Je čas se vážně zabývat odolností dat

Téměř před dvěma desetiletími razil Clive Humby dnes slavnou frázi „data jsou nová ropa“. Umělá inteligence (AI) podporuje novou změnu paradigmatu. Diskurz kolem umělé inteligence dosáhl svého vrcholu, ale tento „věk umělé inteligence“, do kterého jsme vstoupili, je pouze jednou kapitolou příběhu, který se odvíjí léta: digitální transformace.

Je pochopitelné, že nadšení pro AI přebírá všechny sektory. Potenciál je velký, vzrušující a revoluční, ale než se vyčerpají a spustí motory, musí organizace zavést procesy ke zvýšení odolnosti dat a zajistit, aby byla dostupná, přesná, chráněná a inteligentní, aby jejich podnikání mohlo i nadále fungovat. záleží co. „Postarejte se o svá data a oni se postarají o vás.“

Převzít kontrolu

Pokud jde o něco tak všudypřítomného a měnícího se, jako jsou firemní data, je mnohem snazší to zvládnout školením a kontrolou od začátku. Z toho důvodu je čas začít právě teď. Nejnovější globální průzkum společnosti McKinsey o AI odhalil, že 65 % respondentů uvedlo, že jejich organizace používá AI pravidelně (dvojnásobný počet oproti předchozím deseti měsícům). Ale statistika, která by měla dát pracovníkům s rozhodovací pravomocí v oblasti IT a bezpečnosti pauzu, je, že téměř polovina respondentů uvedla, že „silně přizpůsobují“ nebo vyvíjejí své vlastní modely.

Jedná se o novou vlnu „stínového IT“, tedy neoprávněného nebo neznámého použití softwaru nebo systémů v rámci organizace. Pro velkou společnost je již sledování nástrojů, které mohou používat týmy v různých obchodních jednotkách, výzvou. Oddělení nebo dokonce jednotlivci vytvářející nebo upravující velké jazykové modely (LLM) ještě více znesnadní správu a sledování pohybu dat a rizik v celé organizaci.

Faktem je, že je téměř nemožné mít nad tím úplnou kontrolu, ale pomůže vám zavedení procesů a školení v oblasti správy dat, ochrany osobních údajů a duševního vlastnictví. Přinejmenším díky těmto opatřením je pozice společnosti mnohem obhajitelnější, pokud se něco pokazí.

Řízení rizik AI

Nejde o to být pokrokovou policií. Umělá inteligence je skvělý nástroj, z něhož organizace a oddělení získají obrovskou hodnotu. Ale protože se rychle stává součástí technologického balíku, je důležité zajistit, aby byl v souladu se zbytkem firemních zásad ochrany dat a správy. U většiny nástrojů AI jde o zmírnění provozního rizika dat, která jimi protékají.

Obecně řečeno, existují tři hlavní rizikové faktory: bezpečnost (co se stane, když k datům přistoupí třetí strana nebo je ukradne?), dostupnost (co se stane, když k datům ztratíme přístup, byť dočasně?), a přesnost (co se stane, když data, se kterými pracujeme, jsou chybná?).

Umělá inteligence (AI) podporuje novou změnu paradigmatu

Zde je datová odolnost klíčová. Jelikož se nástroje AI stávají nedílnou součástí technologie, je potřeba zajistit viditelnost, správu a ochranu celého „datového prostředí“. To je to, co je známá klasická triáda CIA: zachování důvěrnosti, integrity a dostupnosti dat. Bezuzdné nebo nekontrolované používání modelů AI ve společnosti by mohlo vytvořit mezery.

Odolnost dat je již prioritou ve většině oblastí organizace a měly by být pokryty LLM a další nástroje umělé inteligence. V každé společnosti je nutné rozumět kritickým obchodním datům a tomu, kde se nacházejí. Společnosti nyní mohou mít dobrou správu dat a odolnost, ale bez řádného školení by nekontrolované používání AI mohlo způsobit problémy. A co hůř, možná je ani neznáte.

Vytvořte (a udržujte) odolnost dat

Zajištění odolnosti dat je velký úkol – týká se celé organizace, takže odpovědnost musí nést celý tým. Navíc to není jednorázový úkol, protože věci se neustále hýbou a mění. Růst AI je jen jedním příkladem věcí, na které musíme reagovat a přizpůsobovat se jim.

Odolnost dat je globální poslání, které zahrnuje správu identit, zabezpečení zařízení a sítě a zásady ochrany dat, jako je zálohování a obnova. Jedná se o masivní projekt, ale aby byl efektivní, vyžaduje především dva prvky: již zmíněnou viditelnost a zapojení manažerů. Odolnost dat začíná v zasedací místnosti. Bez něj projekty selhávají, financování omezuje, co lze udělat, a objevují se mezery v ochraně a dostupnosti.

Nedovolte, aby vám velikost úkolu zabránila začít. Nemůžeš dělat všechno, ale můžeš něco, a to je nekonečně lepší než nedělat nic. Začít nyní bude mnohem snazší než začít za rok, kdy se LLM objevily v celé organizaci. Mnoho společností se může dostat do stejných problémů, jaké měly s migrací do cloudu před všemi těmi lety: vrhnete se po hlavě do nové technologie a nakonec si přejete, abyste si některé věci naplánovali předem.

Otestujte svou schopnost zotavení cvičením: jediný způsob, jak se naučit plavat, je plavání. Při testování se ujistěte, že vaše nejhorší scénáře jsou realistické. Zkuste to udělat bez vašeho zvládání katastrof (koneckonců mohou jet na dovolenou). Mějte plán B, C a D. Provedením těchto testů snadno zjistíte, jak jste připraveni. Nejdůležitější je začít.

Autor: Rick Vanover, viceprezident produktové strategie společnosti Veeam