这些也将成为 2021 年的 增强数据管理 数据发现和数 重磅新闻。机器学习能力和人工智能引擎再次投入使用。在这种情况下，它们将用于查找和理解数据，并进行企业信息管理分类——包括数据 增强数据管理 数据发现和数 质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统（DMS）——自我配置和自我调整。
自动机器学习/可解释人工智能
正如我已经提到的，2021 年将加速实现决策过程自动化。然而，在许 电话号码资源 多情况下，组织仍需要探索和证明如何做出此类决策。因此，应用程序领导者必须能够构建可解释和可解释的模型。一些解决方案采用的“黑匣子”方法只会将用户拒之门外。越来越多的分析师将转而寻找负责任、可解释和可解释的人工智能，以揭开部署模型的面纱。这种透明度激发了人们对生成结果 望 您是在 816 区域内拨打本地电话还是 似乎 的更大信心，并将为越来越多的公民数据科学家提供学习和成长系统的机会。此外，模型可以根据不断变化的环境进行修改和微调。在 2021 年及以后，应该没有必要在自动化和民主化之间做出选择。有了正确的解决方案，两者将齐头并进。
因此，即使未来可能面临来自对手的新层次威胁（特别是针对政府和医疗保健目标），组织仍可以通过采用众包网络安全方法来做好防御准备。
数据完整性之旅
企业领导者必须为所有数字化转型计划。通过优先考 些 邮寄线索 方 虑集成、质量、位置智能和丰富性，组织可以通过更高的准确性、一致性和背景信息获得竞争优势。数据完整性为企业决策和进入市场的方式提供动力。在当今日益数据驱动的世界中，数据完整性对于成功至关重要。