DevOps: המפתח לנתוני AI אמינים וממשל

הבינה המלאכותית ולמידת המכונה (AI/ML) משנות תעשיות, פותחות פלטפורמות הכנסה חדשות ומשפרות את יכולות המפתחים והפתרונות שהם יוצרים, בלתי תלוי אם הן כבר השפיעו ישירות על התהליכים או המוצרים שלך.

עם זאת, אחריות עצומה מלווה את הכוח העצום, החדשנות וההזדמנות. כל מודלי הבינה המלאכותית מתירים על נתונים, וצוותיך וטכנולוגיתך אחראים על איכותם, מקורם ועמידתם בתקנות. לא משנה כמה חזקות ומשכנות יהיו האבטחות וההגנות של ספקי הנתונים, אינך יכול לסמוך עליהם.

ההשפעה נמשכת במהירות יותר מתמיד, הימים גבוהים יותר, וההשלכות נרחבות יותר. ההשלכות של נתונים שגויים, שאינם עברו סינון או שניהלו לא נכות נופצות על פני צינור ה- AI: אתה מאבד את האמינות והאמון של המשתמשים הסופיים שלך, בין אם הם לקוחות משלמים חיצוניים או ניתחים פנימיים, אם אתה משתמש בנתונים שאינם מדווחים או שאינם תקניים. בעיות נתונים רעים אלה יכולות גם להתקשר לדימויים בתוכניות AI; עם זאת, לא תמיד פשוט לזהות בדיוק את הבעיות המסוימות.עם זאת, חשיבותן של נתוני AI אמין

אף על פי שחברתך עשויה לצרוך יכולות AI כדי לצמוח, שמירה על איכות הנתונים, מקורם ועמידתם בתקנות מחייבת גישה מקיפה לשלטון AI.

חשיבות האמון בנתוני AI

אף על פי שיש לנו תובנות, דפוסים ומוצרי AI/ML שמכילים פוטנציאל רב, הם טובים רק באותה מידה כמו המידע שהם מבוססים עליו. התוצאות עשויות להיות הכל משגויות ומאכזבות עד קטסטרופיות ומביכות אם הן מבוססות על בסיס שגוי ממקורות שטויות, לא מאומתים, או לא מסוננים באופן מתאים.

זה לא רק על הגנת הנתונים שלך ב-AI מטעויות; זה גם על שמירה על המוניטין של החברה שלך ועל האמון של הלקוחות שלך בטכנולוגיה. זה חיוני גם למקסם החזרי השקעה ב-AI ולספק באופן עקבי פתרונות חדשים, מעשיים ומוצלחים.

מכיוון שעלות תיקון שגיאות שמתגלות בעת ייצור גבוהה יותר מאשר אלו שנמצאות בשלבים קודמים, על ארגונים להסתובב לצד שמאל ולכלול שלטון והתאמה לתקנות בזרימות הנתונים שלהם ב-AI מההתחלה. גישה שגויה לבסיס נתונים, לנתונים ולשלטון ב-AI משפיעה לא רק על ביצועים אלא גם על המרווחים שלך.

המטרה היא להגן על הלקוח והספק כאחד. כאשר מערכות AI נכשלות, האמון של הלקוח נפגע. צינון לא יעודכן של צינוני AI עשוי לגרום להשפעות שליליות על המוניטין של הספק, להגבלת ההוצאות הפעלה, ואפשר גם לגרום לעניות עניין רגולטיביות.

השלטון מטרתו לאפשר לצוותים לעבוד במהירות, בביטחה ובגמישות, בנוסף למניעת נזקים. ארגונים יכולים לפתח תוכניות AI מבלי לפגוע באיכות, בהנחה שהליך הפעולה המתאים קיים.

עם העברה שמאלה, מושגי DevOps הראו את שווים לאורך זמן בהפחתת אירועי ייצור על ידי איתור ותיקון בעיות אפשריות בשלב מוקדם.

הזזת שלטון המידע המונח על ידי DevOps של מסדי נתונים

ללא קשר למקור, השילוב המוקדם של שלטון, אבטחה והתאמה לתקנים מגן על תקינות המידע של AI, ומגן על המשתמשים הסופיים ועל שם הארגון. בסיס שלטון הAI חייב להיות המסדי נתונים שמארחים את מקור המידע ואת המידע שהומר ומשמש בעבודה בחברה.

המסגרת היסודית לשלטון AI מקיף בכל הארגון מתקין על ידי אוטומציה של עדכוני מסדי הנתונים, מגן על גישה לצינור המידע, ומעריך את המידע בשלב מוקדם של הצינור.

1. אוטומציה של צינור המידע של AI

בתהליך זה, אוטומציה היא חיונית מאחר והיא מאפשרת קידמה ושחזוריות בכל צינור הAI. ללא אוטומציה, זה קשה לשחזר ולאמת שינויים, ומשאיר חברות פתוחות לטעויות ובעיות של תאימות.

מיושמים זרימות עבודה אוטומטיות נותנות לצוותים את היכולת ל:

• לעקוב אחר שינויים ולרשום פעולות
• ליצור רשומות שניתנות לבדיקה
• לבדוק את מקור המידע, כך ששלטון אינו נראה כמשהו שנתווסף אחרי שהפיתוח של AI הושלם

2. הגבלת גישה למידע של AI

חוקים חזקים, מותאמים וניתנים להתאמה לגישה לנתונים הם הכרחיים לממשלת ה-AI, כדי להבטיח שהנתונים הפרטיים בטוחים, זמינים רק למשתמשים מורשים ונגישים בקלות לאנשים המתאימים.

הרשאות יכולות להיות מוגבלות בקלות על ידי הרחבת האוטומציה לניהול מגבלות הגישה, מה שמפחית את הסיכון להפרות ושינויים לא חוקיים תוך שמירה על עמידה בתקנות. אותו זהירות חלה שוב: גם אם ספקי נתוני AI מבטיחים לנהל אבטחה, עמידה בתקנות ושליטה בגישה, אינך יכול להסתמך עליהם שיעשו זאת.

ארגוני מאגרי נתונים יכולים ליישם את ההגנות הללו באופן אחיד ברחבי הצינור על ידי יישום DevOps כשירות בצינורות שלהם. זרימות עבודה חייבות לעקוב מי גישה או שינה נתונים ומתי, והנתונים צריכים להיות מוגבלים לאלה שצריך לדעת. אחריות מובטחת, ואבטחה מחוזקת על ידי מעקב זה.

3. אימות מוקדם של נתונים

מכיוון שמודלים של AI תלויים בנתונים מדויקים ועמידים בתקנות, אימות מוקדם הוא קריטי. על ידי טיפול בנושאי עמידה בתקנות ואיכות נתונים מוקדם בצינור, נמנעים טעויות שעלותן גבוהה ודורשות זמן רב למצוא ולתקן. בנוסף, זה מבטיח תוצאות אמינות ושיפורים בחוויות המשתמש הסופיות.

מבחנים שחוזרים על עצמם של תאימות סכימה, דיוק נתונים ועמידה בתקנות בשלב הפיתוח המוקדם מתאפשרים על ידי אוטומציה של תהליך ניהול שינויי מאגרי הנתונים, שהוא הבסיס לצינור ה-AI. בנוסף להפחתת סיכונים במורד הזרם, זה מעודד שקיפות וביטחון בפיתוח AI לשיפור מתמשך.

האימות המוקדם מבטיח כי מערכות AI מבוססות על יסוד מוצק ויציב של נתוני קלט על ידי אפשרות לזיהוי בעיות לפני שהן מתפתחות לבעיות רציניות יותר. ארגונים יכולים להרחיב בצורה מאובטחת את משימותיהם בתחום הAI תוך שמירה על יציבות ועל תקינות על ידי סינון פעיל של הנתונים בעת כניסתם, המרתם והעברתם באמצעות פלטפורמות שונות ובסיסי נתונים.

סיכום

על ידי שימוש ב-DevOps של בסיסי נתונים כתוכנית המנהיגה בתחום הAI שלך, אתה מבטיח כי צוותיך יכולים לפתח בביטחה, לצמוח באופן אחראי, ולשמור על ביטחון לאורך תהליך המפתח כולו. לחיבור של מנהיגות, תאימות ואבטחה לתהליכים שלך יש תוצאות מוגןות ויתרונות נמצאים באופן יידידותי.