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2024年大模型赋能数据治理方案
最新推荐文章于 2025-11-03 16:22:40 发布
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#数据治理

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大模型赋能数据治理方案（2024）PPT(23页).pptx
07-02
在当今数据驱动的时代，数据治理已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的重要基石。想象一下，如果一家企业的数据如同散落的珍珠，缺乏有效的串联与管理，不仅无法发挥其应有的价值，还可能成为阻碍企业前进的绊脚石。数据治理服务解决方案正是那根串起珍珠的细线，让数据资产焕发璀璨光芒。 一、数据治理：从混沌到秩序的蜕变 数据治理，简而言之，就是对数据全生命周期进行系统性管理的过程，旨在确保数据的准确性、完整性、安全性和高效利用。它像是一位严谨的指挥家，将原本杂乱无章的数据音符编排成流畅的乐章。在这个过程中，数据治理不仅关注数据的质量，通过制定统一的数据标准和模型，消除数据冗余和不一致性，还重视数据的安全性，构建多层次的安全防护体系，确保数据不被泄露或滥用。 有趣的是，数据治理并非一蹴而就的任务，而是一场从混沌到秩序的深刻蜕变。企业需要建立专门的数据治理组织，如数据治理委员会和工作组，明确各层级职责，形成上下联动的管理机制。同时，制定一系列规章制度和管控办法，将数据治理的理念融入到企业的日常运营中。通过这些努力，企业能够逐步建立起清晰的数据架构，实现数据的集中管理和高效共享，为业务创新和发展提供有力支撑。 二、数据治理的需求与挑战：破解数据孤岛的密码 在数据治理的征途中，企业面临着诸多需求和挑战。随着信息技术的飞速发展，企业内部积累了海量数据，但这些数据往往分散在不同的部门和系统中，形成了数据孤岛。各部门对数据的理解和使用方式各异，导致数据难以共享和整合。此外，缺乏统一的数据标准和主数据管理，也使得数据质量参差不齐，影响了业务决策的准确性。 为了破解这些难题，企业需要从多个方面入手。首先，建立专门的数据治理监督和控制组织，确保数据治理工作的有效推进。其次，制定规范统一的数据标准和数据模型，为数据整合和共享提供基础。同时，加强主数据管理，确保核心数据在业务范围内的准确性和一致性。此外，还需要建立统一集团化的数据质量管控体系，实现数据质量的全面提升。通过这些措施，企业能够逐步消除数据孤岛，实现数据的自由流动和高效利用。 三、数据治理的未来展望：驱动数字化进程的新引擎 展望未来，数据治理将成为驱动企业数字化进程的新引擎。随着大数据、人工智能等技术的不断发展，数据治理将发挥更加重要的作用。一方面，数据治理将促进数据的深度加工和分析，为企业提供更精准的决策支持。通过挖掘数据中的潜在价值，企业能够发现新的业务机会和市场趋势，从而在激烈的市场竞争中占据先机。 另一方面，数据治理还将推动企业的业务创新和服务升级。在产品创新领域，通过将数据治理管控扩展到产品管理领域，企业能够实现产品生命周期的精准管理，提升产品的市场竞争力。在风险管理领域，数据治理能够帮助企业构建数据驱动型风险管理体系，提高风险预警和应对能力。此外，随着数据服务的不断升级，企业还能够通过统一的数据服务平台，为内部用户提供更加便捷、高效的数据服务，促进业务的快速发展。 总之，数据治理服务解决方案是企业实现数据资产价值最大化的重要途径。通过构建完善的数据治理体系，企业能够解决当前面临的数据问题，提升数据质量和安全性，为业务创新和发展提供有力支撑。在未来的数字化进程中，数据治理将成为企业不可或缺的核心竞争力之一。
2024年大模型赋能数据治理方案（24页）.pptx
09-14
大模型赋能数据治理方案涉及多个方面，包括数据治理体系的建设、数据治理的过程管理，以及数据治理任务池的构建等。数据治理体系核心理念强调过程与成果并重，通过业务、制度、技术的深度融合，保障技术体系的高效、...
2024年大模型赋能数据治理方案（24页PPT）
数据矿工-数据化运营博客
07-16 805
2024年大模型赋能数据治理方案是一个全面而创新的框架，它通过整合先进的大数据技术、机器学习算法和人工智能模型来提升组织的数据管理能力。该方案旨在构建一个智能的数据治理生态系统，能够自动识别、分类和处理大量复杂的数据集，同时确保数据质量、合规性和安全性。通过引入自动化工具和预测性分析，方案不仅提高了数据处理效率，还增强了对数据洞察的深度理解，支持业务决策和策略规划。方案中还包括了用户友好的界面设计，使得非技术人员也能轻松管理和监督数据流程，从而促进了整个组织的数字化转型进程。
【万字长文】大模型工程师必备：数据治理全攻略（强烈推荐收藏）！
m0_74942241的博客
11-03 873
文章系统阐述面向人工智能的数据治理(DG4AI)概念，针对大模型时代的数据"高量低质"、安全隐私泄露及偏见歧视等挑战，提出数据质量、安全隐私和伦理三大治理方向。详细介绍了数据治理的四个阶段和九个AI工程环节的治理要点，强调通过标准化、透明化等原则构建负责任的AI系统。未来，数据治理将成为大模型竞争的关键因素，并向服务化方向发展。
基于AI大模型的数据治理
2301_82275412的博客
07-12 3415
大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。本文讨论的大模型将以平时指向比较多的大语言模型为例来进行相关介绍。大模型的原理是基于深度学习，它利用大量的数据和计算资源来训练具有大量参数的神经网络模型。通过不断地调整模型参数，使得模型能够在各种任务中取得最佳表现。
53页PPT|华为制造业智能制造解决方案（附下载）
weixin_45727359的博客
04-11 434
全文预览及下载 满分文档大数据治理解决方案ppt推荐阅读： ChatGPT 4.0 解锁了，疯狂降价，直接使用 ！！！ 长沙再现逆天技术团队，完美复现SORA技术，一夜之间拥有李厂长的能力 世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT） 长沙最大(中国领先)的创业俱乐部成立 爆了！Didaproject新能源园区建设，全免费！ ...
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 3022
TensorFlow相关组件的安装
2024年大模型赋能数据治理方案.pdf
03-26
2024年大模型赋能数据治理方案.pdf
精选资源
重磅推荐-2024大模型安全最佳实践方案PPT资料合集（21份）.zip
12-07
大模型赋能数据治理方案.pdf 大模型驱动的数据清洗与数据合规技术展望.pptx 安全大模型的最后一公里实践：智能决策与自动响应.pdf 数据治理与大模型的协同实践.pdf 生成式大模型安全与隐私.pdf 基于大模型安全运营的...
数据治理在大模型时代的实践和创新
分享TOB相关资讯以及低代码相关信息!!!
08-23 618
随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为了许多领域中取得突破性进展的关键。然而，这些大模型的成功背后往往离不开高质量的数据支持和有效的数据治理。数据治理在大模型时代中变得愈发重要，它不仅仅是确保数据质量，还需要适应新技术的变革并保护数据隐私。本文将探讨数据治理在大模型时代的实践和创新。
技术实践：如何落地“数据治理+AI大模型？看完这一篇你就知道了！！
2401_85325557的博客
05-28 1506
数据治理的痛点：为什么需要AI？ 传统数据治理面临三大挑战： 数据孤岛：业务系统分散，数据口径不统一，标准拉不齐。 低效流程：人工清洗数据耗时长，执行时间长，效率低下。 动态需求：业务变化快，数据标准需频繁更新，人工维护成本高。
从“人工治理“到“智能治理“：AI大模型重构企业数据治理新范式（4+3+5 框架）
大模型教程的博客
06-27 1273
在数字经济时代，数据要素已成为企业核心资产。据IDC预测，2025年全球数据总量将突破175ZB，但企业数据利用率不足30%。传统以人工操作为核心的"人治"模式正面临三大矛盾：指数级增长的数据规模与有限人力供给的矛盾、动态变化的治理需求与静态治理能力的矛盾、复杂业务场景与标准化治理手段的矛盾。
大模型时代下的数据治理：AI序幕拉开，垂直行业模型如何加速突破？
数据一哥，公众号：数据社
05-23 231
大家好，我是一哥，好久不发文，今天送三本书！--文末获取赠书--随着ChatGPT和其他大语言模型（LLM）的快速发展，AI已成为我们工作和生活中不可或缺的一部分，并从简单的文本生成逐渐演变成为能够处理复杂语义理解和生成的高级AI系统。这些模型的能力和应用范围的扩展，不仅标志着技术的进步，也标志着它们在实际业务中已经从辅助角色逐步走向舞台中央。01大模型的进化与升级通用大模型通常基于大量多样化的数...
一文读懂大模型如何化解数据治理“痛点“
ith321的博客
12-02 1230
一文读懂大模型如何化解数据治理"痛点"
【数据治理模型】什么是数据治理模型？
全网:架构师研究会
07-17 436
了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。根据 Experian 的说法，“数据治理是确保数据在输入系统时符合精确标准和业务规则的过程。数据治理使企业能够对数据资产的管理施加控制。该流程包括确保数据适合其预期目的所需的人员、流程和技术。”根据 IDC 201...
数据治理 × 知识库 × 大模型：解开企业智能化转型的 “不可能三角”
2401_85373691的博客
04-04 1954
1.数据治理先行：优先解决 “脏数据入口” 问题（如设备传感器噪声），而非依赖后期清洗。2.知识库与业务强绑定：知识结构设计需对标 KPI（如客服场景的 “首次解决率”）。3.模型迭代小步快跑：采用 MVP（最小可行产品）思路，先跑通端到端流程再优化效果。关键问题：当你的知识库更新速度跟不上业务变化时，如何设计 “人工 + 自动” 的混合校验机制？如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！
基于 AI 大模型的数据治理白皮书的主要内容
2401_84494441的博客
05-04 1143
基于AI大模型的智能数据治理能够有效提高数据治理的效率和准确性，解决数据治理中的难题。数据治理将更加智能化、自动化，为企业的数字化转型和智能化发展提供有力支持，释放数据价值。
【Python+数据分析】2025独家Jupyter实战笔记！.zip
最新发布
12-05
【Python+数据分析】2025独家Jupyter实战笔记！.zip
2024年大模型在数据治理中的应用与提质降本增效策略
资源摘要信息:"2024年大模型赋能数据治理方案.pdf" 数据治理核心理念： 在2024年的数据治理方案中，力维数据治理体系提出了以成果引导过程的核心理念。这意味着治理过程不仅仅关注于完成任务和流程的执行，更加注重...
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