DevOps：确保可靠的人工智能数据和治理的关键

人工智能和机器学习（AI/ML）正在改变各个行业，开启新的收入来源，并增强开发人员及其所创建解决方案的能力，无论它们是否已经直接影响了您的流程或产品。

然而，巨大的权力、创新和机会伴随着巨大的责任。所有 AI 模型都依赖于数据，而您的团队和技术负责这些数据的质量、来源和合规性。无论数据提供者的保证和保护多么强大和令人信服，您都不能完全依赖它们。

影响的发生速度比以往更快，风险更高，后果更广泛。错误、未筛选或处理不当的数据在 AI 管道中产生涟漪效应：如果您使用不准确或未经审查的数据，无论最终用户是外部付费客户还是内部分析师，您都会失去他们的信誉和信任。这些“坏数据”问题也常常与 AI 程序中的幻觉有关；然而，精确识别具体问题可能会很困难。

尽管您的公司可能需要 AI 能力才能蓬勃发展，但保持数据的完整性、来源和合规性需要对 AI 管理采取全面的方法。

信任 AI 数据的重要性

尽管我们的人工智能/机器学习见解、模型和产品有很大潜力，但它们的表现只有和它们所基于的数据一样好。如果基于错误、未经验证或监控不足的来源建立在错误的基础上，结果可能会从错误和令人失望到灾难性和尴尬不等。

关键不仅在于保护AI数据免受错误，还在于维护公司声誉和客户对技术的信任。这对于最大化AI投资回报、持续提供新的、实用的和成功的解决方案也至关重要。

因为在生产过程中发现错误比在早期发现更为昂贵，组织必须从一开始就考虑将治理和合规纳入其AI数据工作流程之中。不足的数据库、数据和AI治理不仅影响性能，还影响到您的底线。

目标在于保护客户和供应商。当AI系统发生故障时，客户的信任受损。管理不善的AI管道可能对提供商的声誉产生负面影响，增加运营成本，甚至可能导致监管处罚。

治理旨在使团队能够更快、更有信心、更灵活地工作，同时也预防危害。只要采取适当的程序，组织就可以在不损害质量的前提下发展AI项目。

随着向左的转变，DevOps 概念长期以来证明了其在通过及早发现和修复潜在问题来降低生产事件方面的价值。

将 AI 治理转移到数据库 DevOps

无论来源如何，早期整合治理、安全和合规性保护了 AI 数据的完整性，保障了最终用户和组织的声誉。AI 治理的基础必须是存放源数据和在公司内部转换和使用的数据的数据库。

通过自动化数据库更新、保护数据管道访问和在管道早期评估数据，建立组织范围内的端到端 AI 治理的基本框架。

1. AI 数据管道自动化

在这个过程中，自动化至关重要，因为它允许在 AI 管道中实现可扩展性和可重现性。没有自动化，几乎不可能重现和验证更改，使企业面临错误和合规性问题的风险。

实施自动化工作流程使团队能够：

• 监控修改并记录操作
• 创建可审计的记录
• 检查数据的来源，因此治理不是事后考虑，而是 AI 开发的一部分

2. 限制对 AI 数据的访问

强大、定制和适应性强的数据访问规则对于人工智能治理至关重要，以确保私人数据安全，仅向授权用户提供，并且易于被合适的人访问。

通过将自动化扩展到管理访问限制，权限可以被轻松限制，从而降低违规和非法更改的可能性，同时保持合规性。同样的警惕性再次适用：即使人工智能数据供应商承诺管理安全性、合规性和访问控制，也不能依赖他们这样做。

数据库组织可以通过在其流程中实施DevOps作为一项服务来统一应用这些保护措施。工作流必须监控谁访问或更改了数据以及何时进行了操作，数据必须限制在那些需要知道的人员之内。通过这种跟踪，确保了问责制，同时也加强了安全性。

3. 数据的早期验证

由于人工智能模型依赖于精确、合规的数据，因此早期验证至关重要。通过在流程的早期阶段解决合规性和数据质量方面的问题，避免了昂贵且耗时的错误修正。此外，它确保了可靠的结果和增强的最终用户体验。

通过自动化数据库变更管理流程，可以在早期开发阶段对模式兼容性、数据准确性和合规性进行可重复的测试，这是人工智能流程的基础。除了降低下游风险外，这还促进了对人工智能开发的开放性和信心，以实现持续改进。

早期验证确保AI系统建立在稳固可靠的输入数据基础上，使团队能够在问题变得更严重之前及时发现问题。通过在数据进入、转换和在各个平台及数据库中流动时主动筛查数据，组织可以安全地扩展其AI项目，同时保持完整性和合规性。

结论

以数据库DevOps作为您的 AI治理计划 的基础，可以确保您的团队能够自信地开发，负责任地成长，并在整个过程中保持信任。将治理、合规性和安全性融入您的流程中，可以保护您的公司，并为提供可靠、切实益处的AI系统奠定基础。