1. دقت بهبود یافته: تکنیک های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می توانند مقادیر زیادی از داده ها را به سرعت و با دقت تجزیه و تحلیل کنند و در نتیجه دقت بیشتری در طراحی و پیاده سازی معماری های مبتنی بر داده ها داشته باشند.
2. صرفه جویی در زمان: این تکنیک ها همچنین می توانند فرآیند طراحی را ساده کرده و زمان مورد نیاز برای توسعه و استقرار معماری های داده محور را کاهش دهند.
3. تصمیم‌گیری بهتر: با خودکار کردن تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌توانند تصمیم‌گیرندگان را با بینش‌های حاصل از اطلاعاتی که در غیر این صورت ممکن است مورد توجه قرار نگیرند، توانمند کنند.
4. مقیاس‌پذیری: تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌توانند برای تطبیق داده‌های در حال رشد و نیازهای تجاری در حال تکامل مقیاس شوند.
5. افزایش کارایی: با خودکارسازی کارهای تکراری یا معمول، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می توانند منابع انسانی را برای کارهای خلاقانه و استراتژیک تر آزاد کنند.
6. امنیت پیشرفته: استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی تهدیدها و آسیب‌پذیری‌های امنیتی در زمان واقعی کمک کند و امکان پاسخ سریع‌تر به نقض‌های احتمالی داده‌ها را فراهم کند.
7. صرفه جویی در هزینه: با خودکار کردن جنبه های خاصی از سنتز معماری مبتنی بر داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می تواند به کاهش هزینه های نیروی کار و افزایش کارایی عملیاتی برای شرکت ها کمک کند.
تاریخ انتشار: