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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