ИИ меняет управление данными в режиме реального времени

По мере того, как потребители становятся все более осведомленными о своих правах на данные, управление данными становится все более актуальным. Он включает в себя набор показателей, стандартов, политик и процессов, которые позволяют компаниям правильно и ответственно использовать информацию. При достижении своих целей использование данных должно быть эффективным и действенным. Таким образом, управление данными включает в себя обязанности и процессы по обеспечению безопасности и качества данных, которые используются организацией. В нем указано следующее:

• Какие действия вы предпринимаете с конкретным набором данных?
• Какие данные требуют определенных действий?
• Какие ситуации заслуживают принятия мер?
• Какие методы используются для принятия мер?

Ускорьте свою карьеру с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в Университете Пердью в сотрудничестве с IBM.

Стратегии управления данными

Организация может получить следующие преимущества при правильной стратегии управления данными:

• Управление данными улучшает качество данных. Он предлагает стандарт, гарантирующий согласованность, полноту и точность данных.
• Управление данными предоставляет полезную возможность, с помощью которой организации могут определить местонахождение данных ключевых объектов. Это способствует плавной интеграции данных.
• Компании могут использовать обзор на 360 градусов, чтобы понять клиентов и другие коммерческие организации.
• Управление данными гарантирует, что у них есть эффективная платформа для соответствия государственным нормам, таким как HIPAA и GDPR, или соблюдению отраслевых стандартов, таких как PCI DSS (стандарты безопасности данных индустрии платежных карт).
• Управление данными улучшает управление данными, вводя человеческий элемент в управляемый данными и автоматизированный мир. Для управления данными он разрабатывает лучшие практики и кодексы поведения. В результате проблемы, которые традиционно упускаются из виду при работе с данными, такие как соблюдение требований, безопасность и юридические вопросы, решаются надлежащим образом.

Найдите дополнительные сертификаты по управлению данными, чтобы расширить свои навыки.

Роль искусственного интеллекта в управлении данными

Стремясь опередить друг друга в области анализа данных, компании постоянно ищут эффективные решения. Вы можете извлечь максимальную пользу из своих данных, если настроите ИИ с политиками управления данными. ИИ помогает управлению данными понять, какие из их практик неэффективны, а какие работают лучше всего.

Различные источники предоставляют широкий спектр данных в зависимости от соответствующей отрасли. Многие организационные отделы стремились использовать данные и улучшить свою деятельность. Например, отделы продаж, изучающие потребительские тенденции, могут получить полезную информацию. В настоящее время многие организации внедрили прогнозный анализ для повышения эффективности своих бизнес-операций.

Аналогичным образом, производственные предприятия также активно инвестируют в искусственный интеллект для аналитики. Предпринимая эти шаги, они стремятся определить отраслевые требования, чтобы соответствующим образом адаптировать свои производственные процессы.

ИИ также используется в целях технического обслуживания. Когда на качество влияет определенная машина, аналитика выявляет основную причину. После этого руководство должно принять решение о необходимости профилактического обслуживания.

Добавляя к этому искусственный интеллект, предприятия могут обнаруживать аномалии. Например, если в центре обработки данных произойдет взлом, руководство может обучить решение на основе искусственного интеллекта распознавать любую кибератаку. Для этой цели он проходит через алгоритмы машинного обучения и потребляет большие объемы данных. В результате при возникновении киберугрозы ИИ может выявить закономерность и вовремя уведомить власти, прежде чем данные будут скомпрометированы. Это также означает, что ИИ может значительно автоматизировать обеспечение конфиденциальности, соответствия требованиям и безопасности данных. Следовательно, компании могут гарантировать, что у них есть круглосуточная защита, которая, в отличие от человеческих ресурсов, может неустанно контролировать передачу данных.

ИИ гарантирует, что данные дойдут до нужного пользователя, не будучи перехваченными киберпреступниками, которые могут использовать посредника, целевой фишинг, программы-вымогатели, шпионские программы или любую другую кибератаку. По сути, ИИ демократизирует управление данными. Например, ИИ используется при автоматическом обнаружении процессов для анализа поведенческих данных, генерируемых во время обработки данных. Таким образом, цифровые записи создаются на основе поведенческих данных.

Проблемы искусственного интеллекта и управления данными

Управление данными сталкивается со следующими проблемами:

Есть причина, по которой данные теперь называют «большими данными». Объемы производства и хранения данных росли в геометрической прогрессии. Компьютерные технологии переживают бум. Увеличилось количество устройств, способных хранить данные.

От настольных компьютеров и ноутбуков 1990-х годов до планшетов и смартфонов к концу 2000-х — эти устройства стали массовыми. Сегодня, с распространением Интернета вещей, к Интернету подключается все больше устройств: умные часы, фитнес-трекеры, холодильники, телевизоры, системы домашней безопасности и даже будильники. Хотя эти изменения приветствуются с распростертыми объятиями, влияние такого роста данных на организации требует серьезного размышления. Им нужна надежная инфраструктура, которая сможет обрабатывать все эти данные.

• Переход с устаревших систем

Устаревшие системы не могут удовлетворить современные потребности в данных, поэтому от них придется отказаться. Однако переход парадигмы к новым системам является сложным. Вам необходимо создать структуру, которая сможет обеспечить масштабируемость, безопасность и соответствие требованиям для новой системы.

Эффективность ИИ зависит от доступа ко всем источникам данных. Данные должны быть объективными и полными, а ваши отделы, связанные с данными, должны придерживаться вашей структуры для надлежащего управления данными.

Этические последствия и обязанности

GDPR и CCPA (Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей) — это одни из современных нормативных актов, направленных на защиту пользовательских данных. Они предусматривают набор минимальных стандартов, которым необходимо соответствовать. Отказ следовать им может повлечь за собой серьезные штрафы.

Некоторые из ведущих организаций, ориентированных на данные, вышли за рамки этих правил в отношении того, как они взаимодействуют с пользователями и их данными. Например, рассмотрим случай Ио-Тахо, компания, предлагающая интеллектуальные решения для обнаружения данных. Компания осознала важность безопасности PII (персональной информации), но теперь помогает своим клиентам активно работать с конфиденциальными данными, такими как PII.

Однако для большинства компаний GDPR по-прежнему остается низкой планкой. В настоящее время у ИИ чрезвычайно низкие стандарты с точки зрения этики. Несмотря на то, что многие зарегистрированные лица SEC высказывают свое мнение об уязвимостях искусственного интеллекта, по-прежнему очевидно, что компании не сосредотачиваются и не инвестируют в этом направлении.

В регулируемых отраслях организации пытаются решить проблему этики ИИ, а также управления данными. Их роль сделала их де-факто лидерами в области этики ИИ. Тем не менее, отсутствие конфиденциальности и управления данными в США ограничивает усилия по разработке адекватного стандарта этики ИИ. Вот почему некоторые эксперты полагают, что Европа будет первой, кто примет закон об этике ИИ в течение следующих пяти лет.

Серьезно относясь к этике искусственного интеллекта, вы можете обеспечить повышение общественного доверия к вашей компании. Ваши системы искусственного интеллекта должны:

• Относитесь ко всем справедливо
• Вовлекайте и расширяйте возможности людей
• Работайте безопасно и надежно
• Уважайте конфиденциальность и защищайте данные
• Иметь алгоритмическую ответственность

Вы заинтересованы в карьере в области искусственного интеллекта? Затем попробуйте ответить на эти экзаменационные вопросы по искусственному интеллекту и оцените свое понимание.

Последние мысли

Политика управления данными должна развиваться вместе с новыми технологиями, деловой практикой и новыми законами. Сегодня компаниям приходится думать о том, как они собираются использовать данные с точки зрения хранения и обработки.

Включение ИИ может изменить ситуацию к лучшему. Благодаря автоматизации они могут повысить уровень безопасности и соответствия нормативным требованиям в своих центрах обработки данных.

Комплексные сертификационные курсы Simplilearm по искусственному интеллекту и машинному обучению, проводимые в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM, подготовят вас к одному из самых захватывающих технологических рубежей в мире.