本文指出：DeepSeek R1的推出加速了生成人工智能领域中大语言模型的商业化和成多极化，这使得未来的管理技术集中于未来的智能（AI）准备工作和主权数据。 Gartner预测，到2028年，现有业务管理平台中有80％的生成AI（基因）业务应用将开发，将扩张和交付时间的复杂性减少了50％。到2028年，AI数据管理工作的50％是通过管理数据主权和多极AI进行的偏见，使其符合至少三个区域的法规。图1企业数据-AI金字塔的金字塔值在开放的资源模型中制造了R1模型，并显着理解和培训成本，这导致了大语言模式的转换。实际上，在启动DeepSeekr1之前，大语言模型的价格具有粪便D在过去两年中显着。 "These innovations depend on the stinger of a wave of decline in cost and energy consumption, further reducing the price of large language models and speeding the commoditization of models. This strategic transition not only makes large language models more accessible, but also promotes global evolution of AI technology. AI.Manage data for AI shadow and bias. Businesses should actively strengthen their data management techniques to reduce risks and take advantage of the opportunities brought by the AI evolution of evolution. The模型提供者的多极化需要更稳定和合理的主权数据，并遵守中国公司，DeepSeek使用特定的培训数据来满足中国和周边市场独有的语言，文化和法规要求。在法律，政治，文化和技术方面，其中许多与数据有关。这种多极化对AI的管理和偏见引起了人们的关注，尤其是在不确定的全球政治人物中。 Gartner Research的副总裁Sun Xin说：“多极生态系统有助于打破垄断的控制，鼓励变革和韧性，但也需要系统的数据管理框架，并与数据生态系统进行强有力的合作，以确保遵守数据和主权要求。” “大语言模型的知识来源的退化已经变得很重要。一些早期的基因采用已经开始咨询如何使用DeepSeek R1的现有Genai应用程序替换大型语言模型，这表明他们用来使用的Genai应用程序与大型语言模型紧密集成在一起，是沉没的成本。” R1发行后不到两周，Openal和Goo的GLE最新的大型语言模型-O3 Mini和GemiNI 2.0分别于2025年2月1日和2月5日。企业不应将包括DeepSeek R1在内的任何特别大的语言模型视为其基因计划的永久元素。 "Data and Analytics (DA) leaders should cooperate with AI leaders to adopt a stronger architecture to slow down large language models from internal business knowledge sources. Centralized management of data -related data -related techniques helps reduce knowledge of knowledge. Using Unsupervised AI as a new normal for business operations significantly reduced the cost of AI recognition, reducing obstacles to G's data contactsuses business data. The media publicity around Deepseek has led to the使用诸如移动设备和聊天机器人之类的DepSeek应用程序来管理员工。。在数据编织领域管理主动元数据，尤其是运行时元数据（操作元数据和社交元数据），是使数据管理团队在业务数据使用之前保持数据管理团队的关键方法。 “要应对这些挑战，DA领导者必须优先考虑工具，以帮助在整个平台中输出和导入元数据，从而实现了更大的协调和优化。检查当前的昂贵能力数据，以支持高级元数据功能，尤其是运行时的元数据共享和元数据的标准，从而可以确保构建范围的数据。被部署到不同的基础架构，包括在包括个人计算机在内的各种基础架构中，但是，云的生态系统一直为较低的数据管理技术提供独特的好处，以及能够快速适应新的AI模型的能力。参与ternal数据应属于云的部署和扩展，以确定满足其需求的最佳方法。改善数据管理团队的数据和阅读数据，并使用整个DeepSeek R1干扰模型仍会引起幻觉，但是这种功能使人们能够以更清晰，更有效的方式评估其输出。这意味着，在重要的业务流程中，例如预言数，代码开发和数据工程，基因管理将逐渐增加，但需要进行审查。 DA领导者应为这一变化做准备，以提高数据管理专家的技能水平，使他们能够使用识别模型赋予的AI增强功能。