Gen AI 新時代-采用邏輯數(shù)據(jù)管理-2024.08-11正式版

白皮書GenAI新時代：采用邏輯數(shù)據(jù)管理如果說2023年是為現(xiàn)實(shí)的時代。實(shí)驗(yàn)將讓位于商業(yè)和財務(wù)價值的實(shí)現(xiàn)。一些組織已經(jīng)開始意識到這一價值，并通過降低成進(jìn)行衡量（德勤人工智能研究所，生成式人工智能(GenAI)被廣泛認(rèn)為具有變革潛力的一年，那么2024年往后將是這種潛力成本、提高流程效率、創(chuàng)造收入和改善的服務(wù)的形式，對價值2023年）。然而，基于GenAI的應(yīng)用的可靠性只能取決于其所依據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。根據(jù)（麥肯錫，2023年）的數(shù)據(jù)，有72%的受訪組織將數(shù)據(jù)管理視為實(shí)施人工智能應(yīng)用場景的關(guān)鍵要求。遺憾的是的數(shù)據(jù)量；使所有GenAI應(yīng)用和其他數(shù)據(jù)使用者都能夠?qū)崟r訪問其所需的數(shù)據(jù)，并以安全、符合隱私標(biāo)準(zhǔn)的的挑戰(zhàn)，GenAI仍能帶來可觀的收益。行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)管于GenAI的功能。這些功能可加快數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和使用，自動優(yōu)化性能和成本效，許多組織仍在奮力實(shí)施這樣一個數(shù)據(jù)基和越來越大礎(chǔ)：能夠擴(kuò)展GenAI所需的越來越多的數(shù)據(jù)源方式訪問數(shù)據(jù)。然而，盡管存在這些數(shù)據(jù)管理方面理供應(yīng)商已在其平臺中內(nèi)置了基益，并在不犧牲質(zhì)量或安全性的情況下，滿足業(yè)務(wù)不斷增長的數(shù)據(jù)需求。一個領(lǐng)先的邏輯數(shù)據(jù)管理平臺，可在必要例如，Denodo平臺就是時以所需的形式向所有使用者（包括GenAI）提供數(shù)據(jù)。這種方法抽象了GenAI和其他使用者對多個數(shù)據(jù)系統(tǒng)的訪問，隱藏了潛在的復(fù)雜性，同時保證了數(shù)據(jù)的交付符合預(yù)定義的語義和數(shù)據(jù)治理規(guī)則。的變革Denodo認(rèn)識到GenAI在促進(jìn)數(shù)據(jù)民主化方面潛力。Denodo平臺不僅可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動化，還可以為各種角色的用戶賦能，從最終用戶到開發(fā)人員，再到管理員和數(shù)據(jù)管理員等。在本意見書中，我們將深入探討以下幾點(diǎn)：1.GenAI在企業(yè)中的早期應(yīng)用場景和成功案例2.在企業(yè)中使用GenAI面臨的一些挑戰(zhàn)3.Denodo平臺如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)4.Denodo平臺如何利用GenAI?2024DenodoTechnologies2企業(yè)中的生成式人工智能應(yīng)用場景指出，到2026年，預(yù)計將有超過80%的企業(yè)在運(yùn)營環(huán)境中使用由GenAI驅(qū)動的應(yīng)用編程接口(API)或模型，和/或?qū)嵤┯蒅enAI支持的應(yīng)用，這與2023年報告的不到5%相比有顯著增長（Gartner，2023年）。整理了六大行業(yè)最引人注目的60個GenAI應(yīng)用場景。最常見的示例包括GenAI可以匯總信息，為“了解您的客戶”(KYC)等流程提供深刻見解，并根據(jù)這些信息創(chuàng)建有針對性的個性化消息。對于處理跨品產(chǎn)品描述、圖片、視頻和音頻等個性化的內(nèi)容創(chuàng)作分配時間和資源十分困難。與傳統(tǒng)工具相比，GenAI可提供更快、更一致的解決方案，幫助企業(yè)高效生成內(nèi)容。牌組合、采用多種語言的多個網(wǎng)站的組織來說，營銷內(nèi)容管理是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。為產(chǎn)品發(fā)跨行業(yè)靈感和簡化概念測試方面的局限性困難重。通過將GenAI與CAD及其他輔助軟件相結(jié)合，就可以加強(qiáng)原型設(shè)計、增強(qiáng)創(chuàng)造性思維、集思廣益和促進(jìn)突破傳統(tǒng)的想法。設(shè)計歷來需要時間，而眾多創(chuàng)意中只有一個能推向市場。克服人類在產(chǎn)生各種創(chuàng)意、激重開發(fā)人員和其他高技能專業(yè)人員的需求量很大，且供不應(yīng)求。為了克服人才缺口，GenAI可以用來輔助開發(fā)人員的工作，自動完成代碼創(chuàng)建和維護(hù)，這樣開發(fā)人員就可以專注于更復(fù)雜的代碼編寫。?2024DenodoTechnologies3GenAI有可能徹底改變客戶互動方式，它利用語音到文本和自然語言輸入來產(chǎn)生有同理心的個性化對話，特別是在售后支持和解決客戶投訴方面。在工業(yè)領(lǐng)域，維護(hù)計劃對于防止設(shè)備故障和昂貴的維修費(fèi)用、延長資產(chǎn)壽命至關(guān)重

要。GenAI可根據(jù)運(yùn)營因素優(yōu)化時間表，推薦高效、具有成本效益的計劃，同時分析設(shè)備數(shù)據(jù)，以最大限度減少停機(jī)時間和提高運(yùn)轉(zhuǎn)率。GenAI賦能的虛擬現(xiàn)場助理可以充當(dāng)參考工具，快速訪問大量技術(shù)信息。除了提供相關(guān)細(xì)節(jié)和引導(dǎo)工程師找到合適的資源外，虛擬助理還可以解決特定工程概念、原理或計算方面的問題，從而幫助排除故障。GenAI可以幫助識別和模擬供應(yīng)鏈中的潛在中斷或風(fēng)險。通過評估港口擁堵情況、運(yùn)輸路線和N級供應(yīng)商映射，GenAI可用于預(yù)測風(fēng)險及其對運(yùn)營的相應(yīng)影響，也可以建議用來降低這些風(fēng)險的行動。有關(guān)政府和公共服務(wù)的數(shù)據(jù)通常采用多種格式，分布在多個位置（例如，本地、云端等）。GenAI賦能的虛擬助理可以充當(dāng)公民和政府信息之間的接口，用自然語言回答問題。?2024DenodoTechnologies4企業(yè)應(yīng)用生成式人工智能面臨的挑戰(zhàn)隨著（麥肯錫，2023年）的數(shù)據(jù)，有

72%的受訪組織將數(shù)據(jù)管理視為使

GenAI支持的客戶個性化服務(wù)安全有效，基組織認(rèn)識到

GenAI的變革潛力，他們開始投資相關(guān)技術(shù)和能力，并嘗試初始應(yīng)用場景。但是，他們很快就遇到了各種數(shù)據(jù)相關(guān)的問題。根據(jù)擴(kuò)展人工智能應(yīng)用場景的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。例如，要礎(chǔ)客戶數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確、及時更新，并需要跨多個不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行近乎實(shí)時的數(shù)據(jù)訪問。問題在于，GenAI依賴于大語言模型

(LLM)，而這些模型本身存在局限性。LLM的智能程度取決于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)的智能程度。雖然

LLM對歷史事件和所有文獻(xiàn)都有百科全書式的了解，但他們對貴組織卻一無所知，例如有關(guān)組織客戶、產(chǎn)品或運(yùn)營的細(xì)節(jié)，而且

LLM的數(shù)據(jù)集也不會實(shí)時更新。如果不具備這一點(diǎn)，GenAI對任何需要最新客戶或業(yè)務(wù)背景的操作應(yīng)用場景都毫無用處。人工智能代理抱歉，我無權(quán)訪問我們上一季度最暢銷的有關(guān)產(chǎn)品產(chǎn)品具體信息。或銷售的是什么？大語言模型雖然可以利用更多信息對現(xiàn)有基礎(chǔ)模型進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào)，并使其了解企業(yè)數(shù)據(jù)和信息，但這種方法往往會帶來更多復(fù)雜性和挑戰(zhàn)。對于大多數(shù)組織來說，反復(fù)訓(xùn)練

LLM所需的成本和技能不僅令人望而卻步，還需要讓LLM持續(xù)了解最新的數(shù)據(jù)和信息，這使得不斷反復(fù)訓(xùn)練

LLM的迭代過程在當(dāng)今根本不切實(shí)際。?2024DenodoTechnologies5此外，為了將公司信息這類知識嵌入模型，而用公司信息（可能是在未來的交互過程中，始終存在數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。精明的用戶可能會設(shè)計提示，來誘導(dǎo)泄露此類信息，即使模型經(jīng)過訓(xùn)練可以識別敏感性；但這種訓(xùn)練并不完美。敏感信息）訓(xùn)練

LLM也充滿危險性，因?yàn)楹孟⑹窃?/p>

2020年的一篇論文中首次提出了檢索增強(qiáng)生成

(RAG)架構(gòu)，它很快成為一種以經(jīng)濟(jì)、安全的方式利用其他數(shù)據(jù)和信息增強(qiáng)

LLM的首選方法。，一種新興的實(shí)施模式有望克服

LLM的局限性，能以安全有效的方式在企業(yè)環(huán)境中提供其所需的知識。檢索增強(qiáng)生成可以將實(shí)時更新的數(shù)據(jù)納入

GenAI的結(jié)果中，但這仍然需要時提供相關(guān)數(shù)據(jù)，同時確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和隱私合規(guī)性。一個全面的數(shù)據(jù)管理解決方案來實(shí)人工智能代理+企業(yè)數(shù)據(jù)和知識上一季度最暢銷的產(chǎn)品是大型水泵，總銷售額我們上一季度最暢銷的產(chǎn)品是什么？達(dá)到54000美元。大語言模型企業(yè)數(shù)據(jù)存儲庫在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景中，數(shù)據(jù)在前期訓(xùn)練過程中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，而

GenAI和檢索增強(qiáng)生成正在改變這種模式，要將知識注入LLM，而是在提示過程中通過額外的上下文窗口添加知識。然后，LLM可以使用提供的其他上下文的響應(yīng)，而無需將這些知識嵌入

LLM本身。求數(shù)據(jù)在推理過程中扮演知識擴(kuò)充層的角色。檢索增強(qiáng)生成架構(gòu)不是通過反復(fù)訓(xùn)練模型來生成必要檢索增強(qiáng)生成的優(yōu)勢包括減少幻覺，提供最新和實(shí)時的信息（克服根據(jù)“時間點(diǎn)”數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的局限性）；特定領(lǐng)域的知識（如上文所述的產(chǎn)品銷售示例）；消除成本高昂的反復(fù)訓(xùn)練以及對

來源的可視性（福布斯，2023年）。這種簡

單的方法可以應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息，是更安全的方式。結(jié)合

LLM強(qiáng)大的代碼生成功能（例如用于查詢底層企業(yè)數(shù)據(jù)的

SQL），使用檢索增強(qiáng)生成的下一代

AI應(yīng)用可為企業(yè)開辟新型的強(qiáng)大用戶交互方式和釋放數(shù)據(jù)價值為

LLM提供額外知識和信息的一種更靈活、更經(jīng)濟(jì)、的新途徑。但是，需要必要的數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)才能在企業(yè)環(huán)境中實(shí)施檢索增強(qiáng)生成。雖然現(xiàn)在可以找到大量簡

單的，且這些項(xiàng)目旨在證明檢索增強(qiáng)生成在桌面設(shè)置中對于單個表的強(qiáng)大功能，但在企業(yè)環(huán)境中針對通常孤立、復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中的真實(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)施檢索增強(qiáng)生成架構(gòu)可能是一場噩夢。隨著組織探索

LLM和企業(yè)數(shù)據(jù)源之間更緊密的集成，他們將不可避免地在克服數(shù)據(jù)孤島、處理各種數(shù)據(jù)源類型以及管理復(fù)雜而冗長的數(shù)據(jù)交付管道方面遇到同樣的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)。?2024DenodoTechnologies6具體來說，組織在采用

GenAI時應(yīng)考慮以下數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)：法規(guī)：新的法規(guī)、指南和框架正在迅速制定，旨在解決

GenAI系統(tǒng)的運(yùn)作和用于訓(xùn)練這類系統(tǒng)的數(shù)據(jù)缺乏透明度、偏見和公平性、潛在的知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)、可能的隱私侵犯、第三方風(fēng)險和安全顧慮等問題。新擬議的旨在為高風(fēng)險的人工智能系統(tǒng)制定全面險評估提出具體要求。美國總統(tǒng)頒布的人工智能

確立了人工智能安全和保障的新標(biāo)準(zhǔn)，旨在保護(hù)美國人的隱私，促進(jìn)公平和公民權(quán)利，維護(hù)使用者和工人的利益，促進(jìn)創(chuàng)新和競爭等等。旨在通過對高風(fēng)險人工智能服務(wù)更嚴(yán)格的通知要求和人工智能可信度認(rèn)證系統(tǒng)等，確保人工智能系統(tǒng)的可信度，從而保護(hù)人工智能服務(wù)的用戶。其他地區(qū)的法規(guī)和指南提倡甚至強(qiáng)制要求在數(shù)據(jù)收集中使用隱私增強(qiáng)技術(shù)，例如：新加坡提出的的法規(guī)，對透明度、數(shù)據(jù)治理、人工監(jiān)督和風(fēng)。此外，這些法規(guī)還對

GenAI結(jié)果的可審計性和可解釋性提出要審計性，確保

GenAI沒有偏見，不會對使用者造成傷害，并向使用者說明在特定交互過程中使用

GenAI（例由

GenAI所提供）。要GenAI在生成特定結(jié)果時使用了哪些數(shù)據(jù)，并確?？刂拼胧┑轿?，以監(jiān)控哪些

GenAI應(yīng)用場景在何求。例如，《歐盟人工智能法案》要求具有可如，披露他們正在交談的聊天機(jī)器人，或?yàn)樗麄兩傻慕ㄗh是應(yīng)對此類審計，就必須能夠查看時使用了哪些數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量和可解釋性：低質(zhì)量的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致不正確或不一致的行為，即“垃圾輸入，垃圾輸出”。無論是隨后通過檢索增強(qiáng)生成實(shí)時訪問企業(yè)數(shù)據(jù)，都是在

LLM的模型訓(xùn)練過程中，還是如此。由此產(chǎn)生的“幻覺”會導(dǎo)致最終用戶的不信任，而對于受人工智能使用道德規(guī)范約束的企業(yè)來說，則可能會違反合規(guī)性。，但這還不夠。GenAI還需要因此，對數(shù)據(jù)質(zhì)量嚴(yán)格把關(guān)很必要“數(shù)據(jù)可解釋性”，也即為生成結(jié)果訪問了哪些數(shù)據(jù)。這樣，GenAI用戶就能隨時確定所使用的數(shù)據(jù)是否正確和準(zhǔn)確，如果不正確，也能輕松采取補(bǔ)救《歐盟人工智能法案》，要措施。數(shù)據(jù)可解釋性提供了透明度，從而提高了最終用戶的信任度。事實(shí)上，上述一些法規(guī)，特別是求按需提供這種程度的透明度。數(shù)據(jù)隱私和安全：歐洲的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)等隱私法規(guī)仍然適用，但挑戰(zhàn)不僅限于確保正確的訪問控制和落實(shí)去標(biāo)識化措施。GenAI帶來了額外的風(fēng)險。下面叫

JaneDoe，我的電話號碼是...”之類的提示可能會導(dǎo)致模型泄露這些信息（Seth&Chang，2024年）。眾所周

知，模型會“記住”訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而使問題變得更加復(fù)雜。有幾種類型的攻擊（如訓(xùn)練數(shù)據(jù)提?。┮驯蛔C明會泄露

LLM的敏感數(shù)據(jù)（Seth&Chang，2024）。上述所有人工智能法規(guī)都要我們舉例說明

GenAI模型如何帶來隱私風(fēng)險。如果使用“JaneDoe”的私人數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，那么“我求組織采取控制措施，以降低發(fā)生此類侵犯隱私行為的風(fēng)險。?2024DenodoTechnologies7Denodo如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)

-邏輯數(shù)據(jù)管理Denodo認(rèn)為，組織必須發(fā)展和重新構(gòu)想數(shù)據(jù)管理，因?yàn)檫@種利害關(guān)系之重大是前所未有的。組織必須立即采取行動，建立數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)，為即將到來的人工智能驅(qū)動的新競爭格局做好準(zhǔn)備。當(dāng)您回顧推動下一代人工智能應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)管理考慮因素時，我們認(rèn)為合乎邏輯的數(shù)據(jù)管理方法是推動下一代人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵因素。Denodo平臺利用數(shù)據(jù)技術(shù)，在增強(qiáng)人工智能應(yīng)用之前無需遷移或整合數(shù)據(jù)。它為人工智能應(yīng)用訪問集成數(shù)據(jù)提供了一個單一的整合網(wǎng)關(guān)，并帶來了許多其他關(guān)鍵優(yōu)勢，包括：一個統(tǒng)一、安全的接入點(diǎn)，供LLM與所有企業(yè)數(shù)據(jù)[企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)、運(yùn)營數(shù)據(jù)集市、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)、應(yīng)用程序API]交互和查詢一個豐富的語義層。為LLM提供所需的業(yè)務(wù)背從底層技術(shù)數(shù)據(jù)視圖中解耦和抽象的（LLM可能難以使用）提供便于LLM使用的寬邏輯表視圖，而無需先對多個數(shù)據(jù)集進(jìn)行物理組合內(nèi)置的查詢優(yōu)化功能使LLM無需處理特定的數(shù)據(jù)源景和知識（如表格說明、業(yè)務(wù)定義、類別/標(biāo)簽和樣本值）?？焖俳桓哆壿嫈?shù)據(jù)視圖，這些視圖是約束或優(yōu)化的連接策略。憑借這些優(yōu)勢，Denodo平臺成為了檢索增強(qiáng)生成的良好推動力。語義層使存儲在規(guī)范數(shù)據(jù)平臺中的數(shù)據(jù)能夠通過一個一致、安全的接口供GenAI應(yīng)用訪問。Denodo平臺還擁有必要的元數(shù)據(jù)，可為GenAI應(yīng)用提供所需的信息，包括數(shù)據(jù)模式、帶有上下文信息的字段描述以及字段的業(yè)務(wù)名稱。大語言模型平臺數(shù)據(jù)虛擬化查詢優(yōu)化語義層安全/治理200+SaaS傳統(tǒng)DB和DW云存儲Hadoop和NoSQLOLAP文件應(yīng)用程序流式數(shù)據(jù)SaaS數(shù)據(jù)適配器?2024DenodoTechnologies8對于生成式人工智能應(yīng)用最關(guān)鍵的組件之一，即您的數(shù)據(jù)，Denodo平臺可成為單一的服務(wù)層。LLM和Denodo平臺相結(jié)合，可大大加快功能強(qiáng)大的人工智能代理的開發(fā)速度。Denodo平臺提供了以下附加功能，確保為

GenAI奠定堅實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和使用情況監(jiān)控：Denodo平臺提供了一個龐大的轉(zhuǎn)換、過濾和匹配函數(shù)庫，以及用于驗(yàn)證、清理、豐富、標(biāo)準(zhǔn)化、匹配與合并數(shù)據(jù)的質(zhì)量規(guī)則，例如，條件處理、分區(qū)、用于重

復(fù)數(shù)據(jù)刪除和清理的模糊匹配算法，以及基于語法、同義詞庫或語義映射。此外，Denodo平臺可持續(xù)監(jiān)控哪些數(shù)據(jù)在何時由誰訪問。對于通過檢索增強(qiáng)生成發(fā)起的每次

GenAI查詢，Denodo平臺都會記錄查詢和返回的數(shù)據(jù)，從而提供隨時可解釋性和透明度。數(shù)據(jù)安全和隱私合規(guī)：作為應(yīng)用的單一數(shù)據(jù)接入點(diǎn)，Denodo平臺提供了一個中心層，用于強(qiáng)制執(zhí)行訪問安全限制，這些限制可根據(jù)具有字段級粒度的規(guī)范模型來定義。Denodo平臺支持基的權(quán)限（如訪問

Denodo數(shù)據(jù)庫和視圖），又有特定于數(shù)據(jù)的權(quán)限（如訪問虛擬視圖中的特定行或列）。Denodo平臺提供基更高級別管理層的“工資”列，這于用戶和角色的身份驗(yàn)證和授權(quán)機(jī)制，既有模式范圍于行和基于列的安全性，包括屏蔽特定字段的可能性（例如，不允許經(jīng)理查看些單元格將在結(jié)果中顯示為屏蔽）。這些功能使

Denodo平臺非常適合為支持檢索增強(qiáng)生成的人工智能應(yīng)用實(shí)施數(shù)據(jù)安全，幫助組織滿足上述各種監(jiān)管要求。要充分發(fā)揮

LLM驅(qū)動的人工智能代理的潛力，需要整個行業(yè)不斷發(fā)展技術(shù)和創(chuàng)新。Denodo正走在前沿，不斷發(fā)展我們的產(chǎn)品，以滿足人工智能賦能的未來的需求。我們優(yōu)秀的產(chǎn)品理團(tuán)隊會不斷監(jiān)控和評估人工智能和其他現(xiàn)代技術(shù)的最新進(jìn)展，為數(shù)據(jù)管理打下更堅實(shí)的基礎(chǔ)。我們致力于幫助我們的客戶有效利用這些創(chuàng)新技術(shù)。管?2024DenodoTechnologies9GenAI如何增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理GenAI還被用來改善數(shù)據(jù)管理。它將極具價值的自動化引入到容易出現(xiàn)人為錯誤的手動流程中。人工智能可以更高效、更準(zhǔn)確地處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理任務(wù)，而在此之前，這些任務(wù)都屬于勞動密集型，且容易出錯。Denodo已在

Denodo平臺中實(shí)現(xiàn)了以下功能：自然語言查詢。任何用戶只需用自然語言輸入問題，平臺就會將其轉(zhuǎn)換為

SQL代碼并執(zhí)行。這是邁出的一大步，能讓不懂

SQL或商業(yè)智能

(BI)工具的業(yè)務(wù)專業(yè)人員也能從數(shù)據(jù)中獲得深刻見解。例如，銷售美國所有首選客戶的姓名和電子郵件”。使用

GenAI的數(shù)據(jù)平臺可以將自然語言查詢轉(zhuǎn)化為SQL代碼，甚至生成代碼的解釋。然后，數(shù)據(jù)平臺將執(zhí)行代碼并檢索結(jié)果。數(shù)據(jù)民主化經(jīng)理可以使用日常用語查詢數(shù)據(jù)，例如，“我需要這對于分析師、營銷人員、銷售人員、醫(yī)療保健專業(yè)人員等業(yè)務(wù)專業(yè)人士來說具有巨大的潛力，他們可以獨(dú)立訪問數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中獲得洞察，而無需依賴

IT和

（TDWI，2023年）。這將為業(yè)務(wù)決策者提供所需