大数据

在大模型建设过程中,多源异构数据的统一接入与治理是一大难题,因为它不仅是技术接口问题,还涉及跨部门的数据标准协同。不同系统建设年代不同,厂商各异,数据权限归属也不清晰。本文结合车企真实案例,分享了该问题带来的三重挑战和治理策略,各行业均值得借鉴。
人工智能(AI)系统在各行各业的应用日益广泛,从招聘、金融服务到医疗诊断,其决策正在深刻影响个人和社会。然而,AI系统的偏差问题引发了广泛关注。许多人倾向于将偏差归咎于模型或算法,但实际上,偏差更深层的根源存在于数据供应链之中。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神,全面贯彻习近平总书记关于城市工作的重要论述,坚持和加强党的全面领导,认真践行人民城市理念,坚持稳中求进工作总基调,坚持数据驱动、应用导向,统筹发展和安全,把城市作为推进数字中国建设的综合载体。
为深入贯彻党的二十届三中全会关于建设和运营国家数据基础设施,促进数据共享的改革任务,落实《国家数据基础设施建设指引》,以场景应用、技术创新驱动国家数据基础设施高水平建设运营,我局组织制定了《关于在国家数据基础设施建设先行先试中加强场景应用的实施方案》。
传统数据存储与处理模式的局限性,使得数据分散、管理割裂、价值挖掘不足等问题日益凸显,在此背景下,数据湖系统的建设应运而生。本文结合某银行真实案例,详细地分享了数据架构先行视角下的数据湖建设规划、目标及成果,其“四横两纵”的数据架构体系对同行具有启发和参考意义。

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