客户面对大量缺乏协调的软件产生的挫折感,这些软件互相拼凑起来,销售时却号称单一“平台”.
最近人工智能和机器学习领域的发展将帮助数据枢纽成为现实.这样一来,智能数据枢纽中的人工智能可以运用于平台底层,帮助合理的业务流程.比如说,智能算法学习到一定程度后,最终会提出建议,从而幫助监管实现自动化,确定工作流程的优先级,匹配、合并和调用外部微服务,以增强数据枢纽的核心功能.
这让数据枢纽能够以易于获取的方式向各种各样的用户（比如银行出纳员）出示主数据对象和非主数据对象（记录系统、静态或动态变化的值和交易数据等）.
在智能数据枢纽时代,银行出纳员帮助客户获得更好的服务,银行为客户提供更完整的体验,这种日子已迎面而来.
（作者Michael Hiskey是智能主数据管理公司Semarchy的首席战略官.本文由IDG旗下Infoworld授权刊载.）
总结:本论文主要论述了人工智能论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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