导图社区 数据治理
数据治理体系,包含两个数据陷阱、背景和意义、现状、概念;内容及模块、标准化及组织责任等内容,进行分析概述。
这是一篇关于LLM RoadMap的思维导图,包含学习路线和学习资源推荐,主要内容包括:大模型应用,AI System,实操练习,环境配置,多模态(图片生成),算法模型。
LLM的微调、优化、压缩和对齐是提升模型性能、降低资源消耗、增强模型适用性和可靠性的重要手段。这些方法相互补充,共同推动LLM技术的发展和应用。
强化学习思维导图,强化学习是一种机器学习的方法,其中智能体(Agent)通过与环境(Environment)的交互来学习如何采取最优的行动(Action)以最大化累积的奖励(Reward)。
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考试学情分析系统
数据治理
背景、意义、概念
两个数据陷阱
背景和意义
十四五数字化转型规划
云改数转战略
数据中台创造价值
数据治理是数据中台的管理基础
现状
无标准无规范
质量问题
不一致、不准确、口径不一致
组织制度问题
责任部门、合作机制
数据安全问题
权限、脱敏、销毁
数据成本问题
存储与计算成本、无效数据不下线
数据运营效率
口径在代码中
概念
DAMA定义
数据管理
业务职能
监督机制
DCMM
数据管理能力成熟度评估模型
内容及实践
内容及模块
组织
制度
标准
技术
元数据
指标体系
质量
成本
效率
安全
评估
标准化及组织责任
数据治理小组
IT
业务
数据治理委员会
数据质量
统一ETL流程
统一数据仓库构建流程
统一指标体系
标准化
字段
模型定义
指标定义
指标应用
系统化
指标管理
模型管理
元数据管理
实践
TSM模型
目标
策略
指标
AAR模型
拉新
激活
留存
指标生命周期管理
场景理解
指标构建
开发部署
指标运维
效果评估
统一数据服务
数据成本
存储
冗余数据治理
数据生命周期管理
存储格式压缩
计算
无效流程治理
占资源任务优化
时间
数据口径咨询
指标计算时间
数据安全
事先预防——权限管理
权限审批
数据密级规范
事中监控——数据安全
脱敏
加密
查询导出限制
事后追踪——数据审计
查询日志
下载日志
使用目的审计
问题
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