"數(shù)據(jù)治理"相關(guān)的文章
AI,個(gè)人隨筆
“知識(shí)庫(kù)問(wèn)答”是 99%企業(yè) AI 落地的第一站！一次性講透，訓(xùn)練“擬人化”知識(shí)專家的核心心法

“知識(shí)庫(kù)問(wèn)答”是 99%企業(yè) AI 落地的第一站！一次性講透，訓(xùn)練“擬人化”知識(shí)專家的核心心法

知識(shí)庫(kù)問(wèn)答（RAG）是企業(yè)AI落地的第一站，但現(xiàn)實(shí)中往往遭遇‘人工智障’的挫敗。問(wèn)題不在于提示詞，而在于未經(jīng)處理的‘生鮮食材’。本文從‘喂養(yǎng)、塑形、養(yǎng)成’三個(gè)維度，拆解如何將企業(yè)文檔調(diào)教成AI能理解的‘活知識(shí)’，打造一個(gè)懂業(yè)務(wù)、說(shuō)人話的‘虛擬員工’。
AI,個(gè)人隨筆
數(shù)據(jù)“潔凈度”比算法更能決定AI的“聰明度”

數(shù)據(jù)“潔凈度”比算法更能決定AI的“聰明度”

高端制造業(yè)砸重金引入AI卻收獲失望？當(dāng)管理者抱怨AI輸出‘高科技垃圾’時(shí)，真相往往是企業(yè)自身的數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂。本文深度剖析AI落地失敗的三大病灶——邏輯噪音、認(rèn)知斷層與數(shù)據(jù)孤島，揭示算法復(fù)雜度與數(shù)據(jù)潔凈度的杠桿關(guān)系，并給出企業(yè)‘?dāng)?shù)字化家政’的實(shí)操方案，讓管理者看清真正的‘技術(shù)債’往往藏在那些被忽視的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)里。
為什么我們都怕做數(shù)據(jù)治理

為什么我們都怕做數(shù)據(jù)治理

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下，數(shù)據(jù)治理已成為無(wú)法回避的痛點(diǎn)工程。從跨部門協(xié)同到高層支持，從投入產(chǎn)出模糊到文化阻力，每個(gè)環(huán)節(jié)都讓從業(yè)者如履薄冰。本文將深度剖析數(shù)據(jù)治理五大恐懼來(lái)源，并給出四條實(shí)戰(zhàn)破局法則，幫助企業(yè)在價(jià)值驅(qū)動(dòng)與業(yè)務(wù)牽引中找到治理突破口。
拒絕“自殺式”交付：醫(yī)療軟件公司如何在客制化的“黑洞”中活下去？（一）

拒絕“自殺式”交付：醫(yī)療軟件公司如何在客制化的“黑洞”中活下去？（一）

醫(yī)療信息化正經(jīng)歷從‘紙面電子化’到‘管理數(shù)字化’的深度躍遷，但一線實(shí)施卻面臨‘諾基亞心理’的強(qiáng)烈抵制。當(dāng)用戶抱怨新系統(tǒng)‘操作繁瑣’時(shí)，背后折射的是數(shù)據(jù)荒原與數(shù)字化文明的深刻沖突。本文從技術(shù)邏輯、商業(yè)博弈、組織心理三重視角，解構(gòu)HCRM系統(tǒng)實(shí)施中的‘復(fù)雜性守恒’定律與權(quán)力再分配真相。
數(shù)字孿生的“血液系統(tǒng)”：如何構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)治理體系

數(shù)字孿生的“血液系統(tǒng)”：如何構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)治理體系

數(shù)字孿生項(xiàng)目的成敗關(guān)鍵，往往藏在看不見(jiàn)的數(shù)據(jù)治理體系中。本文以跨海大橋項(xiàng)目為例，深度解析如何通過(guò)'三層治理體系'解決多元數(shù)據(jù)整合難題，將混亂的數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)化為可信資產(chǎn)，讓數(shù)字孿生從'可看'到'可用'實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵躍遷。
當(dāng)代碼智能從“題?！碑厴I(yè)：三個(gè)反常識(shí)提醒

當(dāng)代碼智能從“題海”畢業(yè)：三個(gè)反常識(shí)提醒

代碼大模型的發(fā)展正從“題海戰(zhàn)術(shù)”轉(zhuǎn)向真實(shí)軟件工程。通過(guò)可驗(yàn)證性、倉(cāng)庫(kù)級(jí)任務(wù)與SWE Agents的崛起，以及數(shù)據(jù)配方的重寫，AI正逐步實(shí)現(xiàn)從輔助到驅(qū)動(dòng)再到自治的轉(zhuǎn)變。我們需要重新審視我們的能力和工具，以適應(yīng)這一變革。
AI,個(gè)人隨筆
從數(shù)據(jù)治理到機(jī)器學(xué)習(xí)：業(yè)務(wù)智能的源動(dòng)力

從數(shù)據(jù)治理到機(jī)器學(xué)習(xí)：業(yè)務(wù)智能的源動(dòng)力

在AI時(shí)代，企業(yè)管理者們迫切希望引入機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)、自動(dòng)決策。然而，許多企業(yè)在AI轉(zhuǎn)型中遭遇失敗，原因在于對(duì)“業(yè)務(wù)智能”的源動(dòng)力把握不好。本文將探討數(shù)據(jù)治理和機(jī)器學(xué)習(xí)在構(gòu)建業(yè)務(wù)智能源動(dòng)力中的關(guān)鍵作用。
AI,個(gè)人隨筆
醫(yī)療行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型

醫(yī)療行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型

現(xiàn)代醫(yī)療體系仍依賴“人肉電池”驅(qū)動(dòng)，數(shù)字化并未根本解決問(wèn)題。真正的 AI 轉(zhuǎn)型是系統(tǒng)工程，需跨越數(shù)據(jù)治理、信任問(wèn)題、Agent 能力構(gòu)建及價(jià)值邏輯重構(gòu)四道關(guān)隘，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療從“治病掙錢”到“健康分潤(rùn)”，讓理性與溫度并存。
第六章：數(shù)據(jù)治理作用的數(shù)據(jù)分類是什么

第六章：數(shù)據(jù)治理作用的數(shù)據(jù)分類是什么

數(shù)據(jù)治理在真正落地過(guò)程時(shí)（即數(shù)據(jù)管理的時(shí)候），針對(duì)的數(shù)據(jù)也需要明確一下，能夠治理哪種類型的數(shù)據(jù)，哪種類型不在數(shù)據(jù)治理范圍內(nèi)。 本章我們主要對(duì)數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)內(nèi)容上進(jìn)行一個(gè)劃分，看看數(shù)據(jù)治理主要是針對(duì)哪類的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)治理0-1階段：數(shù)據(jù)治理運(yùn)營(yíng)機(jī)制與文化培育

數(shù)據(jù)治理0-1階段：數(shù)據(jù)治理運(yùn)營(yíng)機(jī)制與文化培育

企業(yè)在數(shù)據(jù)治理從零到一的探索中，普遍面臨啟動(dòng)聲勢(shì)浩大卻后勁不足的挑戰(zhàn)。突破這一困境的核心在于，產(chǎn)品經(jīng)理必須主導(dǎo)構(gòu)建可自我持續(xù)的長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)機(jī)制，并同步培育深入肌理的數(shù)據(jù)文化，使治理工作真正融入企業(yè)日常運(yùn)轉(zhuǎn)。