数据治理
到2027年，生成式 AI 将导致超 40% 的数据泄露
根据 Gartner 最近的分析，到2027年，超过40% 的人工智能相关数据泄露将源于生成式人工智能（GenAI）的误用。 随着 GenAI 技术的迅速普及，企业和组织在数据治理与安全措施的制定上面临着严峻挑战。 尤其是在数据本地化的背景下，这一问题显得尤为突出，因为这些技术对集中计算能力的需求很高。
AI赋能数据治理能力的十大模式
介绍在数据驱动决策的时代，数据治理已从单纯的法规遵及数据质量从发展成为推动明智决策的战略举措。 在之前的探索中，我们深入研究了 OpenAI API 的潜力，以自动填充术语定义，从而提高数据治理任务的效率。 今天，我们踏上了超越传统的旅程，来到数据治理 3.0时代，我们将数据治理工具与大型语言模型 (LLM) 无缝集成，它们具有理解和生成类似人类文本的能力，处于这场革命的前沿，自动执行大量任务并增强用户体验。
DeepSeek对数据治理的影响有哪些？
DeepSeek作为智能一款助手，在数据治理体系中具有深远的影响。 它通过提供智能化、自动化和高效化的解决方案，推动企业在数据治理变革与领域的优化。 以下是EPSEEK对数据治理体系影响的多角度分析： 一、战略层面：推动数据治理目标的明确与实现1.
生成式人工智能时代的数据治理挑战
应对隐私、安全和合规性挑战以推动创新。 有效的数据治理由于生成式人工智能的最新发展变得更加关键。 数据治理的定义 数据治理指的是确保组织数据的管理、完整性和安全性的政策和流程。
企业为何仍挣扎于数据治理：挑战与破局之道
尽管AI和分析技术得到广泛使用，但许多企业的数据治理仍不到位，这在网络安全和合规性等多个层面都存在风险，更不用说对各种利益相关者的潜在影响了。 简而言之，随着企业对数据的依赖程度不断增加，数据治理变得越来越必要，而非减少。 Info-Tech Research Group负责数据、分析、企业架构和AI的首席研究总监Steve Willis提供了一个令人清醒的统计数字：大约50%至75%的数据治理计划都失败了。
- 1