Von Jeff Foster, Redgate Software program
KI -Fortschritte ändern grundlegend die Verwendung und Verwaltung von Unternehmen, wodurch es wichtig ist, diese Transformation zu akzeptieren und zu verstehen. Für Organisationen, die KI im Maßstab übernehmen möchten, ist der Zustand ihrer Datenbanken ein kritischer Erfolgsfaktor.
Schlechte Datenqualität, schwache Regierungsführung oder fragmentierte Aufsicht können selbst die ehrgeizigsten KI -Initiativen entgleisen. In diesem Zusammenhang wird die Rolle des Datenbankadministrators (DBA) strategischer und zentraler für die KI -Bereitschaft von Unternehmen.
Moderne DBAs sind nicht mehr nur Wächter der Leistung und Verfügbarkeit. Sie sind Verwalter von Datenethik, Sicherheit und Konformität. Da diese Daten in KI -Systemen verwendet werden, wird die Verwendung komplexer und mehr Risiken, wie fehlkonfigurierte Berechtigungen oder algorithmische Verzerrungen, wachsen. Die guten Nachrichten? Durch die direkte Anpassung der Datenbankkomplexität können DBA-Groups eine Grundlage für Vertrauen und Zuverlässigkeit schaffen, die KI nicht nur möglich, sondern auch produktiv ermöglicht.
Hier sind vier Schlüsselstrategien zur Verwaltung Ihrer Datenbankumgebung und zur Vorbereitung Ihres Unternehmens auf eine erfolgreiche KI -Einführung.
1. Erstellen Sie die Datenverwaltung um die KI -Bereitschaft
Eine starke Governance ist in einer datengesteuerten Organisation nicht verhandelbar und besonders wichtig, wenn die KI in das Bild eintritt. KI ist nur so intestine wie die Daten, die sie trieben. Das bedeutet klar definiertes Eigentum, strenge Zugriffsprotokolle, Datenqualitätsmaßnahmen und ein robustes Lebenszyklusmanagement sind grundlegend für den Erfolg.
Unternehmen sollten in Datenkataloge und Linienwerkzeuge investieren, um Daten zu entsprechen, wie es sich transformiert und wie es letztendlich verwendet wird. Dies ist entscheidend, um die Eingabe und Ausgabe von KI -Modellen zu verstehen und diese Entscheidungen unter regulatorischer Prüfung zu verteidigen. Und wenn es um Compliance geht, übersehen Sie keine Datenmaskierung, insbesondere bei Verwendung von Produktionsdaten in Entwicklungs- oder Schulungsumgebungen. Es ist nicht mehr Greatest Observe; Es ist ein Compliance -Imperativ.
2. Behandeln Sie die Prüfung und Überwachung als kontinuierliche Prozesse
Einmalige Audits haben es nicht mehr gesunken, insbesondere wenn Echtzeitentscheidungen von KI-Systemen getroffen werden, die sich auf sich ständig ändernde Daten verlassen. Durch kontinuierliche Prüfung, die von Datenbeobachtbarkeitstools mit Datenbeobachtbarkeit betrieben wird, wird sichergestellt, dass Ihre Daten vertrauenswürdig bleiben, Ihre Modelle clear bleiben und Ihre Prozesse konform bleiben.
Im Kontext von KI ist es wichtig, sowohl zu verfolgen, wie Daten durch Systeme fließen als auch wie sie verwendet werden. Instruments sollten AI -Modelleingaben und -ausgänge protokollieren, Anomalien hervorheben und alle Indikatoren für Verzerrungen oder Inkonsistenzen aufnehmen. Dies schützt nicht nur vor Compliance -Risiken, sondern verbessert auch die Modellgenauigkeit und -leistung im Laufe der Zeit.
3.. Richten Sie Zugriffskontrollen auf Sicherheits- und Compliance -Ziele aus
Sicherheit ist ein grundlegendes Anliegen für jedes IT -Group, aber es nimmt eine erhöhte Dringlichkeit an, wenn KI -Systeme beteiligt sind. Da Datenbanken für eine breitere Mischung von Stakeholdern, darunter Datenwissenschaftler, Entwickler und Plattformen von Drittanbietern, zugänglicher werden, steigt das Risiko eines nicht autorisierten Zugriffs erheblich an
Eine starke Zugangsstrategie beginnt mit Multi-Faktor-Authentifizierung und rollenbasierten Zugriffskontrollen. Es muss jedoch weiter gehen und regelmäßig Berechtigungsbewertungen und robuste Zugriffsprotokollierung einbeziehen. Sichtbarkeit in wer zugegriffen, auf welche Daten, wann und zu welchem Zweck entscheidend ist – nicht nur für die Sicherheit, sondern auch für die Prüfung und Governance. Außerdem können Unternehmen den Datenbankzugriff mit breiteren Unternehmens -Workflows verknüpfen und sowohl Transparenz als auch Rechenschaftspflicht verbessern.
4. Machen Sie die Überwachung und Dokumentation zu einem Teil Ihres KI -Workflows
Leistung und Sicherheitsüberwachung können nicht mehr isoliert behandelt werden. Zur Unterstützung von Enterprise AI muss die Überwachung integriert und kontinuierlich sein, wodurch nicht nur Betriebszeit oder Abfragegeschwindigkeit, sondern die Integrität und Bewegung der Daten selbst erfasst werden.
Die Investition in die 24/7 -Datenbanküberwachung stellt sicher, dass ein potenzielles Downside, sei es ein Anstieg der Zugriffsmuster, eine Schemaänderung oder eine Sicherheitsanomalie, frühzeitig gefangen und schnell gelöst wird. Die Automatisierung spielt hier eine wichtige Rolle und hilft Groups dabei, ihre Aufsicht zu skalieren, ohne den Overhead zu erhöhen.
In ähnlicher Weise sollte die Dokumentation kein statischer nachträglicher Gedanke mehr sein. Es muss dynamisch, aktuell und ultimate automatisiert sein. Eine umfassende Dokumentation von Datenquellen, Transformationen und KI -Modellabhängigkeiten stellt sicher, dass Groups über die Informationen verfügen, die sie benötigen, um schnell und verantwortungsbewusst zu reagieren, sei es für interne Zusammenarbeit oder eine externe Prüfung.
Letzter Gedanke: Datenbankkomplexität ist die versteckte Barriere für den KI -Erfolg
Ein erfolgreicher KI -Begin von Enterprise beginnt nicht mit dem Modell – es beginnt mit den Daten. Durch die Bekämpfung der Datenbankkomplexität, die Verbesserung der Sichtbarkeit und die Ausrichtung der Sicherheits- und Compliance -Bemühungen können IT -Groups eine Stiftung aufbauen, die KI unterstützt – sie untergräbt sie nicht.
In dieser neuen Ära spielen DBAs und IT -Führungskräfte eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung von Innovationen in den Einfluss. Mit den richtigen Strategien und Instruments können sie sicherstellen, dass ihre Organisationen nicht nur KI-fähig sind-aber KI-resilient.
Jeff Foster ist Direktor für Technologie und Innovation bei Redgate -Software programCambridge, Großbritannien, mit deren Lösung komplexer Datenbankmanagementprobleme im gesamten Lebenszyklus von DevOps.