
据EMC公司自己的首席数据治理官Barbara Latulippe称,今天的首席数据官(CDO)想要成功的话就需要得到高级管理层的认可和接受。今年在美国麻省理工学院举行的首席数据官CDO论坛上,Latulippe分享了促进数据所有权和数据访问的最佳实践,以及EMC在数据湖方面尝试的方法。
治理当前的数据湖
治理是Latulippe第一个详细谈到的问题,她把自己团队在数据管理方面的逐步成熟归功于EMC公司的历史。给标记和编目数据湖中的数据创建一个框架,这是数据治理的第一步。
所幸的是,Latulippe的团队"非常热衷于元数据",并将他们的热情传递给了使用EMC工具管理数据湖的EMC客户。Latulippe解释说,EMC根据企业使用数据湖中数据的方式,有效地交叉分类了信息,并遵循他们的正式流程以便进行恰当的编目。他还指出,技术IT团队在发挥配置经验方面扮演重要角色,而且也为数据治理和数据所有权做出了贡献。
谁拥有数据?
事实上,数据所有权是Latulippe谈话中另外一个重要的主题,因为这涉及到对管理和使用数据湖的那些人的问责。当被问及谁拥有数据的问题时,Latulippe回答说,应该是企业拥有数据。
"除了治理,我会说我们还专注于数据质量和数据所有权,我们正在实现数据管理员的移动性……转向信息价值,甚至是重新塑造首席信息官。我们有数据治理官,但实际的操作仍然是在企业中。我们让合适的人来帮助业务。"
数据价值几何?
从数据治理到所有权,数据湖最终必须是一个有价值的商业投资。这是Latulippe的团队涉足的另一个领域,她负责数据的编目和可移动性。在这个方面,她的团队正在考虑开发衡量数据价值以及数据对企业影响力的算法。
"哪些数据集是最常用的?我们可以尝试治理这些数据,确保这些数据的可用性,"Latulippe解释说。"我们正从这两方面解决问题--算法,以及考虑企业要治理什么。我们希望专注于关键的数据元素,我们认为这是具有高交织的数据集。"
但企业可以把这种价值放到银行里的吗?Latulippe当然希望如此--除了企业大数据目标相关的价值之外,她的团队还希望能展现从金钱角度数据湖所能体现的价值。
"我们正式试图推动实际的美元计价,"他说。关于治理数据湖,她的团队要问,"你的数据具有金钱价值吗,它如何与业务战略关联起来?"
安全性与可访问性的平衡
适当治理数据,从中获得价值,这还要面对一项挑战:那就是在确保安全控制的同时,针对企业内需要能连接到有用数据的那些人的可访问性。Latulippe认为,对于那些管理数据、特别是管理数据湖中的数据的任何企业机构来说,都要面对这个挑战。
"我们有很多大数据进来,"她提到了蓬勃发展的物联网市场和Twitter都是目前客户关心的两个主要数据源。"从客户的经验来说,我们希望知道他们的感受是怎样的,"Latulippe补充说,会重新考虑用标记和编目数据的方法,在安全性和可访问性之间找到一种平衡。"治理很好地融合了法律和安全,我们可以针对业务流程对这些数据进行标记。"
另外一个平衡安全性和可访问性、同时与管理数据湖所有其他目标保持一致的方法,就是给数据集分配一个受托人。这对于那些犹豫着要不要分享数据的企业来说特别有用。"这就是为什么我们想到了受托人的想法,划分好谁可以访问,谁正在利用这些数据推动数据所有权,"Latulippe解释说。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。