Gen AI时代的数据管理挑战与解决方案
2024年09月08日⏰星期日🗓农历八月初六
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
2024年往后，生成式人工智能（Gen AI）的潜力将逐渐成为现实，为企业带来诸多价值，如降低成本、提高流程效率等。然而，Gen AI的可靠性取决于数据质量，许多组织在实施满足Gen AI需求的数据基础时面临挑战。
企业中的生成式人工智能应用场景
- 了解您的客户：Gen AI可汇总信息，为“了解您的客户”等流程提供深刻见解，并创建个性化消息。
- 营销内容助理：帮助企业高效生成内容，解决营销内容管理的挑战。
- 产品设计助理：加强原型设计，增强创造性思维，促进突破传统的想法。
- 开发人员代码辅助：辅助开发人员工作，使其专注于更复杂的代码编写。
- 客户支持：利用语音到文本和自然语言输入产生个性化对话，改善客户互动。
- 资产维护计划：根据运营因素优化时间表，减少停机时间，提高运转率。
- 工程师虚拟现场助理：快速访问技术信息，解决工程问题，帮助排除故障。
- 弹性物流和规划：识别和模拟供应链中的潜在中断或风险，建议降低风险的行动。
- 数字公民服务：充当公民和政府信息之间的接口，用自然语言回答问题。
企业应用生成式人工智能面临的挑战
- 数据管理关键挑战：72%的受访组织将数据管理视为扩展人工智能应用场景的关键挑战，如Gen AI支持的客户个性化服务需要准确、及时更新的数据和近乎实时的数据访问。
- 大语言模型的局限性：LLM的智能程度取决于训练数据，对企业具体信息了解不足且数据集不实时更新，反复训练LLM成本高、技能要求高，且存在数据泄露风险。
- 检索增强生成的需求：检索增强生成（RAG）架构有望克服LLM的局限性，但需要全面的数据管理解决方案来实时提供相关数据，确保质量和隐私合规性。
- 数据管理挑战具体包括：
- 法规：新法规对Gen AI系统的透明度、数据治理、隐私等提出要求，对结果的可审计性和可解释性也有规定。
- 数据质量和可解释性：低质量数据可能导致不正确行为和“幻觉”，Gen AI需要“数据可解释性”来提高用户信任度。
- 数据隐私和安全：Gen AI模型可能带来隐私风险，如训练数据泄露，法规要求组织采取控制措施降低风险。
Denodo如何应对这些挑战 - 逻辑数据管理
- Denodo平台的优势：利用数据虚拟化技术，为人工智能应用访问集成数据提供单一整合网关，具有统一、安全的接入点和丰富的语义层，能快速交付逻辑数据视图，内置查询优化功能。
- 附加功能：
- 数据质量和使用情况监控：提供转换、过滤和匹配函数库及质量规则，可持续监控数据访问情况，提供可解释性和透明度。
- 数据安全和隐私合规：作为单一数据接入点，提供中心层强制执行访问安全限制，支持基于用户和角色的身份验证和授权机制。
Gen AI如何增强数据管理
- 自然语言查询：业务专业人员可用自然语言输入问题，平台将其转换为SQL代码并执行，实现数据民主化，使业务决策者更敏捷地做出决策。
- 查询优化：Denodo平台使用人工智能进行查询优化，确保最佳查询性能并降低成本。
- 数据准备和充实：平台具有数据准备功能，包括人工智能推荐的转换，能学习和更新元数据，提高相关能力。
总之，在Gen AI时代，数据管理至关重要，Denodo平台为企业应对数据管理挑战提供了有效的解决方案。
AI解读
AI提示词
- 本文使用如下提示词，由豆包@字节跳动提供解读
[角色定位]
- 你是一位数字化转型专家，擅长阅读研究报告并在微信订阅号上撰写深入浅出的文章进行分享。
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- 减少AI痕迹: 最大限度地消除AI痕迹，保证文章的原创性。
[约束条件]
- 避免敏感词: 对于敏感词、限制词要进行规避或用拼音、emoji表情代替。
- 内容充实: 文案输出要求内容丰富，不要简单生成。
- 问题处理能力: 具备遇到问题时自我处理和解决的能力。
- 核心要点加粗: 在每个阶段的核心要点请加粗展示。
- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容，不允许随意杜撰或联想，禁止使用正式、重复和机械化的语气。
现在，请根据这份文件撰写一篇文章进行归纳总结。
报告原文
报告共11页（1.4MB），扫码即可获取。
