Strategie dat a umělé inteligence: jak řešit 4 výzvy

Strategie dat a umělé inteligence musí poskytovat bezpečnost a reagovat na neustálé změny v regulaci.

Přijměte strategii data-first Vývoj nových produktů nebo vylepšených zkušeností představuje pro vedoucí podniků značné výzvy. Na jedné straně roste tlak a poptávka ze strany spotřebitelů, aby společnosti investovaly do nových technologií, jako je umělá inteligence (AI), s cílem lépe porozumět jejich potřebám a poskytnout jim více personalizované služby.

Na druhé straně však roste poptávka po udržování přísnějších a stále složitějších požadavků na bezpečnost dat, správu dat a regulaci.

Pro řešení současné situace musí mít podniky založené na datech současnou platformu dat a umělé inteligence v cloudu, která má ve svém základu funkce, jako je správa, zabezpečení a dodržování předpisů. Tímto způsobem se mohou soustředit na své klíčové kompetence, urychlit poznatky ze svých dat a vytvářet nové zkušenosti koncových uživatelů.

Data a strategie AI

Jakmile budou vyřešeny technologické základy, musí podniky založené na datech zaměřit své úsilí na řešení 4 klíčových výzev při navrhování datové a AI strategie, kterou Artin Avanes, ředitel produktového managementu ve Snowflake, analyzuje níže.

Dodržujte neustálý vývoj regulace

Rostoucí regulační požadavky nutí společnosti, aby se při navrhování své obchodní strategie zaměřily na legislativu data-first. Společnosti, které mají v úmyslu expandovat v rámci jedné geografické oblasti nebo regulovaného sektoru, stejně jako ty, které jsou globální a mají v úmyslu působit a expandovat v různých geografických oblastech a sektorech, musí tomuto problému čelit každý den. Regiony jako Spojené státy, Evropa a Asie zavedly řadu předpisů pro správu dat a řízení, které musí organizace dodržovat.

Například USA nemají jediný zákon, který by pokryl soukromí všech typů dat. Místo toho existuje směs zákonů navržených pro konkrétní státy nebo typy dat. Například kalifornský zákon o ochraně soukromí spotřebitelů (CCPA) nabízí obyvatelům Kalifornie větší transparentnost a kontrolu nad tím, jak společnosti shromažďují a používají svá data, zatímco zákon Gramm-Leach Baily (GLBA) pokrývá spotřebitelské finanční produkty a vyžaduje, aby společnosti vysvětlily, jak sdílejí data. . V EU musí společnosti dodržovat obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR).)a v Asii musí organizace dodržovat zákon o informačních technologiích.

Zaveďte integrovanou a konzistentní správu dat

Aby organizace splnily vyvíjející se regulační požadavky, musí implementovat rámec správy dat, který jim umožní objevovat, chápat a chránit jejich heterogenní data a zároveň je bezpečně využívat k interní i externí spolupráci.

Strategie dat a umělé inteligence musí poskytovat bezpečnost a reagovat na neustálé změny předpisů

Efektivní a komplexní strategie správy dat umožní organizacím bezpečně ukládat a spravovat osobní údaje (PII) a další citlivá data a zároveň tato data monitorovat a chránit v téměř reálném čase. To zahrnuje jak úpravy, tak vkládání nových citlivých dat bez nutnosti ručního zásahu a úpravy stávajících bezpečných pracovních postupů.

Vznik moderních datových aplikací spolu s potřebou umožnit globální spolupráci představuje další složitou výzvu pro správu a bezpečnost. Moderní datová platforma umožňuje svým uživatelům bezproblémově integrovat, používat a prosazovat výše uvedené základní funkce zabezpečení a správy platformy. Urychluje vývoj moderních globálních datových aplikací a umožňuje vývojářům aplikací soustředit se na své klíčové kompetence a s jistotou zpeněžit příležitosti.

Předběhněte budoucnost

Škálovatelná a efektivní strategie správy dat musí být také orientována na budoucnost. Technologie se rychle rozvíjejí, což organizacím ztěžuje držet krok s pokroky v oblasti bezpečnosti a správy. Společnosti proto musí přemýšlet o základech a rámcích, které budou na technologii aplikovány v následujících letech. Vezměte generativní AI a vznikající velké jazykové modely (LLM) jako nedávné populární příklady. V posledních letech se umělá inteligence rychle stala klíčovým aspektem moderního života, mění způsob, jakým žijeme, pracujeme a interagujeme, a mnozí věří, že půjde o jednu z nejhlubších technologických změn našeho života. Organizace musí zůstat agilní s rámcem zabezpečení a správy, který se může těmto inovacím snadno přizpůsobit.

Čím více společností využívá LLM, modely budou zahrnovat citlivější a soukromá data, ze kterých se lze učit. Modelům však hrozí, že selžou nebo poruší různé požadavky na shodu. Vezměte si jako příklad GDPR. Jakmile je model trénován, bude tato data nadále používat, aniž by v současné době existoval žádný proces k jejich odstranění.

Zatímco zákon o umělé inteligenci prosazovaný Evropskou unií to pravděpodobně vezme v úvahu, zákony a předpisy týkající se používání a správy dat se budou i nadále měnit a společnosti musí být schopny snadno a ve velkém reagovat pomocí vhodných automatizovaných pracovních postupů pro zabezpečení. a dodržování předpisů. Zvýšená automatizace zabezpečení a dodržování předpisů snižuje pravděpodobnost narušení stávajících procesů, produktů a zkušeností, zatímco absence manuálních zásahů náchylných k chybám snižuje riziko porušení zabezpečení a dodržování předpisů.

Společné chápání potřeb technologií, zabezpečení a souladu s předpisy

Pro škálování datové strategie musí mít společnosti dobré týmy, které efektivně spolupracují. Obvykle existují odborníci na zabezpečení, správu a dodržování předpisů, kteří pracují s IT, a datové týmy, které jsou odpovědné za modernizaci technologického zásobníku. Tyto skupiny jsou často oddělené, s různou úrovní chápání bezpečnosti a dodržování předpisů, což může často vést ke sporům s iniciativami modernizace dat. Například týmy pro datové platformy mohou být ochotny přijmout nejnovější technologie, aby udržely krok s konkurencí nebo vytvořily nové produkty a zkušenosti, ale tým pro dodržování předpisů se může zdráhat kvůli potenciálnímu porušení požadavků.

Jsme svědky trendu, kdy progresivní organizace založené na datech mají tyto dva týmy úzce spolupracovat, aby mohly sdílet porozumění těmto výzvám a dospět ke správnému řešení pro škálování strategie s minimálním dopadem. Datoví správci a pracovníci pro dodržování předpisů musí být hluboce integrováni do týmů datových platforem a úzce spolupracovat s datovými architekty.

Pro Artin je nutné mít platformy navržené tak, aby poskytovaly bezpečnost a reagovaly na regulaci, aby bylo možné čelit výzvám datové éry. Vysvětluje, že škálovatelný rámec správy dat, který usnadňuje automatizované pracovní postupy a spolupráci, vyžaduje, aby základní datová platforma měla klíčové funkce, jako jsou:

Buďte multicloud, abyste organizacím umožnili konzistentně uplatňovat zabezpečení, správu a dodržovat předpisy napříč různými technologickými sadami a službami.
S vysokým stupněm automatizace, který umožňuje uživatelům snadno škálovat a snižovat pravděpodobnost a vystavení bezpečnostním a regulačním porušením
Zajistěte bezpečnou a vyhovující spolupráci napříč heterogenními daty a moderními datovými aplikacemi

Datová platforma dnes musí nabízet prvotřídní zážitek z vyhledávání a objevování, včetně schopnosti spravovat nespravovaná data bez ohledu na jejich formát, strukturovaná nebo nestrukturovaná. Musí se přizpůsobovat objemům dat a změnám dat zajištěním automatické klasifikace všech datových aktiv. To vše se musí promítnout do škálovatelných a konzistentních zásad přístupu k datům, které může správce dat definovat a vynutit. To vše jsou základní funkce platforem zabezpečení a správy, dodává Artin.