数据治理
人工智能项目成功的先决条件
Data及其人工智能应用对于提高生产力和整体效率至关重要。通过具体的流程和经过调整的组织结构，data governance使企业能够对data进行规范化管理、提升其质量，并应对data处理过程中面临的伦理和监管挑战。.
在Gartner的一项调查中，受访者指出，实施data governance框架带来的好处包括data安全性的提升（66%）以及合规违规情况的减少（52%）。*
* 来源：Gartner《Data 治理框架与挑战》，2023年12月
客户案例：SAVENCIA Gourmet——Valrhona精选系列
部署“Data”治理战略，将其作为人工智能转型的加速器。.
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Savencia 是一家国际食品集团，在 29 个国家拥有超过 25,000 名员工。该公司拥有一个主要的乳制品加工部门，以及一个专门从事巧克力、海鲜和熟食产品的高端食品部门。.
为了实现其雄心勃勃的“data”路线图目标，Savencia 转而采用“Artefact”策略，以此帮助实施一项基于四大支柱的“artificial intelligence”战略：
data 标准的演变：对所有基准测试进行审查，以确保 data 代码干净且易于维护。.
新的基础设施: 平台和基础设施，使所有子公司和业务部门都能在最佳的安全条件下开展工作，并能够使用最优质的解决方案。.
Data 治理：一种在组织各个层级都明确界定职责的策略，以确保一切井然有序、有条不紊。.
团队文化适应：从管理团队到运营团队，让每个人都能充分发挥data的潜力。.
通过 data governance 建立战略基础的重要性。.
Julien Ho-Tong，Artefact合伙人兼Data/AI战略与治理专家, 在接受 Dataveyes 首席执行官、记者 Caroline Goulard 的采访时，她详细谈到了 data governance：什么是 data governance、为什么 data governance 很重要、什么是有效的 data governance 战略，以及最重要的是，如何让 ExComs 适应 data governance 的价值。.
“要实施 data governance，高层管理人员可能会首先要求确信投资回报率。此外，他们还需要认识到这是一个企业范围内的转型课题，将调动业务、data 和 IT 的积极性。如果一开始就专注于一两个 data 领域（产品、客户、供应商），就更容易获得高层的支持”。” 朱利安解释道。.
他探讨了 data governance 的多个方面，包括
– 技术与工具，,
– 合规与法律方面，,
– Data 安全与隐私，,
– Data 的使用与分析，,
– 组织文化与变革管理，,
– 未来趋势与可扩展性，,
– 成本与投资回报率。.
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解读data governance格局：
解读人工智能治理。.
随着人工智能解决方案的普及，各组织必须实施适当的人工智能治理措施。不完善的人工智能治理 使组织面临风险 违反监管规定、决策流程出现问题以及未能满足客户期望。.
Artefact建议企业考虑 七项不容商量的要务 在任何设计或部署人工智能解决方案的过程中： 问责制、可信度、责任感、道德、公平、可解释性, 和 透明度.
许多公司将需要进行重大的组织调整，包括：
介绍 人工智能治理中的角色与职责;
定义一个合适的 人工智能治理运营模式 在组织内部；;
大纲 必要的政策和程序 实施人工智能治理；;
确定 工具与技术 支持人工智能治理所需的;
建立合适的 监测协议 以符合人工智能系统的要求。.
去中心化 data governance：创新的先锋。.
集中式 data governance 已过时。去中心化 data governance 提供了 敏捷性 和 可扩展性, ，赋能所有业务部门快速做出决策，从而使行业领军者与追随者拉开差距。.
Artefact 的 迁移路线图 向去中心化治理模式的转型包括以下七个步骤：
某项活动的开展 就绪性审核,
a的定义 由业务部门主导的使用场景,
“定义”的 普遍治理原则,
创建 节点特定关键绩效指标,
对……的投资 去中心化治理平台,
成立 冲突解决机制,
的形成 战略合作伙伴关系.
Artefact 报告：Data 治理——来自一线的见解。.
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本报告探讨了企业在实施data governance项目过程中遇到的问题和挑战。此外，报告还针对每种主要组织类型和data成熟度级别，提供了切实可行的解决方案，旨在建立一个可持续且可复制的data governance项目体系。.
data governance之旅的四个阶段：
- 无意识的无能: 缺乏data governance会有哪些“症状”？
- 有意识的无能: 企业在开启data governance转型之旅时会遇到哪些挑战？
- 有意识的能力: 企业在启动data governance项目时通常会采取哪些步骤？
- 无意识能力: 当“data governance”成为新常态时，会发生什么？
Artefact 报告：Data 质量管理——生成式人工智能时代的过去、现在与未来。.
本报告重点指出了data质量低下所带来的巨大成本。据Gartner称，企业发现data质量低下导致了 $15百万的年均损失. 此外，还探讨了data质量的演变、data质量工具、生成式人工智能的影响以及组织改进的方法。.
三个关键要点：
Data的质量要好得多 不仅仅是一个工具问题.
Data的质量要求是 业务团队、data管理团队和项目团队的参与, ，而不仅仅是IT团队。.
一场真正的技术革命正在展开，随着 “data 可观测性” 并将生成式人工智能整合到data质量管理解决方案中。.
Artefact International Adopt AI 峰会，2024年6月5日，巴黎Station F——立即抢占席位。.
adoptai.artefact.com
为庆祝其成立10周年, Artefact 正在筹办一场国际峰会，, Adopt AI, 在 法兰西共和国总统埃马纽埃尔·马克龙先生的鼎力支持, ，以推动data和人工智能的民主化。.
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欢迎加入我们的 6月5日 （预计将有2000名高管级访客）并从中获得启发 150余位顶尖高管（CXO）、初创企业和成长型企业首席执行官、生成式人工智能（GenAI）技术合作伙伴、杰出教授，以及Artefact和Research Center项目的博士生 就最新的data和人工智能技术对商业、社会及地球的影响、解决方案及展望分享各自的观点。.
快来了解首批确认出席的演讲嘉宾，其中包括Engie、Fnac Darty、法国兴业银行、Doctolib、雅高集团、Mistral AI、赛诺菲、Photoroom、法国巴黎银行、Helsing、French Tech Mission等知名企业的首席执行官及商业领袖。.
更多演讲嘉宾名单将陆续公布，直至6月5日。.
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