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如何成為高效首席數(shù)據(jù)官
首席數(shù)據(jù)官需要從企業(yè)數(shù)據(jù)中獲得最大價值，負責數(shù)據(jù)管理、戰(zhàn)略制定、治理和安全等職能。成為高效CDO需要深入理解業(yè)務(wù)需求，掌握數(shù)據(jù)如何驅(qū)動競爭優(yōu)勢。面對GenAI等新興技術(shù)快速發(fā)展，CDO必須具備適應變化的韌性，專注業(yè)務(wù)目標而非完美數(shù)據(jù)。成功關(guān)鍵在于建立跨部門協(xié)作關(guān)系，獲得高管支持推動組織變革，同時贏得員工認同。CDO應保持成長思維，將變化視為機遇，避免過度追求完美技術(shù)而忽視實際進展和客戶價值。
CIO如何為AI確保數(shù)據(jù)質(zhì)量
優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)對AI項目成功至關(guān)重要。研究顯示，具備數(shù)據(jù)成熟度的企業(yè)更容易在生產(chǎn)環(huán)境中成功部署生成式AI解決方案。多家企業(yè)CIO分享了構(gòu)建數(shù)據(jù)湖倉、數(shù)據(jù)倉庫等統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺的實踐經(jīng)驗。Skyworks通過Databricks構(gòu)建數(shù)據(jù)湖倉，建立青銅、白銀、黃金三層數(shù)據(jù)質(zhì)量體系。Gallo利用生成式AI識別數(shù)據(jù)偏差并填補數(shù)據(jù)缺口。這些實踐證明，強大的數(shù)據(jù)治理和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是實現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型價值的關(guān)鍵。
IT 領(lǐng)導人成功實施 AI 的五大障礙
本文總結(jié)了企業(yè)推廣 AI 過程中面臨的五大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、內(nèi)部人才不足、競爭激烈的業(yè)務(wù)場景、陳舊的遺留系統(tǒng)以及員工阻撓。解決這些問題方能釋放 AI 的真正價值。
Relyance AI 為公司數(shù)據(jù)構(gòu)建‘透視眼’：降低 AI 合規(guī)時間 80% 同時解決信任危機
Relyance AI 推出 Data Journeys 平臺，精準追蹤數(shù)據(jù)流向，大幅減縮合規(guī)準備時間，并提供自建部署選項，助力企業(yè)實現(xiàn)全面 AI 治理。
數(shù)據(jù)孤島如何影響 AI 和智能體
數(shù)據(jù)孤島長期困擾著組織，影響著人工智能的可靠性。它們導致信息分散、模型訓練不完整、洞察力不一致。解決方案包括實施強大的數(shù)據(jù)治理、促進跨部門協(xié)作、采用現(xiàn)代數(shù)據(jù)集成技術(shù)等�？朔䲠�(shù)據(jù)孤島對于充分發(fā)揮AI潛力至關(guān)重要。
高德納：CISOs 在平衡安全與業(yè)務(wù)目標方面面臨挑戰(zhàn)
Gartner 最新研究顯示，全球僅 14% 的網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)導者能夠在保護數(shù)據(jù)安全和實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標之間取得平衡。報告指出，大多數(shù)安全領(lǐng)導者難以兼顧數(shù)據(jù)保護和業(yè)務(wù)發(fā)展需求，這可能增加組織面臨的網(wǎng)絡(luò)威脅和運營效率風險。Gartner 為此提出了五點建議，旨在幫助安全領(lǐng)導者更好地協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)需求與嚴格的數(shù)據(jù)安全要求。
數(shù)據(jù)成熟度調(diào)查顯示四分之一的組織缺乏戰(zhàn)略規(guī)劃
最新調(diào)查發(fā)現(xiàn)，26%的組織缺乏正式數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，39%幾乎沒有數(shù)據(jù)治理框架。盡管如此，AI使用仍在增加。數(shù)據(jù)領(lǐng)導者正從"一刀切"轉(zhuǎn)向更有針對性的治理方法。調(diào)查還揭示了AI使用增加與員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)不足之間的矛盾，以及對數(shù)據(jù)倫理討論的需求。
Komprise 新增 AI 驅(qū)動的個人身份信息檢測功能，加強敏感數(shù)據(jù)保護
Komprise 推出了 AI 驅(qū)動的數(shù)據(jù)管道，可自動檢測和保護個人隱私信息 (PII)。這項新功能旨在幫助企業(yè)防止 PII 和其他敏感數(shù)據(jù)泄露，應對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長和生成式 AI 帶來的風險。通過系統(tǒng)化方法減少敏感數(shù)據(jù)風險，提升網(wǎng)絡(luò)安全和 AI 數(shù)據(jù)治理能力。
給CIO的5個AI信任指數(shù)要點解讀
Thinkers360 發(fā)布的人工智能信任指數(shù)報告顯示，2024年整體信任度評分為308分(滿分400分)，較2023年的224分有所上升。報告針對不同場景和行業(yè)的信任水平進行了分析，并就提高人工智能可信度提出了五點建議，為CIO在2025年推進人工智能應用提供了參考。
市值一夜蒸發(fā)6400億！回顧英偉達被調(diào)查始末，華為或成最終贏家？
英偉達方面在今日表示，“我們努力在每個地區(qū)提供最好的產(chǎn)品，并在我們開展業(yè)務(wù)的任何地方履行我們的承諾。我們很樂意回答監(jiān)管機構(gòu)對我們業(yè)務(wù)的任何問題。”
報告丨GIO白皮書：AI使能工業(yè)創(chuàng)新
在數(shù)字化和綠色轉(zhuǎn)型的背景下，AI成為轉(zhuǎn)化經(jīng)驗流程知識為預測性解決方案的關(guān)鍵，幫助客戶節(jié)省成本。但在傳統(tǒng)行業(yè)如鋼鐵和橡膠中，創(chuàng)建預測性和規(guī)范性AI模型面臨挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)稀缺、工業(yè)流程危險性高。歐洲的研發(fā)計劃和《數(shù)據(jù)治理法》旨在通過數(shù)據(jù)共享促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，釋放AI潛力。
關(guān)于微軟全新數(shù)據(jù)治理與安全增強功能，需要了解的一切
數(shù)據(jù)治理與安全幾乎是每家企業(yè)的首要關(guān)注點，而組織內(nèi)幾乎各個方面的數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)出指數(shù)級增長，這也讓數(shù)據(jù)治理和安全變得愈發(fā)重要。
澳鵬Appen（中國）精彩亮相2024世界人工智能大會（WAIC2024）
高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)始終是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上的重要一環(huán)。自2019年始，澳鵬Appen（中國）已連續(xù)6屆參與這一人工智能產(chǎn)業(yè)盛會，與產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)領(lǐng)袖共商人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)、產(chǎn)業(yè)動向、向善治理。
成都成華區(qū)：創(chuàng)新“一體化”城市運行數(shù)字空間，打造城市運行管理現(xiàn)代化變革新樣本
近年來，在《成都市“十四五”新型智慧城市建設(shè)規(guī)劃》引領(lǐng)下，作為成都市“智慧蓉城”建設(shè)的先行者，成華區(qū)不斷加大在智慧城市建設(shè)投入，積極融入成都市智慧蓉城“王”字型架構(gòu)，圍繞區(qū)級平臺“實戰(zhàn)樞紐、貫通連接”定位，攜手紫光股份旗下新華三集團等合作伙伴，構(gòu)建起了區(qū)級-街道-社區(qū)-網(wǎng)格全面貫通的“成華區(qū)智慧蓉城運行中心”，將其打造成為“三有”（有實體機構(gòu)、有系統(tǒng)平臺、有機制體制）、“六中心”合一的城市運行數(shù)字空間
研究發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能每周可以為營銷人員節(jié)省 5 個小時!
營銷人員通過使用生成式人工智能節(jié)省時間，專注于更有趣的任務(wù)。Salesforce調(diào)查顯示，51%的營銷人員使用生成式AI，強調(diào)了技能、可信數(shù)據(jù)和人類監(jiān)督的重要性。數(shù)據(jù)量增長迅速，營銷人員預計生成式AI將改變他們的角色，提高工作效率。然而，許多人對如何有效和安全地使用這項技術(shù)缺乏了解，擔心內(nèi)容準確性、質(zhì)量和安全風險。
恒安嘉新李鵬超：基于鯤鵬原生開發(fā)，我們的數(shù)據(jù)治理提效了30%
基于鯤鵬軟硬件平臺進行產(chǎn)品研發(fā)后，我們現(xiàn)在的技術(shù)棧雖然相對之前有了明顯的提升，但在國際市場來看，仍需要有更進一步的提升。
見微知著，觀云開霧散：觀云智能可觀測性平臺隆重發(fā)布！
隨著云原生技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的廣泛運用，對系統(tǒng)的可觀測性和穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)也隨之而來，相比于傳統(tǒng)的基于已知經(jīng)驗和固定模板的監(jiān)控平臺，可觀測性平臺需要具備更加靈活多變的，探索“未知的未知”問題的能力。
至頂科技大模型應用場景報告：“繁花”下的“消幻脫困”
2023年，OpenAI 推出的ChatGPT產(chǎn)品迅速成為熱門話題。大語言模型技術(shù)在這一年里取得爆炸性發(fā)展，據(jù)統(tǒng)計，我國泛人工智能企業(yè)數(shù)已突破8000家，市場上的“大模型”已有超過200+。大模型“繁花”綻放背后，也給企業(yè)高管帶來的了新的挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)服務(wù)化解耦 創(chuàng)新企業(yè)智能運營架構(gòu)
數(shù)據(jù)服務(wù)解耦不足，會導致了底層數(shù)據(jù)不規(guī)范、數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)不準確、數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)不唯一等一系列數(shù)據(jù)痛點問題。
Teradata CPO：對生成式AI保持好奇，同時要考慮投資回報率
在2023年的Transform大會上，Teradata的首席產(chǎn)品官Hillary Ashton深入討論了企業(yè)必須如何應對數(shù)據(jù)治理、隱私保護和保持透明度的復雜性，以確保他們的AI驅(qū)動的運營得到信任。
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