DevOps：確保人工智慧數據和治理可靠的關鍵

人工智慧和機器學習（AI/ML）正在改變各行業，開拓新的收入來源，提升開發人員的能力以及他們所創造的解決方案，不論它們是否已直接影響您的流程或產品。

然而，巨大的責任伴隨著巨大的權力、創新和機遇。所有 AI 模型都依賴於數據，而您的團隊和技術負責該數據的質量、來源和合規性。無論數據提供方的保證和保護有多麼強大和有說服力，您都不能依賴它們。

影響比以往任何時候都更快，風險更高，後果更為廣泛。錯誤、未經篩選或處理不善的數據的影響會在 AI 流程中波及：如果使用不準確或未經審查的數據，您將失去最終用戶的信譽和信任，無論他們是外部付費客戶還是內部分析師。這些“壞數據”問題也經常與 AI 程式中的幻覺相關；然而，確定具體問題可能會具有挑戰性。

即使您的公司可能需要 AI 能力來蓬勃發展，但保持數據的完整性、來源和合規性要求對 AI 治理採取徹底的方法。

信任 AI 數據的重要性

儘管我們的人工智能/機器學習洞察力、模型和產品具有巨大潛力，但它們僅取決於所基於的數據。如果基於錯誤、未經驗證或監控不足的來源建立在有缺陷的基礎上，結果可能從錯誤和令人失望到災難性和尷尬不一。

這不僅僅是關於保護您的人工智能數據免受錯誤的影響；同時也關乎維護公司的聲譽和客戶對技術的信任。這對於最大化人工智能投資回報並持續提供新的、實用的和成功的解決方案至關重要。

由於在生產過程中發現錯誤比早期發現的錯誤更加昂貴，組織必須向左前進，並從一開始即將治理和合規性納入其人工智能數據工作流程中。不足的數據庫、數據和人工智能治理不僅影響性能，還會對您的底線產生影響。

目標是保護客戶和供應商。當人工智能系統出現故障時，客戶的信任會受損。管理不善的人工智能管道可能對供應商的聲譽產生負面影響，增加運營成本，並可能導致監管處罰。

治理旨在使團隊能夠更快速、自信和靈活地工作，同時防止損害。只要建立了適當的程序，組織就可以發展人工智能項目而不會影響質量。

隨著向左移動，DevOps概念長期以來展示了它們在降低生產事故方面的價值，通過及早發現並修復可能的問題。

將AI治理轉移到數據庫DevOps

無論來源如何，早期整合治理、安全和合規性保護了AI數據的完整性，保護了最終用戶和組織的聲譽。 AI治理的基礎必須是存儲源數據以及在整個公司中轉換和使用的數據的數據庫。

組織範圍、端到端AI治理的基本框架是通過自動化數據庫更新、保護數據管道訪問以及及早評估管道中的數據來建立的。

1. AI數據管道自動化

在這個過程中，自動化是至關重要的，因為它允許在整個AI管道中實現可擴展性和可重現性。沒有自動化，重新創建和驗證變更幾乎是不可能的，這會使公司容易出現錯誤和合規問題。

實施自動化工作流程使團隊有能力：

• 監控修改並記錄操作
• 製作可審計記錄
• 檢查數據的來源，使治理不是事後想法，而是AI開發的一個功能

2. 限制AI數據的訪問

強大、量身定制和適應性強的數據訪問規則對於人工智慧治理至關重要，以確保私人數據安全，僅提供給授權用戶，並且易於被適當人員訪問。

通過擴展自動化來管理訪問限制，可以輕鬆地限制權限，降低違規和非法更改的可能性，同時保持合規性。再次強調同樣的謹慎：即使人工智慧數據供應商承諾管理安全性、合規性和訪問控制，也不能依賴它們這樣做。

數據庫組織可以通過在其流程中實施DevOps作為服務來統一應用這些保護措施。工作流程必須監控誰訪問或更改了數據，以及何時進行的更改，並將數據限制為需要知道的人員。通過這種追蹤，確保了問責制，並加強了安全性。

3. 數據的早期驗證

由於人工智慧模型依賴準確、合規的數據，因此早期驗證至關重要。通過在流程的早期階段解決合規性和數據質量問題，可以避免昂貴且耗時的錯誤查找和修復。此外，這確保了可靠的結果和增強的最終用戶體驗。

通過自動化數據庫變更管理程序，使得在早期開發階段可以重複測試模式兼容性、數據準確性和合規性，這是人工智慧流程的基礎。除了降低下游風險外，這還促進了人工智慧開發的透明性和信心，從而實現持續改進。

早期驗證確保人工智慧系統建立在堅實且良好的輸入數據基礎上，使團隊能夠在問題變得更加嚴重之前發現問題。組織可以通過積極篩選數據以確保其進入、轉換和通過各種平台和數據庫移動時，安全地擴展其人工智慧計劃，同時保持完整性和合規性。

結論

將數據庫DevOps作為你的人工智慧治理計劃的基礎，可以確保你的團隊能夠有把握地發展，以負責任的方式成長，並在整個過程中保持信心。將治理、合規性和安全性納入流程中可以保護您的公司，為提供可靠、切實利益的人工智慧系統奠定基礎。