Het toenemende belang van augmented datamanagement

Het toenemende belang van augmented datamanagement

De hoeveelheid data groeit snel. Daarbij wordt data steeds vaker automatisch gegenereerd, waarbij AI deze ontwikkeling versterkt. Daarnaast zijn databronnen zoals wetenschappelijke instrumenten, sensornetwerken en IoT-apparatuur in toenemende mate aan de orde. Het efficiënt beheren van deze grote hoeveelheden data, het extraheren van informatie, het creëren van inzichten en het maximaal benutten van de waarde van de data is een uitdagende opgave.

‍

Augmented datamanagement, een vorm van op AI gebaseerde automatisering, is in ontwikkeling en neemt handmatige werkzaamheden van datamanagementteams sterk over, zoals het bouwen van data-orchestratiepijplijnen, kwaliteitsbeoordeling en repetitieve dataintegratieprocessen.

‍

Om het toenemende gebruik van AI voor datamanagement goed te kunnen benutten, is datakwaliteit essentieel. AI wordt daarom erkend als een belangrijke pijler voor datamanagementoplossingen die meer contenten datakwaliteitsbewust zijn.

Volwassenheid

WATCH

PLAN

ACT

Laat alle ACT trends zien

Meer gediversifieerde toegang tot grote AI-modellen Toename van co-evolutie tussen hardware en AI Samenwerking tussen mensen en AI Democratisering van het creëren van XR-content met behulp van generatieve AI Publieke investeringen in XR blijven toenemen Standaardisatie van data space-architecturen voor veilig en vertrouwd datadelen Het toenemende belang van augmented datamanagement Opkomst van betrouwbare authenticatie Digital Trust Frameworks: van hiërarchische naar gedistribueerde modellen van vertrouwen Opkomend dual-use van AI in cybersecurity Toegankelijkere privacyverhogende technologieën voor datadeling Toenemende druk om voorbereid te zijn op post-quantumcryptografie Opkomst van maatregelen voor veilige internet-of-thingsomgevingen Het groeiende belang van beveiligingsprotocollen voor het werken in de cloud Toenemende investeringen in de Europese cloudinfrastructuur en soevereiniteit Meer AI-gestuurde hardware in datacenters om workloads in de cloud te beheren Toenemende behoefte aan heterogene en hybride computerplatforms Afwegingen in nauwkeurigheid bij approximate computing Vaste draadloze netwerktoegang Glasvezelnetwerken: strategische infrastructuur voor de kenniseconomie Het versterken van de robuustheid en het potentieel van quantumcomputing Integratie van quantumsensing in andere domeinen

Publieke waarden

Autonomie:

Privacy

Rechtvaardigheid:

Transparantie

Gelijkwaardigheid

Verantwoordelijkheid

Integriteit

Menselijkheid:

Drivers

Automatisering en AI;

Connectiviteit en interactie;

Digitale transformatie;

Impact

Onderwijs

AI-gestuurd datamanagement kan enorme voordelen opleveren voor het onderwijs, door meer gepersonaliseerd lesmateriaal te ontwikkelen, docenten te ondersteunen bij het beoordelingsproces en het onderwijs te ondersteunen door administratieve taken te automatiseren.

Onderzoek

Naast de manier waarop AI het onderzoek transformeert, kan augmented datamanagement veel repetitieve taken op het gebied van datamanagement automatiseren, zoals het verrijken van metadata, het controleren van de kwaliteit en het ontwikkelen en mogelijk maken van meer contentbewuste datamanagementoplossingen voor onderzoekers, terwijl de waarde van de data behouden blijft.

Operations

Augmented datamanagement werkt alleen effectief met kwalitatief hoogwaardige data. Om te voorkomen dat augmented datamanagement-systemen worden getraind met data van lage kwaliteit, moeten datamanagers semantisch onderlegd zijn (op het gebied van metadata, semantische vocabularia en semantische thesauri) om ervoor te zorgen dat er data van hoge kwaliteit wordt gebruikt.

Meer informatie over Data Management?

Bezoek surf.nl