ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສຳລັບ AI: ເຄື່ອງມືທີ່ທ່ານຄວນພິຈາລະນາ

ເຄີຍສັງເກດເຫັນບໍ່ວ່າເຄື່ອງມື AI ບາງອັນຮູ້ສຶກຄົມຊັດ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ບາງອັນເວົ້າຄຳຕອບທີ່ບໍ່ດີອອກມາ? ເກົ້າໃນສິບ, ຕົວການທີ່ເຊື່ອງໄວ້ບໍ່ແມ່ນອັລກໍຣິທຶມທີ່ທັນສະໄໝ - ມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ໜ້າເບື່ອທີ່ບໍ່ມີໃຜອວດອ້າງ: ການຈັດການຂໍ້ມູນ .

ແນ່ນອນ, ອັລກໍຣິທຶມໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ, ແຕ່ຖ້າບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ມີໂຄງສ້າງ, ແລະ ເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນພໍ່ຄົວທີ່ຕິດຢູ່ກັບເຄື່ອງຂອງທີ່ເສື່ອມເສຍ. ເປື້ອນ. ເຈັບປວດ. ແທ້ຈິງແລ້ວບໍ? ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້.

ຄູ່ມືນີ້ອະທິບາຍສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການຈັດການຂໍ້ມູນ AI ​​ເປັນສິ່ງທີ່ດີແທ້ໆ, ເຄື່ອງມືໃດແດ່ທີ່ສາມາດຊ່ວຍໄດ້, ແລະການປະຕິບັດບາງຢ່າງທີ່ຖືກມອງຂ້າມທີ່ແມ່ນແຕ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານກໍ່ຍັງເຮັດຢູ່. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະກຳລັງແກ້ໄຂບັນທຶກທາງການແພດ, ຕິດຕາມກະແສການຄ້າອີເລັກໂທຣນິກ, ຫຼືພຽງແຕ່ຄົ້ນຫາກ່ຽວກັບທໍ່ສົ່ງ ML, ມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງຢູ່ທີ່ນີ້ສຳລັບທ່ານ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ເຄື່ອງມືແພລດຟອມການຄຸ້ມຄອງທຸລະກິດຄລາວ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ
ເຄື່ອງມື AI ຄລາວທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອປັບປຸງການດຳເນີນທຸລະກິດໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ.

🔗 AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຈັດການຄວາມວຸ່ນວາຍອັດສະລິຍະ ERP
ວິທີແກ້ໄຂ ERP ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກ.

🔗 10 ເຄື່ອງມືການຄຸ້ມຄອງໂຄງການ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ
ເຄື່ອງມື AI ທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການວາງແຜນໂຄງການ, ການຮ່ວມມື ແລະ ການປະຕິບັດໂຄງການ.

🔗 ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ປັນຍາປະດິດ: ອະນາຄົດຂອງນະວັດຕະກຳ
ວິທີທີ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ປັນຍາປະດິດ ກຳລັງປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກຳ ແລະ ຂັບເຄື່ອນຄວາມກ້າວໜ້າ.

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສຳລັບ AI ດີແທ້? 🌟

ໃນຫົວໃຈຂອງມັນ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນອີງໃສ່ການຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນແມ່ນ:

• ຖືກຕ້ອງ - ຂີ້ເຫຍື້ອເຂົ້າ, ຂີ້ເຫຍື້ອອອກ. ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຜິດ → AI ຜິດ.

• ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ - ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ VPN ສາມອັນ ແລະ ການອະທິຖານເພື່ອເຂົ້າເຖິງມັນ, ມັນບໍ່ໄດ້ຊ່ວຍຫຍັງເລີຍ.

• ສອດຄ່ອງກັນ - ຮູບແບບ, ຮູບແບບ ແລະ ປ້າຍກຳກັບຄວນຈະມີຄວາມໝາຍໃນທົ່ວລະບົບ.

• ຄວາມປອດໄພ - ຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນ ແລະ ສຸຂະພາບ ໂດຍສະເພາະແລ້ວຕ້ອງການລະບົບການປົກຄອງທີ່ແທ້ຈິງ + ການປ້ອງກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.

• ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ - ຊຸດຂໍ້ມູນ 10 GB ໃນມື້ນີ້ສາມາດປ່ຽນເປັນ 10 TB ຂອງມື້ອື່ນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.

ແລະຂໍໃຫ້ເປັນຈິງ: ບໍ່ມີເຄັດລັບແບບຈຳລອງໃດທີ່ສາມາດແກ້ໄຂສຸຂະອະນາໄມຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄ່ອຍດີໄດ້.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບດ່ວນຂອງເຄື່ອງມືການຈັດການຂໍ້ມູນອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບ AI 🛠️

(ລາຄາ = ທິດທາງເທົ່ານັ້ນ; ຜູ້ຂາຍຍັງຄົງປ່ຽນແປງລາຍລະອຽດສະເພາະ.)

ເປັນຫຍັງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຈຶ່ງດີກ່ວາການປັບແຕ່ງຮູບແບບທຸກໆຄັ້ງ ⚡

ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງທີ່ຊັດເຈນ: ການສຳຫຼວດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນໃຊ້ເວລາສ່ວນໃຫຍ່ຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການເຮັດຄວາມສະອາດ ແລະ ກະກຽມຂໍ້ມູນ - ປະມານ 38% ໃນບົດລາຍງານໃຫຍ່ອັນໜຶ່ງ [1]. ມັນບໍ່ໄດ້ເສຍໄປ - ມັນເປັນກະດູກສັນຫຼັງ.

ລອງນຶກພາບເບິ່ງ: ເຈົ້າໃຫ້ບັນທຶກໂຮງໝໍທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນໃນແບບຈຳລອງຂອງເຈົ້າ. ບໍ່ມີການປັບແຕ່ງໃດໆກໍ່ສາມາດຊ່ວຍມັນໄດ້. ມັນຄືກັບການພະຍາຍາມຝຶກຜູ້ຫຼິ້ນໝາກຮຸກດ້ວຍກົດລະບຽບຂອງໝາກຮຸກ. ພວກເຂົາຈະ "ຮຽນຮູ້," ແຕ່ມັນຈະເປັນເກມທີ່ຜິດ.

ການທົດສອບດ່ວນ: ຖ້າບັນຫາການຜະລິດຕິດຕາມກັບໄປຫາຖັນລຶກລັບ, ID ບໍ່ກົງກັນ, ຫຼືຮູບແບບການປ່ຽນແປງ... ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການສ້າງແບບຈຳລອງ. ມັນເປັນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ.

ທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ: ເສັ້ນເລືອດຂອງ AI 🩸

ທໍ່ສົ່ງແມ່ນສິ່ງທີ່ຍ້າຍຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟທີ່ພ້ອມສຳລັບຮຸ່ນ. ພວກມັນກວມເອົາ:

• ການນຳເຂົ້າ : APIs, ຖານຂໍ້ມູນ, ເຊັນເຊີ, ອັນໃດກໍ່ຕາມ.

• ການຫັນປ່ຽນ : ການທຳຄວາມສະອາດ, ການປັບຮູບຮ່າງໃໝ່, ການເສີມສ້າງ.

• ບ່ອນເກັບມ້ຽນ : ໜອງນ້ຳ, ສາງ, ຫຼື ໄຮບຣິດ (ແມ່ນແລ້ວ, “ບ້ານທະເລສາບ” ແມ່ນມີຢູ່ຈິງ).

• ການໃຫ້ບໍລິການ : ການສົ່ງຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ ຫຼື ເປັນກຸ່ມສຳລັບການໃຊ້ AI.

ຖ້າການໄຫຼນັ້ນຕິດຂັດ, AI ຂອງເຈົ້າຈະບໍ່ເຮັດວຽກ. ທໍ່ສົ່ງທີ່ລຽບ = ນ້ຳມັນໃນເຄື່ອງຈັກ - ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນເບິ່ງບໍ່ເຫັນແຕ່ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ຄຳແນະນຳສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ: ລຸ້ນບໍ່ພຽງແຕ່ຮູບແບບຂອງເຈົ້າເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມທັງ ຂໍ້ມູນ + ການຫັນປ່ຽນ . ສອງເດືອນຕໍ່ມາ ເມື່ອຕົວຊີ້ວັດ dashboard ເບິ່ງຄືວ່າແປກ, ເຈົ້າຈະດີໃຈທີ່ເຈົ້າສາມາດສ້າງການແລ່ນທີ່ແນ່ນອນຄືນໃໝ່ໄດ້.

ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ຈັນຍາບັນໃນຂໍ້ມູນ AI ​​⚖️

AI ບໍ່ພຽງແຕ່ວິເຄາະຕົວເລກເທົ່ານັ້ນ - ມັນສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນສິ່ງທີ່ຊ່ອນຢູ່ພາຍໃນຕົວເລກ. ຖ້າບໍ່ມີຮົ້ວກັ້ນ, ທ່ານມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະຝັງອະຄະຕິ ຫຼື ເຮັດການໂທທີ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນ.

• ການກວດສອບຄວາມລຳອຽງ : ມີຈຸດບົກຜ່ອງ, ແກ້ໄຂເອກະສານ.

• ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍ + ເຊື້ອສາຍ : ຕິດຕາມຕົ້ນກຳເນີດ + ການປະມວນຜົນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນໃນລະຫັດບໍ່ແມ່ນບັນທຶກ wiki.

• ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ : ແຜນທີ່ທຽບກັບຂອບ/ກົດໝາຍ. NIST AI RMF ວາງໂຄງສ້າງການຄຸ້ມຄອງ [2]. ສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຄວບຄຸມ, ໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບ GDPR (EU) ແລະ - ຖ້າຢູ່ໃນການດູແລສຸຂະພາບຂອງສະຫະລັດ - HIPAA [3][4].

ສະຫຼຸບແລ້ວ: ຄວາມຜິດພາດດ້ານຈັນຍາບັນພຽງອັນດຽວສາມາດເຮັດໃຫ້ໂຄງການທັງໝົດລົ້ມເຫຼວໄດ້. ບໍ່ມີໃຜຕ້ອງການລະບົບ "ສະຫຼາດ" ທີ່ຈຳແນກຢ່າງງຽບໆ.

ຄລາວດ໌ ທຽບກັບ ໃນສະຖານທີ່ສຳລັບຂໍ້ມູນ AI ​​🏢☁️

ການຕໍ່ສູ້ນີ້ບໍ່ເຄີຍຕາຍ.

• ຄລາວ → ຍືດหยุ่น, ດີເລີດສຳລັບການເຮັດວຽກເປັນທີມ... ແຕ່ລາຄາໂມງຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາໂດຍບໍ່ມີວິໄນໃນ FinOps.

• ໃນສະຖານທີ່ → ການຄວບຄຸມຫຼາຍຂຶ້ນ, ບາງຄັ້ງລາຄາຖືກກວ່າໃນຂອບເຂດ… ແຕ່ຊ້າກວ່າທີ່ຈະພັດທະນາ.

• ແບບປະສົມ → ມັກຈະເປັນການປະນີປະນອມ: ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໄວ້ພາຍໃນ, ເກັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອໄວ້ເປັນຄລາວດ໌. ຂ້ອນຂ້າງຫຍຸ້ງຍາກ, ແຕ່ມັນກໍ່ໃຊ້ໄດ້.

ໝາຍເຫດ: ທີມງານທີ່ເຮັດສຳເລັດສິ່ງນີ້ສະເໝີຕິດແທັກຊັບພະຍາກອນໄວ້ລ່ວງໜ້າ, ຕັ້ງຄ່າການແຈ້ງເຕືອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະ ປະຕິບັດຕໍ່ອິນຟາເຣດຄືກັບລະຫັດເປັນກົດລະບຽບ, ບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ.

ແນວໂນ້ມທີ່ພົ້ນເດັ່ນໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສຳລັບ AI 🔮

• ຕາໜ່າງຂໍ້ມູນ - ໂດເມນເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າເປັນ "ຜະລິດຕະພັນ".

• ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ - ຕື່ມຊ່ອງຫວ່າງ ຫຼື ດຸ່ນດ່ຽງຫ້ອງຮຽນ; ດີຫຼາຍສຳລັບເຫດການທີ່ຫາຍາກ, ແຕ່ຕ້ອງກວດສອບກ່ອນການຂົນສົ່ງ.

• ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ - ປັບປຸງໃຫ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບການຝັງ + ການຄົ້ນຫາຄວາມໝາຍ; FAISS ແມ່ນກະດູກສັນຫຼັງສຳລັບຫຼາຍໆຄົນ [5].

• ການຕິດສະຫຼາກອັດຕະໂນມັດ - ການຊີ້ນຳ/ການຂຽນໂປຣແກຣມຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເຂັ້ມແຂງສາມາດປະຫຍັດເວລາເຮັດວຽກດ້ວຍຕົນເອງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ (ເຖິງແມ່ນວ່າການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຍັງມີຄວາມສຳຄັນ).

ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຄຳສັບທີ່ນິຍົມໃຊ້ອີກຕໍ່ໄປ - ພວກມັນກຳລັງສ້າງຮູບແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳລຸ້ນຕໍ່ໄປແລ້ວ.

ກໍລະນີຕົວຈິງ: AI ຂາຍຍ່ອຍໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນສະອາດ 🛒

ຂ້ອຍເຄີຍເຫັນໂຄງການ AI ຂາຍຍ່ອຍລົ້ມລະລາຍເພາະວ່າລະຫັດຜະລິດຕະພັນບໍ່ກົງກັນໃນທົ່ວພາກພື້ນ. ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າເຈົ້າແນະນຳເກີບເມື່ອ “Product123” ໝາຍເຖິງເກີບແຕະໃນໄຟລ໌ໜຶ່ງ ແລະ ເກີບຫິມະໃນອີກໄຟລ໌ໜຶ່ງ. ລູກຄ້າເຫັນຄຳແນະນຳເຊັ່ນ: “ເຈົ້າຊື້ຄີມກັນແດດ - ລອງໃຊ້ຖົງຕີນຂົນແກະເບິ່ງ! ”

ພວກເຮົາໄດ້ແກ້ໄຂມັນດ້ວຍວັດຈະນານຸກົມຜະລິດຕະພັນທົ່ວໂລກ, ສັນຍາໂຄງຮ່າງທີ່ບັງຄັບໃຊ້, ແລະປະຕູການກວດສອບຄວາມລົ້ມເຫຼວໄວໃນຂັ້ນຕອນການຜະລິດ. ຄວາມແມ່ນຍຳເພີ່ມຂຶ້ນທັນທີ - ບໍ່ຕ້ອງການການປັບແຕ່ງຮູບແບບ.

ບົດຮຽນ: ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງເລັກໆນ້ອຍໆ → ຄວາມອັບອາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ສັນຍາ + ເຊື້ອສາຍສາມາດປະຫຍັດເວລາໄດ້ຫຼາຍເດືອນ.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ (ເຖິງແມ່ນວ່າທີມງານທີ່ມີປະສົບການກໍ່ຍັງເຮັດໄດ້) 🧩

• ການເລື່ອນລ້ຽວຂອງໂຄງຮ່າງແບບງຽບໆ → ສັນຍາ + ການກວດສອບຢູ່ຂອບຂອງການກິນ/ຮັບໃຊ້.

• ຕາຕະລາງຍັກໃຫຍ່ອັນໜຶ່ງ → ຄັດເລືອກມຸມມອງຄຸນສົມບັດດ້ວຍເຈົ້າຂອງ, ຕາຕະລາງການໂຫຼດຄືນໃໝ່, ການທົດສອບ.

• ເອກະສານຕໍ່ມາ → ຄວາມຄິດທີ່ບໍ່ດີ; ອົບ lineage + metrics ເຂົ້າໃນ pipelines ລ່ວງໜ້າ.

• ບໍ່ມີວົງຈອນຄຳຕິຊົມ → ບັນທຶກຂໍ້ມູນເຂົ້າ/ອອກ, ປ້ອນຜົນໄດ້ຮັບກັບຄືນມາເພື່ອການຕິດຕາມກວດກາ.

• ການແຜ່ຂະຫຍາຍ PII → ຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ບັງຄັບໃຊ້ສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດ, ການກວດສອບເລື້ອຍໆ (ຊ່ວຍກັບ GDPR/HIPAA ນຳອີກ) [3][4].

ຂໍ້ມູນຄືພະລັງ AI ທີ່ແທ້ຈິງ 💡

ນີ້ແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ: ຮູບແບບທີ່ສະຫຼາດທີ່ສຸດໃນໂລກຈະລົ້ມລະລາຍໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ໜັກແໜ້ນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ AI ທີ່ຈະເລີນເຕີບໂຕໃນການຜະລິດ, ໃຫ້ເພີ່ມຄວາມພະຍາຍາມເປັນສອງເທົ່າໃນ ການພັດທະນາທໍ່ສົ່ງ, ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການເກັບຮັກສາ .

ໃຫ້ຄິດວ່າຂໍ້ມູນຄືກັບດິນ, ແລະ AI ຄືກັບພືດ. ແສງແດດ ແລະ ນໍ້າຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ຖ້າດິນເປັນພິດ - ໂຊກດີໃນການປູກຫຍັງກໍ່ໄດ້. 🌱

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. Anaconda — ບົດລາຍງານສະພາບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນປີ 2022 (PDF). ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການກະກຽມ/ເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ. ລິ້ງ

2. NIST — ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ AI (AI RMF 1.0) (PDF). ຄຳແນະນຳດ້ານການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ. ລິ້ງ

3. EU — ວາລະສານທາງການ GDPR. ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ + ພື້ນຖານທາງກົດໝາຍ. ລິ້ງ

4. HHS — ສະຫຼຸບກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງ HIPAA. ຂໍ້ກຳນົດຄວາມເປັນສ່ວນຕົວດ້ານສຸຂະພາບຂອງສະຫະລັດ. ລິ້ງ

5. Johnson, Douze, Jégou — “ການຄົ້ນຫາຄວາມຄ້າຍຄືກັນລະດັບພັນລ້ານດ້ວຍ GPU” (FAISS). ກະດູກສັນຫຼັງຄົ້ນຫາເວັກເຕີ. ລິ້ງ