在前面评估电话号码的例子中，我们讨论了统一和数据清理。这些过程通常由人工智能工具驱动。
用户可以利用人工智能从现有数据映射中“学习”，自动预测和建议数据映射规则。他们可以使用机器学习算法进行预测，而不是执行单个任务，从而使任务更快、更好。这种从以前收集的信息中创建智能数据映射的高度直观方式可以最大限度地减少重复、缺失值等错误的可能性。正确映射的数据可以进一步转换并集成到统一数据库中（以业务速度），以推动明智的决策并最终实现更高的投资回报率。
就上述示例而言，可以利用人工智能数据映射工具来识别特定的电话号码并将其分配给适当的类别以供将来使用和分析。
机器学习让用户能够完成的任务不仅仅是识别电话号码。该技术还可以识别复杂的错误，例如缺失值或拼写错误，并将来自同一来源的信息分组。
这就是统一和数据清理所涵盖的内容——无需人工干预即可清理数据，并以最精确的方式呈现清理后的数据。这个过程不仅节省了大量时间，而且使流程更加有效。简而言之，AI 数据映射工具不仅可以将不同的数据源准确地 科特迪瓦电报筛查 映射到目标字段，还可以保持数据完整性以简化决策并彻底改变组织开展业务的方式。
最后，数据可以以组织需要的方式呈现。例如，地理空间数据是机器学习工具无需任何输入即可获取和创建的一种方式。实际上，地理空间数据是将数据转换为地图并绘制出客户每天使用的物理位置和路线的结果。
因此，基于机器学习的数据映射工具可让业务用户在几分钟内创建智能数据映射。如果没有这项技术，数据映射结果将容易出错且速度缓慢，因为需要大量的手动工作。
无论用户是否具备技术专长，他们都可以利用这些工具快速准确地映射数据。映射的数据可以轻松集成。整个过程不需要 IT 团队的支持，因为 ML 驱动的工具非常易于使用。这让 IT 团队可以专注于更具战略要求的任务，从而帮助公司踏上创新和增长之旅。