bjfmo的专栏

某连锁零售企业拥有会员管理系统、销售系统和库存系统，但这些系统的数据相互独立，无法将会员消费行为与销售数据、库存数据关联分析，使得精准营销和库存优化策略难以有效制定，错过许多潜在的业务增长机会。然而，当前众多企业在数据治理道路上面临两大核心难题：数据沉睡与生产系统数据质量问题，这些问题严重制约了企业从数据中挖掘价值的能力。面对数据沉睡与生产系统数据质量问题，企业需要一套科学系统的数据治理方法论，从体系架构搭建到数据全生命周期管理，全方位提升数据管理水平，释放数据价值。

企业 AI 信任与风险管理是一项复杂而系统的工程，涵盖了技术、管理以及应对外部环境等多个关键方面。在技术层面，可解释性 AI 技术的应用是提升 AI 决策透明度和可理解性的关键。因果推断技术挖掘决策背后的因果关系，可视化技术将复杂的决策过程直观呈现，让企业人员能够清晰了解 AI 的决策依据，从而增强对 AI 系统的信任。数据安全技术保障同样至关重要，加密技术确保数据在传输和存储过程中的机密性，访问控制技术严格限制数据访问权限，数据脱敏技术降低数据泄露风险，全方位保护企业的核心资产 —— 数据的安全。

在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已然成为企业的核心资产，如同石油之于工业时代，是驱动企业发展的关键动力。企业数据涵盖了客户信息、财务数据、业务流程记录、知识产权等诸多方面，这些数据不仅是企业运营的实时写照，更是企业制定战略决策、开拓市场、优化产品与服务的重要依据。然而，随着数据量的指数级增长以及数据应用场景的日益复杂，企业在数据治理过程中遭遇了前所未有的安全管理难题 ，数据泄露、数据滥用等问题频发，犹如一颗颗定时炸弹，随时可能引爆，给企业带来灾难性的后果。数据泄露事件屡见不鲜，其手段也愈发高明和隐蔽。

DeepSeek 的爆火是人工智能领域的一个重要现象，它既拥有真实的技术实力和发展潜力，也存在被神话的现象。我们应客观看待 DeepSeek 的发展，既要肯定它在技术创新和应用拓展方面取得的成绩，也要认识到它当前存在的问题和挑战。

采用符合等保 2.0 要求的加密算法，如 AES 加密算法，对数据进行加密存储，确保数据在存储状态下的保密性。动态调整：建立数据分级的动态调整机制，当数据的内容、用途、安全环境等发生变化时，如业务流程调整导致数据重要性改变、法律法规更新对数据保护要求提高等，数据所有者应及时发起重新评估，按照分级流程对数据分级进行相应调整。

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，企业数字化转型已不再是一道选择题，而是关乎生存与发展的必答题。随着信息技术的飞速发展，大数据、人工智能、云计算等新兴技术如雨后春笋般不断涌现，深刻地改变着我们的生活和工作方式。在这样的大背景下，企业面临着日益激烈的市场竞争和瞬息万变的客户需求，传统的经营管理模式愈发显得力不从心，难以适应时代发展的步伐。数字化转型对于企业而言，意义重大且深远。它是提高运营效率的关键密钥，借助数字化技术，企业能够实现业务流程的自动化和优化，从而降低成本，提高生产效率和管理效率。

在数字化时代，数据成为企业和组织的核心资产。随着数据量的快速增长和数据应用场景的不断拓展，如何有效地管理和保护数据，确保数据的安全性、合规性和可用性，成为了亟待解决的问题。数据分类分级作为数据管理的基础工作，能够帮助企业清晰地了解自身的数据资产状况，根据数据的重要性和敏感性采取不同的保护措施，从而降低数据安全风险，提高数据管理效率。

在临床诊断方面，DeepSeek 有望进一步提升诊断的准确性和效率，通过对更多医疗数据的学习和分析，实现对疾病的早期精准诊断，为患者争取更多的治疗时间。例如，在面对一些复杂的病症时，平台能够快速比对相似病例，分析各种可能的病因，为医生提供全面的诊断思路，帮助医生做出更准确的判断。相信在未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，DeepSeek 将持续赋能医疗数智化转型，为医疗行业的发展注入新的活力，推动医疗服务向更加智能化、精准化、个性化的方向迈进，为人类的健康事业做出更大的贡献。

深度学习模型：对于大规模数据和复杂任务，可以考虑使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和卷积神经网络（CNN）等。可以使用人工标注的方式，也可以利用半监督学习技术，先使用少量标注数据训练模型，再用模型对未标注数据进行预测和筛选。对于英文文本，可以使用nltk库的PorterStemmer进行词干提取，使用WordNetLemmatizer进行词形还原。模型更新：根据监控结果，定期使用新的数据对模型进行更新和训练，以适应不断变化的舆情环境。

移动平均法是一种常见且基础的时间序列预测方法，它通过计算一定时间段内数据的平均值来预测未来的值。

在这个阶段，企业能够以更加智能、敏捷的方式应对市场变化，创造出独特的竞争优势，引领行业的发展潮流，开启数字未来的新篇章。当企业顺利搭建起数字平台，实现数据的顺畅流通后，便踏入了智能化的关键阶段。这一阶段，企业如同拥有了一位智慧超群的军师，借助先进的算法和模型，对海量数据进行深度挖掘与分析，从而获取前瞻性的洞察，为决策提供强有力的数据支撑。在智能实战化阶段，企业如同一位身经百战的将军，将智能化的成果深度融入实际业务场景，让智能技术成为冲锋陷阵的利刃，引领企业在激烈的市场竞争中开疆拓土，创造全新的商业价值。

数字化转型，是指企业或组织利用数字技术（如云计算、大数据、人工智能、物联网等）来优化、创新和重塑其业务流程、文化和客户体验，以提高效率、增强竞争力和创造新的增长机会。它绝非简单的技术更迭，而是一场触及灵魂的深层次变革，通常涉及对现有业务模式的彻底审视和重构，旨在适应数字化时代的需求。以一家传统服装制造企业为例，过去其设计新款服装主要依赖设计师的个人灵感与过往经验，通过手工绘制草图，再制作样衣反复修改，不仅周期长，且难以精准把握市场潮流趋势。

如某知名车企，高层亲自主导主数据治理项目，设立独立主数据管理办公室，统筹协调研发、生产、销售、售后等部门资源，依循 “统一规划、分步实施” 路径，优先攻克产品、供应商主数据难题，以点带面，为企业数字化生产、精准营销筑牢根基，市场份额稳步回升。过往，企业深陷主数据管理泥沼：物料主数据混乱，同一零部件在不同厂区、部门编码各异，名称、规格描述五花八门，设计图纸与生产物料 “对不上号”，采购频繁出错，库存积压严重，占用资金超亿元；客户数据分散，销售、售后部门信息难同步，客户需求响应迟滞，满意度低迷，市场开拓受阻；

1、面对科技日新月异的发展，应怎样推进数字化转型，才能让企业在数字时代更好发展？2、当下爆火的大模型引发了新一轮技术革命，如何拥抱大模型技术？在数字化转型大势之下，如何走出符合自己的特色转型之路？