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DataOps 已發(fā)展成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代的一個(gè)重要概念，可確保數(shù)據(jù)在組織中的無(wú)縫流動(dòng)。它需要協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查，以確保數(shù)據(jù)正確、一致且易于訪(fǎng)問(wèn)。這在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域尤其重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)的質(zhì)量和可訪(fǎng)問(wèn)性會(huì)對(duì)模型性能產(chǎn)生重大影響。為了理解模式并生成準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在很大程度上依賴(lài)于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。因此，在 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃中包括 DataOps 可以帶來(lái)更高效的數(shù)據(jù)處理、更好的數(shù)據(jù)質(zhì)量，并最終實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和值得信賴(lài)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下是 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中的 5 種應(yīng)用。
以下是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)在手動(dòng)工作的影響方面需要考慮的兩個(gè)關(guān)鍵注意事項(xiàng)。從發(fā)現(xiàn)新數(shù)據(jù)集到加載、清理、連接并在組織數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)目錄中列出該數(shù)據(jù)集的周期時(shí)間是多少？建立數(shù)據(jù)管道后，是否使用監(jiān)視和自動(dòng)化來(lái)檢測(cè)和調(diào)整數(shù)據(jù)格式的變化？當(dāng)需要手動(dòng)數(shù)據(jù)處理程序來(lái)加載和支持?jǐn)?shù)據(jù)管道時(shí)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可以利用這段時(shí)間來(lái)提高新數(shù)據(jù)源的周期速度，同時(shí)從數(shù)據(jù)管道困難中恢復(fù)。
當(dāng) DataOps 工程師未能利用監(jiān)控、警報(bào)和自動(dòng)化來(lái)快速識(shí)別和修復(fù)問(wèn)題時(shí)，就會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)管道中斷。用于記錄數(shù)據(jù)集成事件和監(jiān)視數(shù)據(jù)管道的 DataOps 可觀(guān)測(cè)性技術(shù)和方法是主動(dòng)修正的示例。數(shù)據(jù)可觀(guān)測(cè)性旨在為實(shí)時(shí)決策、儀表板更新和機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用提供一致且可靠的數(shù)據(jù)管道。這是 DataOps 團(tuán)隊(duì)管理服務(wù)級(jí)別目標(biāo)的一種方法，這是在站點(diǎn)可靠性工程中開(kāi)發(fā)的概念，適用于數(shù)據(jù)管道。
未來(lái)，隨著生成式 AI DataOps 功能變得越來(lái)越普遍，它們有可能通過(guò)識(shí)別數(shù)據(jù)問(wèn)題模式并建議補(bǔ)救措施或觸發(fā)自動(dòng)清理、向數(shù)據(jù)管道推薦代碼修復(fù)和建議、記錄數(shù)據(jù)管道和改進(jìn)為數(shù)據(jù)觀(guān)察捕獲的信息來(lái)大規(guī)模實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可觀(guān)測(cè)性。
數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)還可以使用 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢查和分類(lèi)流經(jīng)數(shù)據(jù)管道的數(shù)據(jù)。識(shí)別數(shù)據(jù)集中未指定為包含此類(lèi)信息的個(gè)人身份信息 （PII） 和其他敏感數(shù)據(jù)是最基本的分類(lèi)之一。確定來(lái)源后，數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)可以開(kāi)發(fā)自動(dòng)化規(guī)則對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)并激活其他業(yè)務(wù)規(guī)則。數(shù)據(jù)合規(guī)性的另一個(gè)用例是安全性。PrivOps的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Tyler Johnson與我談到了身份和訪(fǎng)問(wèn)管理如何成為一個(gè)經(jīng)常被忽視的領(lǐng)域，DataOps可以使用自動(dòng)化和AI增加價(jià)值。
識(shí)別數(shù)據(jù)流中的敏感信息和其他異常是一個(gè)基本的數(shù)據(jù)治理用例，但業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)真正想要的是更快地訪(fǎng)問(wèn)清理后的數(shù)據(jù)。客戶(hù)數(shù)據(jù)記錄的實(shí)時(shí)更新是營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售和客戶(hù)服務(wù)團(tuán)隊(duì)的主要用例，集中客戶(hù)信息的一種技術(shù)是將數(shù)據(jù)流式傳輸?shù)娇蛻?hù)數(shù)據(jù)配置文件 （CDP） 數(shù)據(jù)庫(kù)中。管理客戶(hù)數(shù)據(jù)的第二種方法是主數(shù)據(jù)管理 （MDM），其中 DataOps 設(shè)置了識(shí)別來(lái)自眾多數(shù)據(jù)源的主要客戶(hù)記錄和字段的標(biāo)準(zhǔn)。CDP 和 MDM 系統(tǒng)中有望提供更多生成 AI 功能，尤其是在使用來(lái)自文檔和其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源的信息擴(kuò)充客戶(hù)記錄方面。
DataOps 可以采用 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改變其主要職責(zé)，從數(shù)據(jù)清理和管道維護(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁?shù)據(jù)擴(kuò)充等增值服務(wù)。Acceldata的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Ashwin Rajeeva討論了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）如何通過(guò)從模式中學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)持續(xù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)。
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我們致力于提供一個(gè)高質(zhì)量?jī)?nèi)容的交流平臺(tái)。為落實(shí)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室“依法管網(wǎng)、依法辦網(wǎng)、依法上網(wǎng)”的要求，為完善跟帖評(píng)論自律管理，為了保護(hù)用戶(hù)創(chuàng)造的內(nèi)容、維護(hù)開(kāi)放、真實(shí)、專(zhuān)業(yè)的平臺(tái)氛圍，我們團(tuán)隊(duì)將依據(jù)本公約中的條款對(duì)注冊(cè)用戶(hù)和發(fā)布在本平臺(tái)的內(nèi)容進(jìn)行管理。平臺(tái)鼓勵(lì)用戶(hù)創(chuàng)作、發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，同時(shí)也將采取必要措施管理違法、侵權(quán)或有其他不良影響的網(wǎng)絡(luò)信息。
一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶(hù)及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來(lái)激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類(lèi)的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來(lái)迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶(hù)體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣(mài)產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶(hù)點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買(mǎi)或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容，如通過(guò)偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷(xiāo)；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話(huà)的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過(guò)頭像、用戶(hù)名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢(xún)；
4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤(pán)、手相、面相、五行缺失，包括通過(guò)占卜方法問(wèn)婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來(lái)誘導(dǎo)用戶(hù)；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂(lè)等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過(guò)「蹭熱點(diǎn)」、制造話(huà)題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過(guò)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶(hù)舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶(hù)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶(hù)違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過(guò)作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶(hù)對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過(guò)「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)