2025数据与人工智能雷达:10挑战掌握您的数据2025年的AI转型.pdf

这份文档探讨了数据与人工智能在2025年及未来可能面临的机遇与挑战,并提供了相应的应对策略。以下是核心内容的总结:
**核心主题:**
* **人工智能的崛起与治理:** 随着人工智能的快速发展,企业需要扩大规模并实现治理工业化。关键在于定义组织角色和职责,构建人工智能工厂,以及实施风险管理和伦理治理。
* **联邦化数据组织:** 企业需要建立统一的数据管理框架,统一数据相关的角色、标准和实践,实现数据民主化。数据产品、数据网格和数据市场是实现这一目标的关键。
* **数据治理与质量:** 成功的数据策略依赖于高质量的数据和数据可观察性。企业需要实施自动化监控、问题警报和根本原因分析,以确保数据的可靠性。
* **非结构化数据治理:** 随着非结构化数据的增长,企业需要关注其治理,特别是在可靠可用文档操控能力方面。
* **衡量数据价值:** 系统化地测量数据产生的价值至关重要。企业需要区分数据与人工智能的应用,并通过具体案例来量化投资回报(ROI)。
**关键挑战与应对:**
* **人工智能文化融合:** 克服对人工智能的恐惧,消除误解,并将其融入实际应用中。
* **模型规模化:** 从试点项目(PoC)走向大规模生产,需关注模型的可扩展性、灵活性和财务效益。
* **实体化以代理形式呈现:** 借助人工智能代理来处理复杂问题,提高决策效率。
* **增强信任:** 确保人工智能的透明度、安全性、公平性,并尊重人权和伦理价值观。
* **风险和网络安全:** 随着人工智能应用的深入,企业需要加强风险评估和保护措施,特别是针对新的攻击形式。
* **数据民主化:** 使数据对尽可能多的人可用,构建丰富的数据资源。
* **自动服务和数据市场:** 通过数据市场实现数据的集中化、组织化和直观分发,从而加速创新。
* **公民数据科学:** 培养公民数据科学家,降低技术门槛,让数据分析对商业更具可访问性。
* **数据叙事:** 通过数据故事讲述,增强团队从数据中提取战略价值的能力。
* **非结构化数据治理:** 关注元数据管理,以提高数据利用率和决策质量。
**应对策略:**
* **人工智能战略:** 分析塑造首席数据官日常职责的主要趋势,并制定到2025年的战略和路线图。
* **合规准备:** 了解并遵守欧盟人工智能法案等法规,从评估现有系统开始,逐步合规。
* **长期视角:** 关注数据与人工智能领域的长期发展趋势,包括人才短缺和就业影响,做好相应的规划。
* **以人为本:** 始终将人置于变革的核心,关注技能提升和文化融合,推动数据驱动的转型。
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