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数据产品经理的AI之路.pdf

上传人: 2*** 编号:142845 2023-09-30 16页 1.62MB

1、DataataFununSummitummit#20232023数据产品经理的AI之路李鑫 腾讯 资产服务中心 AI产品负责人“AI”的古往今来 AI+数据行业的思考与挑战目录 CONTENT“AI”的古往今来1950.图灵测试1950.-1990.模式匹配(PATTERN MATCHING)“无法穷尽所有答案”2010.神经网络2017.Transformer2018.GPT数据积累+算力增长2000.机器学习1999.互联网时代腾讯-混元大模型百度-文心一言阿里-通义千问华为-盘古商汤-日日新科大讯飞-星火360-智脑复旦大学-MOSSOpenAI-ChatGptMeta-LIamaGoo

2、gle-PaLM2Stability AI-Stable DiffusionDatabricks-DollyGoogle-BardMicrosoft-BingChatGoogle-VirustotalOpenAi-DALLEABC Company-MidjourneyMicrosoft-Copilot.大语言模型大语言模型行业应用行业应用大语言模型层出不穷&下游应用百花齐放自然语言真的足够高效吗?点击即得到输入+等待.相对有现成看板的场景来说,效率不高80,089,211隔一天.模型幻觉&数据不一致71,233,22169,233,221其它同事数据不一致、输出不稳定导致不可用生成式内容的价值

3、?71,233,221分析建议价值低,基本没有参考意义总结下来 究竟是谁、在什么时候需要用自然语言来取数?(需求的真伪)怎么保证问出来的数是对的?(使用安全感)自然语言取数提升的是谁的效率?(带来什么价值)如何提升GPT生成的内容的价值?(Aha Moment-惊喜时刻)我们也仍在探索.1繁琐、低效的取数沟通流程仍然是业务的痛中之痛找不到数和找不到对的数困扰了他们非常的久“”需求验证我们也仍在探索.指标中台指标建模指标服务模型可视化建模模型维度模型指标自动化建模应用A-BIBI平台实验平台C-BI数据发现资产工场指标维度业务限定指标搜索指标口径指标定义指标权限应用信息指标血缘指标归因指标轻应用

4、标准化注册多来源管理枚举值校验维度分组标准化创建统一化管理维度挂载维度字典枚举值校验标准化生产认证/分级多来源管理一致性校验行级权限指标成本服务报表加速指标SLA指标告警链路诊断指标数据API指标元数据API实验加速归因加速服务保障指标中台基于Headless-BI的理念,以不变的口径承接万变的下游.我们也仍在探索.12繁琐、低效的取数沟通流程仍然是业务的痛中之痛找不到数和找不到对的数困扰了他们非常的久需求真伪口径问题口径有保障、产出可追溯,提升用户安全感引入指标中台作为模型与用户之间的“数据担保”“”“”我们也仍在探索.123繁琐、低效的取数沟通流程仍然是业务的痛中之痛找不到数和找不到对的数

5、困扰了他们非常的久需求真伪口径问题释放人力口径有保障、产出可追溯,提升用户安全感引入指标中台作为模型与用户之间的“数据担保”安全、放心地自助取数,面向业务提升取数效率释放数据分析同学的双手,提升人效“”“”“”我们也仍在探索.1243繁琐、低效的取数沟通流程仍然是业务的痛中之痛找不到数和找不到对的数困扰了他们非常的久“”需求真伪口径问题释放人力检索提效口径有保障、产出可追溯,提升用户安全感引入指标中台作为模型与用户之间的“数据担保”“”安全、放心地自助取数,面向业务提升取数效率释放数据分析同学的双手,提升人效“”“引入语义搜索能力,提升找数效率盘活数据资产,让数据充分发挥价值”展望数据行业元数据生产、数据加工、画像分析、代码优化与解释、数据表检索.或许还有更多,我们也满怀期待结语拥抱变化,期待下一个平衡感谢观看

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本文主要探讨了数据产品经理在AI领域的实践和发展。文章首先回顾了AI的发展历程,从1950年的图灵测试到模式匹配,再到2010年的神经网络和Transformer,AI技术和数据积累推动了机器学习的进步。腾讯、百度、阿里、华为等公司推出了各自的AI模型。然而,大语言模型的层出不穷和下游应用的多样性带来了新的挑战,如模型幻觉、数据不一致等问题。文章提出了引入指标中台的概念,作为模型与用户之间的“数据担保”,以解决繁琐、低效的取数沟通流程和口径问题,提升用户的安全感和自助取数效率。同时,语义搜索能力的引入可以提升找数效率,盘活数据资产。最后,文章展望了数据行业未来的发展方向,并呼吁拥抱变化,期待下一个平衡。
"AI发展历程有哪些重要里程碑?" "如何利用指标中台提升数据分析效率?" "未来数据行业的发展趋势有哪些?"
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