Optimieren Sie die KI mit einem umfassenden Datenkatalog und robusten Zugriffskontrollen
Da das Datenvolumen zunimmt, wird KI für analytische Aufgaben in Unternehmen immer wichtiger. Damit die KI jedoch zuverlässige und aussagekräftige Erkenntnisse liefern kann, muss sie auf einem umfassenden Verständnis dieser Daten basieren.
Darüber hinaus müssen wirksame Datenzugriffskontrollen eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Daten zugänglich und dennoch sicher bleiben. Diese Komponenten stellen eine solide Grundlage für KI-Instruments dar, die die Analysefähigkeiten eines Unternehmens erheblich erweitern und gleichzeitig den verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherstellen.
Kennen Sie Ihre Daten
Es gibt viele Möglichkeiten, wie KI genutzt werden kann, um auf die Bedürfnisse eines Unternehmens einzugehen. Eine leistungsstarke Anwendung besteht darin, wie KI-gestützte zugriffskontrollierte Datenkataloge es Unternehmen ermöglichen können, Berichte zu erstellen, ohne dass tiefgreifende technische Kenntnisse erforderlich sind. Diese Berichte sind kontextbezogen, genau und auf bestimmte Zugriffsebenen zugeschnitten. KI kann auch genutzt werden, um auf der Grundlage von Zugriffsbeschränkungen die besten Datensätze für bestimmte Projekte zu empfehlen und so auf Projektanforderungen einzugehen und gleichzeitig die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien sicherzustellen. Eine weitere Anwendung liegt in der Fähigkeit von KI, ETL-Code zu analysieren, der eine klare Herkunftsverfolgung für Datenqualitätsbewertungen ermöglichen kann, indem er Einblicke in Datentransformationen, Ursprünge und Datenflüsse bietet.
Damit diese Instruments jedoch effektiv sind, erfordern sie ein detailliertes Verständnis der Daten, mit denen sie arbeiten. Ein umfassender Datenkatalog umfasst nicht nur die Rohdaten, sondern auch Metadaten, Datenherkunft und Anmerkungen von Fachexperten. Metadaten – wie Spaltennamen, Datentypen und Maßeinheiten – ermöglichen es KI-Instruments, Daten genau zu interpretieren und zu analysieren. Die Datenherkunft liefert Informationen über den Ursprung jedes Datensatzes, alle angewendeten Transformationen und Integrationen mit anderen Datensätzen und bietet wertvollen Kontext, der über Metadaten allein hinausgeht. Die Verfolgung der Datenherkunft durch komplexe ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) ist für die Bereitstellung dieser Transparenzebene unerlässlich, kann jedoch eine Herausforderung darstellen. Schließlich liefern Expertennotizen und Anmerkungen zusätzliche Erkenntnisse, die der KI helfen, die Daten aus einer domänenspezifischen Perspektive zu verstehen. Neben dem Katalog stellen Datenzugriffskontrollen sicher, dass KI-Instruments innerhalb sicherer und konformer Grenzen arbeiten können, was kontextbezogene Analysen ermöglicht und gleichzeitig den Datenschutz schützt.
Wir werden ein Beispiel für diese Komponenten liefern, indem wir einen Datenkatalog mit Gesundheitsakten analysieren. In diesem Szenario könnten Metadaten Patientendemografien und Datentypen zur Krankengeschichte beschreiben, sodass die KI jedes Feld richtig interpretieren kann. Die Datenherkunft verfolgt den Weg der Daten von den klinischen Aufzeichnungen bis hin zu analytischen Dashboards und bewahrt den wesentlichen Kontext jeder Transformation. Expertenanmerkungen, wie z. B. Einblicke von Ärzten oder Diagnosenotizen, bereichern diesen Kontext und helfen der KI, zwischen ähnlichen medizinischen Begriffen oder Zuständen zu unterscheiden. Schließlich beschränken Zugriffskontrollen die Daten und die Nutzung entsprechender KI-Instruments auf autorisierte Benutzer und gewährleisten so den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Dieser integrierte Ansatz verbessert die Genauigkeit und Zuverlässigkeit KI-gestützter Erkenntnisse in einem sensiblen Bereich.
Erstellen Sie einen effektiven Datenkatalog mit Zugriffskontrollen
Um einen Datenkatalog zu erstellen, der eine effektive KI-Nutzung unterstützt und gleichzeitig strenge Sicherheit gewährleistet, ist es wichtig, einen strukturierten Ansatz zu verfolgen, der Daten anreichert, ihre Herkunft verfolgt, Experteneinblicke integriert und den Zugriff kontrolliert. Die folgenden Schritte beschreiben die empfohlenen Vorgehensweisen zum Erreichen eines robusten und zuverlässigen Datenkatalogs:
1. Metadatenanreicherung: Stellen Sie sicher, dass jeder Datensatz mit vollständigen Metadaten ausgestattet ist, einschließlich Datentypen, Einheiten und Beschreibungen. Reichern Sie Metadaten mit standardisierten Tags und detaillierten Beschreibungen an, um die Interpretierbarkeit von KI zu verbessern und die Datenerkennung im gesamten Katalog zu erleichtern.
2. Herkunftsdokumentation: Behalten Sie die genaue Datenherkunft bei, um den Ursprung, die Transformationen und die Interaktionen von Datensätzen zu verfolgen. Fortschrittliche KI-gesteuerte Agenten können ETL-Skripte direkt analysieren, um die Abstammung in jedem Schritt zu verfolgen und die Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen. Eine ausführliche Diskussion zu diesem Thema finden Sie in unserem vorherigen Blogbeitrag zur Verwendung von KI zur Verfolgung der Abstammung in ETL-Pipelines.
3. Expertenanmerkungen: Integrieren Sie Anmerkungen von Fachexperten, um kontextbezogene Erkenntnisse hinzuzufügen, die Datensätze bereichern. Wählen Sie Instruments, die die kollaborative Datenkatalogisierung unterstützen und es Experten ermöglichen, Wissen direkt in den Katalog einzubringen. Anmerkungsfunktionen versorgen die KI mit domänenspezifischem Kontext und erhöhen so die Relevanz und Zuverlässigkeit von Analysen.
4. Zugriffskontrollmechanismen: Implementieren Sie präzise Zugriffsberechtigungen, um die Datenverfügbarkeit nur für autorisierte Benutzer sicherzustellen. Fein abgestimmte Zugriffseinstellungen stellen sicher, dass wise Daten nur Personen mit entsprechenden Berechtigungen zugänglich sind, wodurch Risiken minimiert und gleichzeitig die Datenverwaltung unterstützt wird.
Durch die Verwendung dieser Techniken zur Verbesserung der Datenkatalogisierung und der Zugriffskontrolle wird die Datenverwaltung gestärkt und sichergestellt, dass der Katalog sowohl sicher als auch für eine effektive KI-Nutzung optimiert ist.
Abschluss
Ein umfassender Datenkatalog mit robuster Zugriffskontrolle, ergänzt durch Experteneinblicke, ist für ein sicheres und effektives KI-gesteuertes Datenmanagement unerlässlich. Durch die Priorisierung dieser Elemente können Unternehmen KI-Systeme in die Lage versetzen, präzise Erkenntnisse zu generieren, Berichte zu automatisieren und Daten zuverlässig zu empfehlen.
Über den Autor
John Mark Suhy ist CTO der Greystones Group. Herr Suhy bringt mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Unternehmensarchitektur und Softwareentwicklung bei führenden Behörden mit, darunter dem FBI, Sandia Labs, dem Außenministerium, dem US-Finanzministerium und der Intel-Neighborhood. Herr Suhy ist Autor der Authorities Version von Neo4j, der weltweit führenden Graphdatenbank, die künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache unterstützt. Er ist außerdem Mitbegründer der Open-Supply-Graphdatenbankprojekte ONgDB und DozerDb. Herr Suhy ist ein häufiger Redner bei prestigeträchtigen Veranstaltungen wie der RSA. Er hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der George Mason College in Virginia.
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