数据平台演进问题之为什么需要提升用户参与数据管理的程度

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 数据平台演进问题之为什么需要提升用户参与数据管理的程度

问题一:为什么需要提升用户参与数据管理的程度?

为什么需要提升用户参与数据管理的程度?


参考回答:

提升用户参与数据管理的程度能够让用户随时了解自己的数据被谁使用以及如何使用,这可以增加用户对数据的掌控感和安全感。数据服务平台应该赋予用户这个权利,使其能够方便地查看和管理自己的数据。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/620184



问题二:如何制定数据使用的合规性审查规范?

如何制定数据使用的合规性审查规范?


参考回答:

制定数据使用的合规性审查规范类似于制定交通规则。我们需要建立一套新的规则来保证数据的安全和隐私,这些规则将指导数据的合理使用,特别是AI对数据的使用,以确保数据的安全性和隐私性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/620185



问题三:智能化的数据平台给我们带来了哪些便利,同时我们又要面对哪些挑战?

智能化的数据平台给我们带来了哪些便利,同时我们又要面对哪些挑战?


参考回答:

智能化的数据平台给我们带来了更高效的数据处理、更精准的数据分析和更便捷的数据服务。然而,我们也面临着数据安全和隐私保护的挑战,需要加强对数据的控制来确保安全和隐私。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/620186



问题四:为什么说控制好对数据的使用是实现对AI控制的关键?

为什么说控制好对数据的使用是实现对AI控制的关键?


参考回答:

因为AI的功能和决策都是基于数据进行训练和学习的。通过对数据的有效控制,我们可以确保AI的使用符合规范和道德标准,最大限度地减少潜在的负面影响。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/620187



问题五:畅想未来,AI结合数据将给我们带来哪些无限可能?

畅想未来,AI结合数据将给我们带来哪些无限可能?


参考回答:

在未来,随着AI与数据的结合,我们可以预见到无限的可能性。例如,所有的行为和数据都可以被智能化数据平台记录并分析,甚至可以利用AIGC技术合成生动的数字人,实现与已故亲人的逼真对话等。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/620188

相关实践学习
MySQL基础-学生管理系统数据库设计
本场景介绍如何使用DMS工具连接RDS,并使用DMS图形化工具创建数据库表。
相关文章
|
NoSQL Linux Redis
Linux centos8安装redis
Linux centos8安装redis
683 0
|
SQL 运维 监控
灵魂三问之稳定性摸排
本文记录了稳定性摸排过程中的一些思考和沉淀。
40061 61
社区活动礼品兑换攻略
社区活动礼品兑换攻略
13740 1
|
缓存 运维 关系型数据库
数据库容灾 | MySQL MGR与阿里云PolarDB-X Paxos的深度对比
经过深入的技术剖析与性能对比,PolarDB-X DN凭借其自研的X-Paxos协议和一系列优化设计,在性能、正确性、可用性及资源开销等方面展现出对MySQL MGR的多项优势,但MGR在MySQL生态体系内也占据重要地位,但需要考虑备库宕机抖动、跨机房容灾性能波动、稳定性等各种情况,因此如果想用好MGR,必须配备专业的技术和运维团队的支持。 在面对大规模、高并发、高可用性需求时,PolarDB-X存储引擎以其独特的技术优势和优异的性能表现,相比于MGR在开箱即用的场景下,PolarDB-X基于DN的集中式(标准版)在功能和性能都做到了很好的平衡,成为了极具竞争力的数据库解决方案。
|
12月前
|
数据库
分布式锁实现问题之数据库中的分布式锁有哪些缺点
分布式锁实现问题之数据库中的分布式锁有哪些缺点
|
12月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL|浅谈explain的使用
【7月更文挑战第11天】
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
内附原文|详解SIGMOD’24最佳论文:PolarDB破解多主架构经典难题
在今年的SIGMOD会议上,阿里云瑶池数据库团队的论文《PolarDB-MP: A Multi-Primary Cloud-Native Database via Disaggregated Shared Memory》获得了Industry Track Best Paper Award,这是中国企业独立完成的成果首次摘得SIGMOD最高奖。PolarDB-MP是基于分布式共享内存的多主云原生数据库,本文将介绍这篇论文的具体细节。
内附原文|详解SIGMOD’24最佳论文:PolarDB破解多主架构经典难题
|
机器学习/深度学习 运维 算法
[ICDE2024]多正常模式感知的频域异常检测算法MACE
阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导,与浙江大学合作的论文《Learning Multi-Pattern Normalities in the Frequency Domain for Efficient Time Series Anomaly Detection》被ICDE2024收录,该论文解决了云服务环境中不同服务存在不同正常模式,而传统神经网络一个训练好的模型只能较好捕捉一种或少数几种正常模式的问题,该论文提出的方法可以使用一个统一模型对不同服务进行检测,就达到比为每一个服务定制一个模型的SOTA方法更好的效果。
|
12月前
|
Arthas 存储 Java
JVM内存问题之Linux使用ptmalloc2导致的JNI内存溢出问题如何解决
JVM内存问题之Linux使用ptmalloc2导致的JNI内存溢出问题如何解决
165 3
|
12月前
|
Arthas 监控 Java
JVM内存问题之使用gperftools分析JNI Memory泄漏的具体步骤是什么
JVM内存问题之使用gperftools分析JNI Memory泄漏的具体步骤是什么
276 2