人工智能系统需要依赖大量的数据，但数据的流通过程和 AI 模型本身可能会泄露敏感的隐私数据。例如，数据持有人可以利用第三方提供的模型、算法和平台提供的计算资源，根据持有的数据对特定任务的机器学习模型进行培训，然后打开模型调用接口，提供付费预测服务。虽然这种模式为用户培训和发布模型提供了便利，但它也使数据持有者的隐私数据面临攻击的风险。
在研究结果中，超过60%的受访者表示，企业正在使用或计划使用云平台来承载数字化。企业数字化转型需要快速使用计算、存储、大数据、机器学习等大量技术服务，同时考虑安全合规性和隐私保护。如果企业自己建立服务器，它需要大量的人力和研发成本。在使用云平台的受访者中，公共云已成为受访者的首选。
上海山安信息技术有限公司总经理李学平分享了题为“持续安全战略优化，夯实安全基础”的精彩演讲。他说，山安信息创新性地推出了“易策”，基于对数据安全的理解和用户的需求EASY DETEC网络安全自服务平台。新一代网络安全自助服务平台，依托行业良好实践，帮助用户优化流程，减少人力需求，加快战略变化和部署效率，构建完善的网络安全战略可视化、分析、梳理、变更监控、合规和流程自动化平台，形成以战略为中心的新体系结构。
该预测模型可以快速预测未来数据趋势，帮助企业实施未来战略部署；在输出结果方面，商业智能分析板具有丰富的可视化组件和交互式分析能力，除了柱图、线图、蛋糕图等基本静态分析报告外，还可以提供仪表板、热图等动态可视化图像，更好地协助企业进行管理决策；在系统架构方面，商业智能分析板系统架构由数据仓库、统计分析、数据挖掘三部分组成，数据仓库具有采集、集成、预处理数据等功能，统计分析采用统计方法基本分析数据，数据挖掘采用数字技术、机器学习等先进技术进行更深入的数据分析，帮助企业挖掘数字背后的潜在价值。
它在数据治理、运维、服务和许多行业都有专门的应用。同时，从地理空间框架到时空大数据云平台，再到新基础设施阶段的数字双底座平台，不断升级。
为了让大家正确理解BI的价值，这里需要特别注意的是，BI不仅是老板报告的工具，因为BI不仅包括报告和可视化，还包括企业底层数据仓库的建设过程和数据的ETL过程，而报告只是最终的显示形式，BI的最终目的是让数据发挥业务价值。
我们经常面临领导参观、同行调查和一些故障分析会议的演示需求，但人们去数据中心并不方便。首先，地点分布可能非常广泛，其次，他们也缺乏兴趣和有效的体力检查。此时，我们可以利用3D场景的互动形式，直观、深刻地向他人展示数据中心的情况。可视化技术可以从跨区域、公园、机房、机柜、设备、端口等不同的细节层面进行检查，模拟数据中心管理人员的检查，实现交互演示，取得比传统手段更好的效果。
从海外市场的发展来看，即使有大量的高价值数据，运营商的数据应用仍处于初级阶段 但目前还没有带来可观的好处。过去，运营商提供的大部分数据服务只停留在原始数据输出的水平， 即使以平台服务的形式输出，价格也受平台建设周期、数据资产确认、隐私安全等因素的影响 很难真正体现值。云计算在过去十年的蓬勃发展为运营商的数据应用、数据存储技术、分布式计算奠定了基础 计算技术、隐私计算、可视化等生产工具逐渐成熟，加上自上而下的政策和配套的工业环境 好的，运营商(尤其是国内)的数据价值已经足够长期实现。
