Laksanakan tadbir urus AI yang teguh untuk mendemokrasikan data

Kemunculan GenAI telah mempercepatkan kadar orang ramai yang membuka kunci potensi data, menyediakan peluang untuk cerapan baharu dan keputusan yang lebih baik. Walau bagaimanapun, untuk mencapai akses data yang lebih luas memerlukan strategi tadbir urus data yang kukuh. Perusahaan yang boleh mencapai keseimbangan antara pendemokrasian data dan tadbir urus data yang ketat akan membezakan diri mereka dalam pasaran dengan membuka kunci cerapan terdorong data yang unik.

Menurut Gartner, lebih daripada 80% perusahaan akan menggunakan API dan model GenAI atau menggunakan aplikasi berdaya GenAI dalam pengeluaran menjelang 2026, meningkat daripada kurang daripada 5% tahun lepas. Antara muka bahasa semula jadi GenAI membolehkan pengguna bukan teknikal, daripada ketua jabatan hingga pekerja barisan hadapan, untuk mengakses dan menggunakan data dengan lebih mudah. Ini meratakan medan permainan dalam akses kepada maklumat dan kemahiran, yang Gartner panggil "salah satu trend paling mengganggu dekad ini."

Jika syarikat ingin mengelakkan peningkatan risiko terhadap privasi, keselamatan dan kualiti data, pendemokrasian data dengan cara ini menjadikan tadbir urus yang kukuh lebih kritikal, yang bermaksud mengetahui dengan tepat data yang anda ada, di mana ia berada Di mana, siapa yang mempunyai akses kepada data ini, dan bagaimana setiap jenis pengguna dibenarkan menggunakannya, tetapi bagaimanakah perniagaan menguatkuasakan kawalan penuh tanpa menyekat inovasi?

Di peringkat yang lebih tinggi, pendekatan yang digemari adalah untuk menyatukan data ke dalam repositori komprehensif yang boleh dikongsi dengan mudah dan selamat oleh pasukan dan kumpulan kerja yang berbeza. Dengan menyatukan data, perusahaan boleh memusatkan pengurusan dan mengembangkan akses kepada data sambil meminimumkan kerumitan dan mengoptimumkan kos. Pendekatan berpusat untuk menyimpan data ini membantu memastikan ketekalan dan ketepatan data serta mengelakkan masalah yang disebabkan oleh pertindihan dan ketidakkonsistenan data. Selain itu, ini juga membantu meningkatkan keselamatan data dan melindungi privasi, kerana langkah kawalan akses dan pemantauan boleh dilaksanakan dengan lebih mudah. Oleh itu, mewujudkan repositori data bersatu adalah sangat penting untuk perusahaan,

Dalam amalan, ini mungkin membawa beberapa cabaran, kerana peraturan kedaulatan data memerlukan data tertentu mesti disimpan di negara atau wilayah tertentu. Menghadapi situasi ini, perusahaan perlu berusaha untuk menghapuskan silo data dan melaksanakan rangka kerja tadbir urus yang konsisten merentas platform data mereka.

Selain itu, beberapa kaedah dan teknologi khusus membantu memastikan perusahaan dapat mengekalkan tadbir urus yang berkesan sambil mengekalkan keselamatan apabila GenAI mengembangkan akses kepada data. Pendekatan ini termasuk amalan tadbir urus asas yang digunakan merentasi pelbagai tetapan, tetapi menjadi sangat kritikal apabila GenAI mendorong pendemokrasian akses data selanjutnya.

Kawalan Butiran untuk Privasi dan Pematuhan

Apabila akses pekerja kepada data meningkat, begitu juga risiko pelanggaran data dan maklumat pengenalan peribadi (PII) diakses oleh pengguna yang tidak dibenarkan. Oleh itu, melaksanakan dasar kawalan akses yang ketat dan menggunakan teknologi anonimasi dan pengenalan adalah penting untuk memastikan pematuhan dan melindungi data daripada akses yang tidak sesuai.

Dalam laporan Aliran Data 2024 baharu kami yang menganalisis aliran Awan Data Kepingan Salji, kami mendapati peningkatan ketara dalam penggunaan ciri tadbir urus yang memberikan kawalan terperinci ke atas data sambil turut menyediakannya dengan sewajarnya kepada lebih ramai pengguna untuk lebih banyak kes penggunaan, contohnya, penggunaan topeng gunaan atau dasar capaian baris meningkat 98% dalam tempoh 12 bulan berakhir 31 Januari 2024 berbanding tempoh yang sama tahun lepas, manakala , bilangan lajur yang ditetapkan dasar penutupan meningkat sebanyak 97%.

Walau bagaimanapun, perlu diingat bahawa jumlah pertanyaan yang dijalankan terhadap objek yang dilindungi dasar meningkat sebanyak 142%, satu angka yang penting kerana ia menunjukkan bahawa tadbir urus data yang baik bukanlah tentang mengatakan "tidak" dan menyekat penggunaan data. Walaupun melihat peningkatan dalam tadbir urus melalui penggunaan dasar pelabelan dan penyekatan, laporan itu menyatakan bahawa jumlah kerja yang dilakukan menggunakan data ini meningkat dengan pesat.

Dalam sesetengah kes, pekerja mungkin ingin memeriksa set data yang mereka tidak boleh diberikan akses terus, dalam kes sedemikian, privasi pembezaan adalah teknik yang hebat kerana ia membolehkan pengguna untuk Berkongsi dan meneroka set data tanpa mendedahkan mana-mana PII pengguna individu. Mengambil langkah ini lebih jauh, bilik pembersihan data membolehkan berbilang pihak bekerjasama dalam data tanpa mendedahkan data mentah kepada satu sama lain Bilik bersih data biasanya digunakan untuk berkongsi data antara perniagaan yang berbeza, tetapi kami melihat teknologi digunakan secara dalaman untuk memenuhi pertumbuhan. keperluan kawal selia dan privasi, ia boleh menjadi teknik yang berkesan untuk meneroka data PII dalam konteks antara muka GenAI.

Keselamatan yang konsisten dan terancang

Keselamatan harus dibina ke dalam fabrik platform data dan bukannya cuba menyematkannya kemudian untuk set data dan pengguna individu, dan teknologi yang menyokong antara muka perbualan tidak seharusnya meniru identiti dan kebenaran teras lain pada data , yang akan mengakibatkan persediaan yang rapuh. Jika dua atau lebih sistem menjejak siapa yang mempunyai akses kepada data yang mana, potensi ralat dan capaian tidak dibenarkan meningkat dengan ketara.

Teknologi yang memainkan peranan penting dalam melindungi data untuk kes penggunaan GenAI termasuk pemantauan dan perlindungan risiko berterusan, kawalan akses berasaskan peranan (RBAC) dan dasar kebenaran yang terperinci. Teg berasaskan peranan dan dasar penyamaran berasaskan teg membolehkan anda melindungi data pada peringkat lajur dengan memberikan dasar penyamaran kepada teg dan kemudian menetapkan teg pada satu atau lebih objek pangkalan data.

Silo data adalah musuh tadbir urus yang baik

Menyimpan salinan atau serpihan data dalam sistem yang berbeza menjadikannya amat sukar untuk mengesan siapa yang mempunyai akses kepada maklumat dan mengekalkan konsistensi dalam dasar akses dan kawalan, itulah sebabnya silo data adalah musuh tadbir urus yang kukuh.

Silo data juga menyukarkan untuk memastikan pekerja menanyakan data terkini dan paling tepat, yang boleh membawa kepada kesilapan yang mahal. Untuk mencapai akses luas kepada data melalui GenAI, perusahaan memerlukan satu sumber kebenaran untuk memastikan semua pekerja melihat maklumat yang sama dan kawalan serta dasar boleh digunakan dan dikemas kini merentas semua data.

Memastikan Kualiti Data untuk Keputusan Tepat

Walaupun anda menghapuskan silo dan mempunyai kebenaran yang sesuai, tidak ada jaminan bahawa maklumat yang diakses oleh pekerja anda adalah betul lajur atau set lajur dalam jadual Konfigurasikan peraturan kualiti data untuk membantu mengesan isu kualiti dan memastikan maklumat yang tepat.

Selain itu, pada masa ini kita semua tahu bahawa GenAI kadangkala boleh berhalusinasi dan menghasilkan jawapan yang sebenarnya tidak berasas, yang tidak boleh diterima untuk kegunaan perusahaan. Perusahaan boleh menyelesaikan masalah ini dengan menggabungkan model bahasa besar (LLM) dengan sumber data yang mereka tahu boleh dipercayai, seperti pangkalan data pelanggan dalaman atau set data yang disemak daripada pembekal pihak ketiga yang dipercayai.

Sumber data yang dipercayai ini boleh digabungkan menggunakan proses yang memerlukan penyesuaian LLM (seperti penalaan halus) atau tidak memerlukan penyesuaian LLM (seperti kejuruteraan tepat dalam masa atau penjanaan tambahan perolehan (RAG)). Walau apa pun keadaannya, teknologi ini membantu memastikan pekerja menerima keputusan yang tepat dan berkualiti tinggi sambil mematuhi piawaian tadbir urus yang dibina dalam persekitaran awan di premis.

Kuasa Akses Data dan Carian Sejagat

Satu aspek penting dalam tadbir urus GenAI memudahkan pekerja mencari set data dan produk data yang betul untuk membantu mereka dengan analisis mereka. Salah satu sebab AI sangat berkuasa ialah ia membolehkan pekerja untuk bekerja tanpa Berinteraksi dengan data berlaku melalui pasukan pusat, tetapi ini memerlukan pekerja tersebut mengetahui data yang tersedia untuk mereka dan cara mencarinya.

Fungsi carian menyediakan fungsi ini, membolehkan pengguna mencari dan menanyakan set data dan produk data Fungsi carian ini sendiri boleh dikuasakan oleh LLM untuk menjadikan carian data lebih intuitif - inilah yang kami bangunkan di Snowflake sebagai carian universal kami sebagai sebahagian daripada. .

Tadbir urus ialah asas pendemokrasian data

Pengguna perniagaan tidak sabar-sabar untuk menggunakan data organisasi mereka dengan lebih meluas, dan GenAI akhirnya membolehkan perkara ini. Terima kasih kepada LLMS dan pemprosesan bahasa semula jadi, pekerja dalam bidang seperti kewangan, HR, jualan dan operasi kini boleh merumuskan soalan khusus untuk peranan mereka dan mendapatkan jawapan yang mereka perlukan untuk membuat keputusan yang lebih termaklum.

Tetapi untuk memenuhi keperluan keselamatan dan pematuhan perusahaan, ini hanya boleh berlaku dalam persekitaran dengan tadbir urus yang kukuh, lebih bebas pekerja anda boleh menyemak imbas data tanpa menimbulkan kos tambahan untuk syarikat, GenAI membuka pintu kepada pendemokrasian data yang benar, dan tadbir urus yang baik adalah asas yang membolehkannya.

Atas ialah kandungan terperinci Laksanakan tadbir urus AI yang teguh untuk mendemokrasikan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!