隨著組織推動利用數據來做出更明智的決策，一個核心需求是“數據民主化”。換句話說，向組織中更廣泛的部門開放對以前封閉和限製的數據的訪問。然而，這種擴展訪問的新模式在數據泄露問題上引起了各個組織(尤其是C-suite)的相當大的恐慌。

許多公司選擇通過將大量的數據處理(Apache Spark、Hive)和AI/ML工具(SparkML、Tensorflow、PyTorch)拚湊在一起，構建自己的數據湖和高級分析解決方案，其中許多工具都是開源的。這可能會引入增加安全風險的行為。根據Gartner的數據，80%的組織都無法製定出一個統一的跨部門數據安全政策。

在本次網絡研討會上，您將了解DIY平台的一些挑戰以及如何克服這些挑戰，包括:Beplay体育安卓版本

-如何打破豎井，用統一的數據安全方法保護大數據和ML工作流