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摘要: 数字化转型推动各行业变革,数据架构成为关键,包括业务、应用、技术架构等,旨在优化系统功能和用户体验,数据架构师需确保数据与企业战略一致,设计满足长期需求的数据结构和规划。 阅读全文
posted @ 2025-02-28 06:05 躺柒 阅读(337) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据治理需规划,含复杂性协调,需定义流程、术语表,协调架构师,分配数据财务价值。实施包括发起标准、规程,制定术语表,协调团队,估值数据资产。需嵌入流程,利用工具方法,实施指南,注重组织文化和变革管理,灵活调整沟通策略。度量指标关注价值、有效性、可持续性。 阅读全文
posted @ 2025-02-27 07:59 躺柒 阅读(351) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据治理需支持业务战略,明确治理责任,评估能力,制定战略框架,参与变革与问题管理,确保法规遵从,通过监控和评估提升数据质量和治理效果。 阅读全文
posted @ 2025-02-26 07:05 躺柒 阅读(391) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 读DAMA数据管理知识体系指南04数据治理(上) 阅读全文
posted @ 2025-02-25 07:03 躺柒 阅读(413) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 伦理准则涵盖公平、尊重等,数据处理需遵循伦理,保护数据质量,防止滥用,业务需合伦理以提升可信度,数据隐私法保障个人权利,建立数据伦理文化,数据治理确保合规。 阅读全文
posted @ 2025-02-24 08:31 躺柒 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据管理涵盖数据优化、元数据管理、多角度思考、生命周期管理、风险管理、领导力及战略制定,需确保数据质量、安全并降低风险,利用DAMA框架等指导数据管理实践。 阅读全文
posted @ 2025-02-23 08:23 躺柒 阅读(397) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 数据管理对企业至关重要,需规划、协作和领导力,确保数据质量和隐私,支撑企业决策和运营,数据是组织资产,需全生命周期管理,高质量数据带来竞争优势。 阅读全文
posted @ 2025-02-22 08:37 躺柒 阅读(423) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 人工智能发展引发关注,但面临诸多挑战,如算法能力、学习机制等。人工智能不如人类灵活,过分恐慌不必要。算法是社会工具,理解算法有助于预判未来,人类控制算法发展。 阅读全文
posted @ 2025-02-21 06:51 躺柒 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 工作场所存在不平等与偏见,内隐联想测试可识别。GloVe等算法存在内隐性别和种族歧视,需消除算法偏见。神经网络在语言和游戏中取得进展,但仍有限制。强人工智能目标为自学,AlphaGoZero等展现自学潜力。 阅读全文
posted @ 2025-02-20 06:55 躺柒 阅读(58) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 算法导致信息分化,形成过滤气泡和信息茧房,加剧回声室效应。假新闻虽广传但收效甚微。社交媒体算法工具性强但理解信息含义有局限。 阅读全文
posted @ 2025-02-19 07:01 躺柒 阅读(55) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 人工智能预测选举存不确定性,基于概率工作;谷歌等算法推荐受用户行为影响;学术界关注论文引用次数,但不应忽视未获高引用的研究,论文被引用次数已成科研通用货币,加剧不平等。 阅读全文
posted @ 2025-02-18 06:53 躺柒 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 世界上不存在绝对公平,算法也无法完全公平,存在偏见与歧视。COMPAS算法对不同种族存在不公平校准。数据炼金术士利用数据推送定向广告,但算法预测不及人类身边人。大型商业软件预测再犯不一定比人类更准确公平。 阅读全文
posted @ 2025-02-17 16:07 躺柒 阅读(312) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 主成分分析法用于人格分类,斯坦福教授Michael Kosinski通过社交媒体数据利用此法分类人群。脸书等社交媒体利用此法分析用户,用于配对、招聘等,但可能操纵用户。回归模型用于数据转化,但存在局限。 阅读全文
posted @ 2025-02-16 08:18 躺柒 阅读(319) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 算法影响深远,存在危机,如歧视、监控等。需警惕算法偏见,加强监管。数学方法如PCA、k-means聚类广泛用于行为分类,涉及犯罪预测、广告推送等,但黑箱操作引发担忧。 阅读全文
posted @ 2025-02-15 09:06 躺柒 阅读(327) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 读算法简史:从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读 阅读全文
posted @ 2025-02-14 07:00 躺柒 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
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