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科技行业会议:优化成本和控制实现数据和人工智能的民主化.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718977 2025-06-22 44页 36.64MB

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本文主要内容涉及数据与AI技术的民主化,以及成本控制和治理的优化。以下是关键点: 1. **数据与AI技术的民主化**:Miranda Luna强调企业需要为所有员工普及数据与AI的使用,但目前知道如何利用这些技术产生影响的员工比例未知。 2. **成本优化**:Vivek Srivastava提到,通过统一的数据存储、自动化合规和风险操作,以及合理的数据使用政策,实现了成本的有效控制,例如使用Azure成本分析和优化工具。 3. **治理与合规**:Vivek指出,良好的数据治理不仅是业务加速器,而且能确保AI的透明、道德和安全使用。OneTrust支持14K+团队,管理11M全球供应商,处理每天5B+的同意交易。 4. **数据访问与工具**:Anup Segu分享了YipitData如何根据业务需求和角色提供适当的数据访问级别,并使用Databricks Apps快速构建集成数据源的工具。 5. **治理与创新的平衡**:Vivek认为,随着AI能力的增长,治理和创新不再是相反的力量,而是共同推进业务发展的要素。 6. **建议**:对于刚开始数据民主化之旅的组织,三位专家建议早期获得支持,关注具体的业务用例,推广成功故事,并投资于数据素养,从第一天起就嵌入安全和成本意识。 核心数据引用: - OneTrust支持团队数:14K+ - 管理全球供应商数:11M - 每天处理的同意交易数:5B+ - 使用Databricks的员工比例:60% - 依赖数据分析的员工比例:80%+
"如何实现数据民主化?" "AI治理与创新的未来趋势?" 挑战还是机遇?"
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