क्या 'एआई' और डेटा अखंडता व्यावसायिक निर्णयों में शक्ति प्रदान कर सकती है ?

   कंप्यूटर आधारित इंटेलिजेंस और डेटा इंटिग्रिटी संभवत: व्यवसाय के विकल्पों में और बड़े पैमाने पर विश्वास को बढ़ा सकते हैं।

   निस्संदेह, एआई और मशीन लर्निंग ने उन आईटी संघों पर नियंत्रण कर लिया है जो उन्नत परिवर्तन के माध्यम से ऊपरी हाथ की तलाश में हैं।  सूचना की सत्यता के संबंध में एआई और मशीन लर्निंग दोनों एक बुनियादी काम करते हैं।  दुनिया भर में 75% से अधिक एसोसिएशन पारंपरिक आईटी रिहर्सल पर एआई और मशीन लर्निंग पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।  आज संघों के लिए उपलब्ध जटिल डेटा की भारी मात्रा से निपटने के लिए पारंपरिक आईटी पूर्वाभ्यास की उपेक्षा की गई है।  सूचना के विशाल माप को तोड़ने के लिए, संघों को त्वरित साधनों को समायोजित करने की आवश्यकता है, और यही वह स्थान है जहां एआई और मशीन लर्निंग फायदेमंद साबित होते हैं।  प्रत्येक एसोसिएशन में व्यावसायिक विकल्प निस्संदेह आत्म-अनुशासित होते हैं, यदि एआई सूचना की जबरदस्त मात्रा से निपटने में सहायता करता है, सूचना विश्वसनीयता के पाठ्यक्रम पर काम करने के लिए।

डेटा अखंडता में कंप्यूटर आधारित गुप्त जानकारियां...

रिपोर्टों के अनुसार, 2025 तक विश्व स्तर पर, व्यक्तियों पर प्रतिदिन 463 एक्साबाइट जानकारी बनाने के लिए भरोसा किया जाता है।  पारंपरिक एआई पूर्वाभ्यास के माध्यम से पूरी जानकारी से निपटने के लिए संगठनों के लिए यह अजीब है।  सौभाग्य से, एआई इस असाइनमेंट को बोधगम्य बना सकता है, क्योंकि यह लोगों की तुलना में जल्दी काम करता है और व्यावहारिक रूप से बिना किसी ब्रेक के लगातार काम कर सकता है।  जबरदस्त जानकारी को दूर करने के संबंध में, सूचना को और अधिक विकसित करने के लिए, AI गुणवत्ता जांच को रोबोट कर सकता है और सिफारिशें कर सकता है।  कुछ विशेषज्ञ स्वीकार करते हैं कि एआई गणना संभवतः सूचनात्मक संग्रह की जांच कर सकती है जिसके लिए लोगों को लंबे समय तक या उससे अधिक समय की आवश्यकता होगी।

सूचना अखंडता और एआई व्यावसायिक निर्णयों को शक्ति प्रदान कर सकते हैं ...

   प्रत्येक एसोसिएशन बुनियादी सूचना संसाधनों को संग्रहीत करता है, उदाहरण के लिए, क्लाइंट और कार्यकर्ता रिकॉर्ड, और इन सूचनाओं को सूचना भंडार में मुश्किल से प्राप्त करने के लिए दूर रखा जाता है।  एसोसिएशन के प्रत्येक पारंपरिक आईटी निर्माण में बड़े व्यावसायिक अनुप्रयोगों और उनके जुड़े सूचना आधार, कई सर्वर फ़ार्म और कुछ नई जानकारी होती है, जो क्लाउड में उत्पन्न होती है।  ये संदर्भित चर सूचना के भण्डार को प्रेरित कर सकते हैं और संघों ने सूचना की सटीकता की गारंटी देने के लिए उपेक्षा की है।  सूचना की विश्वसनीयता के लिए प्रथागत आईटी रिहर्सल का पालन करने वाले संघ आमतौर पर सूचना बंक से जूझ रहे हैं।

  एक समीक्षा के अनुसार, हाल ही में बनाए गए सूचना अभिलेखों में से 45% से अधिक में एक गलती जैसी कोई बात है।  नतीजतन, व्यवसाय प्रमुख जिन्हें अपने व्यावसायिक विकल्पों को आधार बनाने के लिए गुणवत्तापूर्ण जानकारी की आवश्यकता होती है, वे खतरे में हैं।  यहां एआई जरूरतमंद दोस्त के रूप में आता है।  एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके जानकारी में प्रगति को समझना, तैयार जानकारी फ़्लोट, और सुझाए गए गुणवत्ता सिद्धांत, जानकारी की प्रकृति पर काम करने में सहायता कर सकते हैं जैसे मैन्युअल जिम्मेदारी को कम करने के लिए सूचना पाइपलाइनों को मशीनीकृत करना है।  इस प्रकार का रोबोटाइजेशन सूचना की बोधगम्यता और सूचना की सुस्पष्टता के विस्तार में सहायता करता है।  सामाजिक-अर्थशास्त्र महत्वपूर्ण बाहरी सूचनाओं में से एक होने के कारण ग्राहकों पर एक विस्तृत परिप्रेक्ष्य देकर संघों को सूचना झुकाव को नष्ट करने में मदद करता है।  हालाँकि, AI और AI दोनों मॉडल बाहरी सूचना सुधार मॉडल के साथ जानकारी बढ़ाने से लाभान्वित होते हैं, यह समझना महत्वपूर्ण है कि AI और मशीन लर्निंग दोनों उन्हें बनाने के लिए समान रूप से महत्वपूर्ण हैं।  एसोसिएशन एआई पर भरोसा करते हैं क्योंकि यह सीमित समय में सबसे चरम और सटीक जानकारी दे सकता है।  डेटा अखंडता आवश्यक है, क्योंकि जानकारी के बिना ईमानदारी, कोई जानकारी में विश्वास नहीं कर सकता है और इसके अलावा उस जानकारी पर निर्भर व्यावसायिक विकल्पों पर विश्वास नहीं कर सकता है।