top of page
Szukaj
  • Zdjęcie autoraKarol Tajduś

Gen.AI i Data Governance. Zmyślny pomysł?

Obecnie wszyscy mówią o Gen.AI, ty o tym wiesz, ja o tym wiem. Wydaje się, że zapominamy teraz o innych koncepcjach danych i skupiamy się na tym, co Sztuczna Inteligencja może dla nas zrobić i jak ją wykorzystać. Ale być może Gen.AI pomoże nam w tej części Transformacji Danych, z którą wszyscy najbardziej się zmagamy.





Wyobraź to sobie - jesteś Opiekunem Danych w firmie i nie musisz spędzać czasu na zastanawianiu się, dlaczego twoje dane są uszkodzone, gdzie są twoje dane, czy co z nimi zrobić. Masz swojego sztucznego kompana, który cię prowadzi i wykonuje wszystkie te zadania, których nienawidzisz, bez żadnych zastrzeżeń.




Trochę kontekstu i co jest czym:


Generatywna Sztuczna Inteligencja (Gen.AI): To dziedzina SI skupiająca się na tworzeniu czegoś nowego na podstawie wzorców i struktur, które uczy się z dostarczonych danych. Jest powszechnie używana do tworzenia muzyki, obrazów, tekstu i innych form mediów lub danych. Metody uczenia głębokiego, takie jak Generatywne Sieci Adwersarialne (GANs), są popularnymi technikami w generatywnej SI. Mogą one generować wysoce realistyczne wyniki, mając dwie sieci neuronowe rywalizujące ze sobą, co skutkuje ciągle ulepszanym wyjściem.


Zarządzanie Danymi: Obejmuje zasady i praktyki zapewniające jakość, spójność, dostępność i bezpieczeństwo danych w organizacji. Kluczowe elementy to zarządzanie jakością danych, integracja danych, prywatność danych, zarządzanie cyklem życia danych i zgodność z przepisami. Skuteczne zarządzanie danymi dostarcza wiarygodne i możliwe do podjęcia działań dane, prowadząc do informowanego podejmowania decyzji strategicznych, zwiększenia efektywności operacyjnej i zapewnienia zgodności z przepisami.


Teraz pomysły na wykorzystanie Gen.AI i innych algorytmów SI w dziedzinach Zarządzania Danymi:


Integracja SI do zarządzania danymi obiecuje liczne potencjalne korzyści, działając jako siła transformująca w zarządzaniu danymi, zapewnieniu jakości, klasyfikacji, bezpieczeństwie i innych aspektach.


  1. Poprawiona jakość danych: SI, dzięki możliwościom uczenia maszynowego, pozwala na nauczenie się z wzorców i automatyczną korektę błędów w danych, zapewniając wyższy poziom dokładności i spójności danych. Może wykrywać anomalie, walidować wpisy danych w oparciu o predefiniowane reguły i oczyszczać dane, co znacznie poprawia jakość i niezawodność danych.

  2. Uproszczona klasyfikacja danych: SI można nauczyć zrozumienia złożonych taksonomii danych i pomaga w bardziej precyzyjnej i szybkiej klasyfikacji danych. Analizując wzorce w danych i stosując nauczone kategorie, SI może autonomicznie kategoryzować dane do odpowiednich klas, co ułatwia organizacjom wykorzystanie swoich danych skuteczniej.

  3. Wzmocnione bezpieczeństwo danych: SI może odegrać kluczową rolę w zwiększeniu bezpieczeństwa danych. Ucząc się z historycznych danych o naruszeniach bezpieczeństwa i zagrożeniach, SI może przewidywać i identyfikować potencjalne ryzyka bezpieczeństwa, wzmacniając mechanizmy obronne organizacji przeciwko naruszeniom danych. Dodatkowo, może ona zapewnić przestrzeganie przepisów dotyczących prywatności danych, śledząc i kontrolując, kto ma dostęp do jakich danych i kiedy.

  4. Optymalizacja zarządzania cyklem życia danych: SI może nadzorować i zarządzać całym cyklem życia danych, od tworzenia lub pozyskiwania do archiwizacji lub usunięcia. Może zautomatyzować różne procesy, takie jak transformacja danych, ładowanie, przechowywanie i archiwizacja, co zwiększa efektywność operacyjną.

  5. Lepsze zarządzanie zgodnością: Przepisy dotyczące użytkowania i przechowywania danych są ciągle zmienne i może być trudno nadążać za nimi. SI można zaprogramować tak, aby była na bieżąco z najnowszymi regulacjami i zapewniała, że praktyki danych organizacji są zgodne z tymi przepisami, co zmniejsza ryzyko kar za niezgodność.

  6. Wzbogacone podejmowanie decyzji: Dzięki zdolności SI do analizy dużych zestawów danych, może ona dostarczyć sensowne wnioski i prognozy, które pomagają w strategicznym podejmowaniu decyzji. Może identyfikować wzorce i trendy, które mogą umknąć ludziom, ułatwiając podejmowanie decyzji oparte na danych, co przyczynia się do wzrostu i konkurencyjności biznesu.Generative AI:

Generatywna SI:


Syntetyczne dane to sztuczne dane generowane za pomocą algorytmów, zamiast zbierane z rzeczywistych zdarzeń. Zastosowanie Gen.AI w generowaniu i wykorzystaniu syntetycznych danych może przynieść znaczne korzyści dla zarządzania danymi:

  1. Zgodność z prywatnością danych: Syntetyczne dane mogą pomóc pokonać ograniczenia prywatności i problemy zgodności związane z użyciem rzeczywistych, wrażliwych danych. Tworząc syntetyczny zbiór danych, który zachowuje statystyczne charakterystyki oryginalnych danych bez identyfikacji osób, Gen.AI może umożliwić bezpieczną analizę danych, zachowując jednocześnie przepisy o prywatności.

  2. Wzbogacenie danych: W sytuacjach, gdy dostępne dane rzeczywiste są niewystarczające do analizy lub treningu modeli uczenia maszynowego, Gen.AI może generować syntetyczne dane, aby uzupełnić istniejące dane. To może poprawić wydajność i dokładność modeli SI, szczególnie w dziedzinach, gdzie dane są rzadkie lub trudne do zebrania.

  3. Testowanie scenariuszy: Syntetyczne dane mogą być użyteczne do tworzenia konkretnych scenariuszy do testowania wytrzymałości modeli uczenia maszynowego. Gen.AI może generować dane, które symulują rzadkie, ale kluczowe zdarzenia, umożliwiając organizacjom lepsze przygotowanie na różne okoliczności, bez czekania na ich wystąpienie w rzeczywistym świecie.

  4. Poprawa jakości danych: Generowanie syntetycznych danych przez Gen.AI może pomóc złagodzić problemy z danymi rzeczywistymi, takie jak uprzedzenia, szumy i brakujące wartości. Tworząc zrównoważone i kompletne zestawy syntetycznych danych, Gen.AI może poprawić jakość danych, zapewniając bardziej niezawodne i sprawiedliwe wyniki analizy danych i modeli uczenia maszynowego. Kosztoefektywność: Zbieranie i adnotowanie danych rzeczywistych może być kosztowne i czasochłonne.

Syntetyczne dane, z drugiej strony, mogą być szybko i efektywnie produkowane przez Gen.AI, oszczędzając zarówno czas, jak i zasoby. Wygląda to interesująco? To już jest osiągane przez kilka firm i dostawców - tutaj jest link do pomocy Google: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/data-governance


Generatywna Sztuczna Inteligencja (Gen.AI) prezentuje transformacyjny potencjał w zarządzaniu danymi. Jest w stanie poprawić jakość danych poprzez uczenie się z wzorców i korygowanie błędów, usprawniać klasyfikację danych, zwiększać bezpieczeństwo danych, optymalizować zarządzanie cyklem życia danych, zapewniać zgodność z ciągle zmieniającymi się regulacjami oraz ułatwiać podejmowanie decyzji opartych na danych. Zdolność Gen.AI do generowania syntetycznych danych otwiera kolejne możliwości. Pozwala zachować prywatność danych, zwiększa ich bogactwo, umożliwia testowanie różnych scenariuszy, poprawia jakość danych i obniża koszty.

20 wyświetleń0 komentarzy

Ostatnie posty

Zobacz wszystkie

Opmerkingen


bottom of page