| Abstract |
Šī promocijas darba galvenais mērķis ir izpētīt tradicionālo datu pārvaldības
sistēmu robežas, efektīvi risinot lielo datu un mākslīgā intelekta radītās problēmas.
Diplomdarbā ir izcelts pamatprincips ilgstošai un kompetentai datu pārvaldības praksei,
kas ir pielāgota datu pārvaldības stratēģijām. Šī sistēma nodrošina arī jaunas datu
stratēģijas lēmumu pieņemšanas procesu biznesa efektivitātes pārbaudei. Tajā arī
uzsvērts, cik svarīgi ir stabili rādītāji un atbilstības mehānismi, kas ļauj uzņēmumiem
izstrādāt un ieviest elastīgus risinājumus, kas atbilst to unikālajām vajadzībām un
ierobežojumiem, organizācijas var izstrādāt datu pārvaldības ietvarus, kas ir labi
izstrādāta pieeja, kas risina specifiskas problēmas, kas saistītas ar lielajiem datiem un
AI virzītu iekšējo sistēmu. datu pārvaldība, kas ir Elastība, lai pielāgotu savas īpašās
vajadzības, darbojas kā elastīgs ietvars, kas ļauj uzņēmumiem mainīt savas pārvaldības
struktūras atbilstoši to īpašajām vajadzībām. Mainoties informācijas ainavai, ietvars ir
jāpielāgo un nodrošina stabilu, uz kvalitāti orientētu aizsardzību, kas koncentrējas uz
noteikumiem, ka organizācijas var īstenot šīs izmaiņas, pateicoties modernitātes
tehniskajiem rezultātiem.
Šis raksts ir 82 lappušu garš visaptverošs pētījums, kas ietver kopsavilkumu,
ievadu, literatūras apskatu, metodes, rezultātus, diskusiju un secinājumus. Tajā ir
sniegta detalizēta pētījumā izmantoto lielo datu un AI datu pārvaldības stratēģiju
analīze un septiņi skaitļi, kas ilustrē ierosināto datu pārvaldības sistēmu un tradicionālo
modeli. Pētījums ir balstīts uz detalizētu pētījumu par AI un lielajiem datiem, kas aptver
149 citātus no mācību grāmatām, žurnāliem un grāmatām. Šajā pētījumā tiek pētīti
esošo datu pārvaldības sistēmu ierobežojumi lielo datu un mākslīgā intelekta problēmu
risināšanā, un tiek piedāvāts visaptverošs, elastīgs regulējums šo problēmu un
izaicinājumu risināšanai. |
