这一流行病的爆发加剧了企业运营和组织对数据清理的需求。虽然传统数据可能是耗时的人工智能，但在这种情况下，人工智能可能是一种有效的替代方法。

    在数据清理中使用人工智能的主要目的是提高可见性。在供应链领域，业务运营的可视性至关重要。考虑到供应业已经向数字文化转型的事实，“肮数据”的收集也在不断增加。供应链行业现在正努力采用先进的人工智能来实时管理数据清理。人工智能的合并也有助于满足生产需要。

    算法是新的主导

    传统形式的数据清理不仅耗时而且成本高昂。有时，这对投资回报率（ROI）也不健康。据报道，在高端技术的帮助下，供应链行业已经在数据清理方面投入了大约50万美元，但这些技术给企业带来的好处微乎其微。

    人工智能和机器学习拯救了游戏。他们不仅管理了数据的清理，而且在有效管理时间的同时，保持在可负担的预算范围内。

    人工智能算法的实施是为了得到更好的结论，做出有效的决策，并立即创造智能。执行数据清理过程的人工智能算法也提供了更大的可见性，为供应链网络提供了共享有价值数据的机会。这样一个充满了人工智能和机器学习的范例提供了向工业4.0的平稳过渡，工业4.0被认为是商业运营的未来。