時(shí)間：2022-04-22 17:54:01 | 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間：2022-04-22 17:54:01 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
全球IT技能人員的缺乏已經(jīng)造成了相應(yīng)的損失。例如,根據(jù)Veritas最近的研究,企業(yè)平均需要新增27名全職IT人員,才能在明年完成疫情項(xiàng)目的安全工作。在2022年,預(yù)測(cè)AI和ML有望減輕IT團(tuán)隊(duì)的壓力。但是,AI和ML能夠幫助彌合差距并接手人工工作的前提是,對(duì)IT人員來(lái)說(shuō),當(dāng)務(wù)之急是數(shù)據(jù)是否干凈,是否有重復(fù)或過(guò)時(shí)的信息。關(guān)于數(shù)據(jù)分析有一句老話,叫做錯(cuò)進(jìn),錯(cuò)出,除非喂給人工智能的是有用的數(shù)據(jù),否則它做出來(lái)的決策也將是無(wú)效或無(wú)用的。然而,35%的商業(yè)數(shù)據(jù)被認(rèn)為是 "暗數(shù)據(jù)",也就是說(shuō),管理數(shù)據(jù)的人也不知道它是什么。在從決策IT中獲得真正的價(jià)值之前,企業(yè)應(yīng)當(dāng)盤(pán)點(diǎn)這些暗數(shù)據(jù),從而確保決策所依據(jù)的信息是有用的。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù),清理,工作
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