数据管理

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数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。

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  • 关于新成立的国家数据集团,我来说几句实在话
    国家数据集团成立,旨在补齐数据要素市场化关键一环。作为央企,它与国家数据局、地方数据集团形成政策与运营协同,负责整合开发公共数据、建设国家级流通基础设施、强化安全合规与技术研发,为AI和行业提供数据产品服务。其与地方及央企数科、民企存在协同和竞争,挑战仍大。
    关于新成立的国家数据集团,我来说几句实在话
  • 坐拥海量数据,却无有效决策?——企业致命的数据悖论
    数据悖论揭示了企业在大数据时代面临的双重挑战:数据洪流与洞察干旱。尽管数据量激增,组织却难以有效利用现有数据支持决策,导致数据价值未能充分发挥。本文详细阐述了数据悖论的形成机制,包括数据洪流和洞察干旱的具体表现,并提出了解决这一问题的潜在路径。
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    08/19 10:27
    坐拥海量数据,却无有效决策?——企业致命的数据悖论
  • 全球物联网部署下的数据主权
    “数据主权”一词随着互联网的发展逐步得到各国重视,当前新一代信息技术快速应用,数据迅速成为兼具商业、社会与战略价值的关键资源,成为国际政治经济战略竞争中的重要变量,各国纷纷将网络主权的关注焦点延伸至数据领域,“数据主权”由此成为数字时代的重要国际话语之一。物联网的发展,极大地扩大了数据获取的范围,尤其是物联网终端设备分布在全球各个国家和地区,通过大数据、云计算等技术对相关数据进行管理和处理,促使数据主权问题日趋紧迫。物联网发展带来的不仅仅是技术、工程和商业模式的变革,还显著挑战了传统数据治理模式,是各国在设计数据主权制度时重点考虑的一个因素。
    全球物联网部署下的数据主权
  • AI时代,企业数据战略要回到第一现场
    AI时代的企业数据战略应从“治理已有数据”转向“建设能够持续产生高价值数据的第一现场”。具体来说,企业应重视以下几个方面:第一现场数据的重要性:AI能够更好地理解和学习第一现场的真实数据,而非仅仅依赖于历史数据。第一现场数据的五个维度:第一手性:数据离真实发生有多近。连续性:记录事件的全过程。自动化:让业务活动自然生成数据。 价值密度:数据中包含多少有价值的信息。
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  • 百亿美元赛道开启,AI数据服务迎来战略拐点
    大模型推动数据服务市场大幅增长,预计可达传统市场的十倍。数据需求从通用文本扩展至思维链、任务轨迹和合成数据,涉及AI Coding、多模态和具身智能等领域。数据服务公司面临转型挑战,需从BPO升级至算法模型类公司,提供数据清洗、转换和评测服务。离数据源越近的公司具有竞争优势,能够提供高质量数据集。FDE(现场数据工程师)的角色变得更加重要,不仅负责需求沟通,还需创造新价值,将客户需求转化为实际成果。企业可能会内化核心数据能力,第三方公司将在连接层发挥作用,提供数据聚合、加工和合规流通服务。
    百亿美元赛道开启,AI数据服务迎来战略拐点
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