Managing data at scale presents challenges in accuracy, consistency, and accessibility. AI is reshaping this landscape by automating data quality monitoring and enabling natural language interactions for faster insights. This session explores two AI-driven advancements in data management. AI-powered data quality and anomaly detection addresses inconsistencies by identifying duplicate records, detecting anomalies, and enforcing validation in real time. Natural language querying removes complexity from data access, allowing users to ask questions in plain language and receive structured responses without technical expertise. Tune into this session to discover how implementing these innovations can reduce manual intervention, improve reliability, and make data-driven decision-making more efficient.

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