Аудит баз данных

Аудит баз данных для цифровизации и ИИ — это процесс анализа текущих баз данных компании с целью подготовки их к эффективному использованию для внедрения ИИ и цифровизации. Этот аудит направлен на оценку того, как данные могут быть использованы для построения моделей машинного обучения и внедрения аналитических инструментов, не меняя сами данные, а лишь оптимизируя их доступность и структуру.

Основные задачи аудита баз данных для цифровизации и ИИ:

1. Оценка структуры и качества данных: Анализируются данные, которые собираются в компании, их актуальность, полнота и точность. Это важно для того, чтобы построенные на этих данных модели ИИ были точными и эффективными.
2. Обеспечение доступности и совместимости данных: Проводится проверка того, насколько легко и быстро данные могут быть получены для обработки, а также насколько хорошо они совместимы между собой для использования в аналитических платформах и моделях ИИ.
3. Интеграция данных для ИИ: Рассматриваются способы интеграции различных источников данных (например, из разных отделов, приложений и систем) в единую платформу, на которой будут строиться модели ИИ.
4. Оптимизация хранения и обработки данных: Оценивается текущая инфраструктура для хранения и обработки данных, чтобы гарантировать, что она готова к масштабированию для работы с большими объемами данных и поддерживает потребности ИИ-моделей.