数据治理与安全典藏版合集（260页）.pdf
这份文档主要介绍了数据治理与安全、微众银行在联邦推荐算法上的应用、京东的开源联邦学习解决方案，以及爱奇艺数据中台的建设实践，贝壳商业化算法中台架构实践。
数据治理与安全：
阐述了数据治理的重要性、数据质量常见问题，以及美团酒旅数据治理实践，重点在于解决数据质量问题。通过组织、标准规范、技术、衡量指标等内容，以及数据治理的实现路径，例如标准化规范和组织保障、技术体系、数据质量、数据运营效率、数据成本，保证数据治理长期向好的发展。
提出了数据治理策略，包括被动、主动、自动三个阶段。
微众银行在联邦推荐算法上的探索及应用：
介绍了联邦学习的基础知识。联邦学习的目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升 AI 模型的效果。
讨论了联邦学习面临的安全挑战：参与方过少带来的问题，纵向联邦学习带来的问题。
京东开源联邦学习解决方案-9N-FL：
介绍了京东开源联邦学习解决方案-9N-FL，包括项目背景、9N-FL 总体架构、具体的优势、9N-FL 项目时间轴以及9N-FL 联邦学习的模型。
9N-FL 技术创新：业界前沿技术自主研发，在营销推荐领域技术落地，实现分布式异步框架、故障控制等多种机制。
爱奇艺数据中台的建设实践：
爱奇艺数据中台的定位和价值在于，解决大数据快速发展过程中所遇到的各种问题。
重点介绍了爱奇艺数据中台的组成、以及数据中台的特点。
核心是统一的数据服务层，并介绍了统一服务层面对的问题，例如：数据和接口的复用性、数据的监管问题、数据的接入效率、以及服务使用审计。
贝壳商业化算法中台架构实践：
主要介绍了贝壳商业化策略算法中台的架构演进过程,以及在商业化策略算法中台方面的探索与实践。重点探讨了贝壳商业化算法模型落地、架构设计、服务治理以及性能优化方面的问题。包括：业务场景对比、商业化产品的展示、以及算法中台的设计思路、核心功能、技术特点等。
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