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AI 和湖仓一体:壳牌迈向有效数据治理的旅程.pdf

上传人: 张** 编号:167486 2024-06-15 19页 3.87MB

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本文介绍了壳牌能源交易公司(Shell Energy Trading)在有效数据治理方面的实践和探索。文章指出,良好的数据治理变得尤为重要,因为生成式人工智能需要高质量的数据来提供上下文。壳牌能源交易公司通过实施数据治理和利用生成式AI,采取了包括数据集中、数据民主化、数据监控和数据产品等措施,以提高性能和竞争力。他们采用小步骤开始,然后扩展和有机增长,使数据科学和数据共享成为可能。关键点包括:建立 tangible 目标、采用分阶段方法、实施数据治理、利用好工具(如Databricks Unity Catalog和PowerBI)以及采取敏捷方法和赋予业务所有权。文章强调了快速交付基础、适应不断变化的环境、关注价值、优先考虑功能以及赋予人们超能力的重要性。最后,提出了如何在大规模组织中扩展这项工作的问题,并探讨了生成式AI作为推动力的作用。
"AI在数据治理中的作用是什么?" "如何利用生成式AI提高数据治理效率?" "数据治理在未来能源行业的发展趋势如何?"
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