استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای تقویت حاکمیت داده

استفاده از هوش مصنوعی برای تقویت حاکمیت داده: اطمینان از انطباق در عصر داده های بزرگ

با ظهور دیجیتالی شدن، میلیاردها نفر به اینترنت دسترسی دارند و به راحتی به وب جهانی می گردند. اساساً هر اقدامی که به صورت آنلاین انجام می دهند داده های جدیدی تولید می کند.

میلیاردها نفر هر روز با یکدیگر و با برندها تعامل دارند که منجر به تولید داده‌هایی می‌شود که فراتر از توانایی فناوری سنتی برای پردازش آن است و ما به این داده‌های بزرگ می‌گوییم. بر اساس گزارش ها، روزانه تقریباً 402.74 میلیون ترابایت داده ایجاد می شود و 181 زتابایت داده در سال 2025 تولید خواهد شد.

کلان داده شامل داده های تولید شده از منابع مختلف، از جمله داده های حسگر از دستگاه های اینترنت اشیا، داده های پزشکی و تراکنش های مالی است. این همان چیزی است که مدیریت داده ها را برای تیم داده هر سازمانی پیچیده می کند.

از مدیریت داده‌ها از منابع مختلف گرفته تا حفظ یکپارچگی داده‌ها، ایمن کردن دسترسی به داده‌ها، حذف سیلوها، و همه اینها در حین اطمینان از انطباق با مقررات. به همین دلیل است که مجموعه استاندارد شده ای از قوانین، چارچوب ها و فرآیندها که به آن حاکمیت داده می گویند، به ایجاد مدیریت، کیفیت، امنیت و استفاده مؤثر از داده ها کمک می کند.

با معرفی هوش‌مصنوعی در هر صنعت و هر جنبه ای از عملیات صنعتی، تصور کنید که الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی و ML را در انطباق با داده های بزرگ پیاده سازی کنید تا برخی از جنبه های حاکمیت داده را ساده کنید. هوش‌مصنوعی در حاکمیت‌داده شامل اجرای یک رویکرد سیستماتیک و خودکار برای اطمینان از کیفیت و یکپارچگی داده است.

در این دنیای مبتنی بر هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید استراتژی‌های مدیریت داده قوی برای مقابله با چالش‌های ناشی از کلان داده ایجاد کنند. پیاده‌سازی AI می‌تواند برخی از کارها مانند پاکسازی داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها را خودکار کند و تیم‌های داده را راحت‌تر رعایت کند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

چالش های پیش روی در حاکمیت داده ها

داده های بزرگ با 5 ولت مشخص می شوند: حجم، سرعت، تنوع، صحت و ارزش. همه این عوامل نقش بسزایی در افزایش پیچیدگی مدیریت کلان داده دارند. بیایید برخی از چالش‌هایی را که یک تیم داده روزانه برای مدیریت داده‌ها و دستیابی به انطباق با داده‌های بزرگ با آن مواجه است را درک کنیم:

1. سیلوهای داده

بر اساس مطالعه صنعت 2023 که توسط XPLM انجام شد، حدود 76٪ از پاسخ دهندگان موافق هستند که سیلوهای داده مانع تبادل بین بخشی می شوند. طبق گزارش IDC Market Research، سیلوهای داده در بیش از 40 درصد از شرکت ها افزایش یافته اند و سیلوهای داده می توانند تا 30 درصد از درآمد سالانه شرکت را هزینه بردارند.

سیلوهای داده مجموعه‌ای از داده‌ها هستند که برای هر بخش از یک سازمان قابل دسترسی نیستند و منحصراً برای یک یا چند بخش نگهداری می‌شوند. مشکلاتی مانند مسائل یکپارچه سازی ایجاد می کند، داده ها را غیرهمکاری می کند، و حتی نگاهی به آن را برای C-suite دشوار می کند.

2. مدیریت ناکارآمد موجودی داده ها

سرعت تولید داده ها، مدیریت داده ها را تقریبا غیرممکن می کند. تمام داده های جدیدی که وارد می شوند باید در زمان واقعی پردازش و ذخیره شوند، بنابراین تخصیص موجودی بر اساس نوع داده می تواند بسیار دشوار باشد.

3.  خطرات شخص ثالث، مانند نقض داده ها، کنترل داده ها

به اشتراک گذاری داده ها با سازمان های شخص ثالث یک نگرانی بزرگ در حاکمیت‌داده است. این فعالیت امنیت داده ها را به خطر می اندازد و عوامل خطری مانند نقض داده ها را معرفی می کند که می تواند اعتماد سازمان شما را تهدید کند. به عنوان مثال، بانک آمریکا اعلام کرد که اطلاعات مشتریانش از طریق یک حادثه سایبری Infosys McCamish در فوریه 2024 به خطر افتاده است. Infosys McCamish فاش می کند که اطلاعات حدود 6.5 میلیون نفر در معرض دسترسی و نفوذ غیرمجاز قرار گرفته است.

4. قوانین پیچیده حریم خصوصی، ذخیره سازی و امنیت داده ها

با افزایش نگرانی‌ها در مورد امنیت داده‌ها، حفظ اعتماد مردم به قابلیت‌های شما در ذخیره‌سازی داده‌هایشان و خصوصی نگه‌داشتن آن‌ها آسان نبوده است. به همین دلیل است که قوانین امنیتی و رعایت آنها سخت تر از همیشه است. اکنون، برای مجموعه‌ای از داده‌ها با ویژگی‌هایی مانند بزرگ بودن، افزایش تصاعدی، تنوع و بسیاری موارد دیگر، امنیت و انطباق به دردسر تبدیل می‌شود.

5. حفظ کیفیت داده ها

با حجم زیادی از داده ها، حفظ کیفیت داده ها برای سازمان ها سخت می شود. علاوه بر این، ویژگی «تنوع» داده‌های بزرگ بار را بیشتر می‌کند، زیرا هرچه انواع داده‌ها بیشتر باشد، مدیریت آن سخت‌تر می‌شود.

6. تعیین نقش ها و مسئولیت ها

ما نمی توانیم این واقعیت را نادیده بگیریم که کلان داده برای یک فرد در یک سازمان نیست. چندین بخش باید به آن دسترسی داشته باشند، به همین دلیل است که نیاز به نقش‌ها و مسئولیت‌های کاملاً تعریف شده وجود دارد.

اینها چالش‌هایی در حاکمیت‌داده هستند که به دلیل ویژگی‌های داده‌های بزرگ وجود دارند. آیا در حال حاضر راه حلی برای این چالش ها وجود دارد؟ خوب، بله، و در واقع موضوع داغ این دهه را شامل می شود: هوش‌مصنوعی. بنابراین، بیایید به یادگیری در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی به مدیریت کلان داده کمک می کند، ادامه ندهیم.

AI چگونه به مدیریت داده کمک می کند؟

حاکمیت داده در مورد ایجاد یک چارچوب یا سیستم تصمیم گیری است که بر حقوق و مسئولیت های مربوط به ذخیره سازی و مدیریت داده ها حاکم است. از این رو، سه ستون مهم پایه و اساس یک استراتژی حاکمیت‌داده موفق را تشکیل می دهند: افراد، فرآیند و فناوری.

حاکمیت داده موثر شامل ایجاد یک تیم حاکمیت‌داده است که فرهنگ مالکیت را در سازمان پرورش می دهد. سپس، شامل تنظیم سیاست‌های مستندی است که نحوه جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و اشتراک‌گذاری داده‌ها را روشن می‌کند.

آخرین رکن، فناوری است، که در آن فناوری پیشرفته، مانند هوش مصنوعی در حاکمیت داده، برای افزایش کارایی و حفظ اثربخشی سیاست‌های حاکمیت‌داده اجرا شده استفاده می‌شود. بیایید ببینیم که چگونه هوش مصنوعی به ساده‌سازی حاکمیت‌داده ها کمک می‌کند و چگونه سازمان‌ها را قادر می‌سازد از انطباق‌های قانونی مانند GDPR و CCPA پیروی کنند:

1.  بهبود کیفیت داده ها

با ابزارها و مدل‌های هوش مصنوعی که قادر به پاکسازی خودکار داده‌ها، استانداردسازی و اعتبارسنجی هستند، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که داده‌های بیان شده و استفاده شده از کیفیت بالایی برخوردار هستند. به عنوان مثال، Trajektory، Sweephy و causaLens برخی از شرکت‌هایی هستند که نرم‌افزار تمیز کردن و جمع‌آوری داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌کنند.

علاوه بر این، ما همچنین می‌توانیم با داده‌های تکراری مقابله کنیم، که به‌طور قابل‌توجهی بر مسائل ناشی از حجم و سرعت داده تأثیر می‌گذارد. با توسعه هوش مصنوعی، تغذیه این مدل‌ها با داده‌های درست و دقیق برای نتایج دقیق مفید است.

2. نسب داده را آشکار کنید

در حالی که از نظر انسانی امکان ردیابی منشاء داده ها همراه با تمام تغییراتی که برای آن اتفاق افتاده تا زمانی که به مجموعه داده نهایی ارسال نشود، وجود ندارد، هوش مصنوعی می تواند این کار را با دقت بیشتری انجام دهد. با این قابلیت ما می توانیم ردیابی کامل کلان داده هایی را که در سازمان استفاده می کنید به دست آوریم.

3.  طبقه بندی داده ها را خودکار کنید

طبقه بندی داده ها را می توان با هوش مصنوعی برای مقابله با انواع فرمت های داده در داده های بزرگ خودکار کرد. این کمک می کند تا داده ها را به ساختار یافته و بدون ساختار طبقه بندی کنید و آنها را به یک فرمت خاص مانند تصویر، ویدیو یا متن طبقه بندی کنید. از این رو، برچسب‌گذاری دارایی آسان‌تر می‌شود و نه تنها منجر به سازماندهی بهتر داده‌ها در انواع مختلف می‌شود، بلکه به ردیابی دقیق شرکت‌های مربوطه نیز منجر می‌شود.

4.  یک واژه نامه داده بسازید

برای مبارزه با تمرکز داده ها و دسترسی آسان، می توان از هوش مصنوعی برای برچسب گذاری دارایی های داده با توضیحات تولید شده خودکار استفاده کرد. از آنجایی که توضیحات از یک الگوی خاص پیروی می‌کنند، دسترسی به داده‌ها از یک پایگاه داده متمرکز آسان‌تر خواهد بود و مدیریت داده‌ها را در سطح بالایی قرار می‌دهد.

5.  افزایش حریم خصوصی و امنیت

کلان داده ترکیبی از انواع مختلف داده است که قبلاً در مورد آنها صحبت کردیم. اما یک چیز دیگر برای اضافه کردن وجود دارد: ترکیبی از داده های حساس در داده های بزرگ. بله، ممکن است داده های حساس زیادی با مجموعه داده های بزرگ وجود داشته باشد که باید در نقطه مناسب فیلتر شوند. هوش مصنوعی می تواند این کار را با تشخیص تفاوت بین الگوی داده های حساس و غیر حساس انجام دهد. بنابراین، مسائلی مانند نقض داده ها را می توان در طول دسترسی شخص ثالث کنترل کرد.

6. داده ها را در زمان واقعی نظارت کنید

و اکنون به مهمترین چالش: نظارت در زمان واقعی. سیستم های هوش مصنوعی بهتر از انسان ها می توانند این کار را انجام دهند. تفاوت مهم بین ما و هوش مصنوعی این است که ممکن است یک مشکل احتمالی را حتی قبل از وقوع آن علامت گذاری کند.

برای مثال، Mastercard Decision Intelligence Pro را راه‌اندازی کرده است که یک ابزار ارزیابی ریسک تراکنش مبتنی بر هوش مصنوعی است. این یک تریلیون نقطه داده بی سابقه را اسکن می کند تا احتمال تراکنش های واقعی یا نادرست را در زمان واقعی پیش بینی کند. می‌تواند الگوهای هزینه‌های غیرمعمول را نظارت کند و مدل‌سازی اولیه آن نشان می‌دهد که ابزار هوش مصنوعی می‌تواند نرخ کشف تقلب را تا ۲۰ درصد افزایش دهد.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در بهبود حاکمیت و انطباق داده ها

هوش مصنوعی در حاکمیت‌داده به مزایای نظری محدود نمی‌شود، بلکه در حال تغییر عملکردهای کلیدی کسب‌وکار است. بنابراین، اجازه دهید به برخی از پیاده‌سازی‌های AI که حاکمیت و انطباق داده‌ها را بهبود می‌بخشند، نگاهی بیندازیم.

1.  بهینه سازی فروش

طبق گفته گارتنر، 65 درصد از فروش B2B تا سال 2026 به جای شهودی، مبتنی بر داده خواهد بود. این به چه معناست؟ امروزه در فروش، زمین‌ها در حال حرکت با شهود ایجاد می‌شوند و آن را بیشتر به یک استراتژی مبتنی بر شانس تبدیل می‌کنند.

اما با پردازش داده‌های بی‌درنگ هوش مصنوعی، بخش فروش می‌تواند به بینش‌هایی دسترسی داشته باشد که می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا در زمان واقعی برنامه‌های مبتنی بر داده را ایجاد کنند.

2. تعمیر و نگهداری پیش بینی

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده به جلوگیری از رویدادهای ناخواسته در صنایعی که در تولید کار می‌کنند یا به ماشین‌آلات سنگین و وسایل نقلیه وابسته هستند، کمک می‌کند. بیایید این یکی را با یک مثال درک کنیم.

اگر فقط یک ماشین در یک واحد تولیدی متوقف شود، کل واحد را تحت تأثیر قرار می دهد. اما اگر از قبل بدانید کدام دستگاه ممکن است خراب شود، چه؟ تعمیر و نگهداری پیشگو همان چیزی است که هست و با کمک مفاهیم ML و IoT کار می کند.

3.  بازاریابی شخصی

با هوش مصنوعی، بازاریابان اکنون می توانند کمپین های هدفمند ایجاد کنند و در عین حال به GDPR و سایر مقررات حفظ حریم خصوصی پایبند باشند. این به معنای هدف قرار دادن مشتری از طریق بازاریابی با هماهنگ کردن کمپین ها با آنچه که مشتریان واقعاً می خواهند. اگر هوش مصنوعی چیزهایی را به آنها توصیه کند، حدود 44 درصد از مصرف‌کنندگان در واقع هیچ مشکلی ندارند.

4. مدیریت پروژه

آخرین اما نه کم اهمیت، ابزارهای هوش مصنوعی به ردیابی وابستگی داده ها و معیارهای انطباق در پروژه های مقیاس بزرگ کمک می کند و خطرات را کاهش می دهد. مدیریت پروژه فراتر از تکمیل آن است. این امر به رعایت قوانین و مقررات نیز گسترش می یابد. هوش مصنوعی دقیقاً در این زمینه به شما کمک می کند و در عین حال با مسائل رایجی مانند تخصیص زمان، محدودیت های بودجه و تخصیص کارآمد نیروی کار نیز سروکار دارد.

روندهای آینده هوش مصنوعی در حاکمیت داده

فناوری هوش مصنوعی همیشه در حال پیشرفت است زیرا شکاف هایی در فناوری فعلی وجود دارد که باید پر شود. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی اکنون برای ارائه توصیه‌هایی مانند پیش‌بینی خطر ابتلا به دیابت در بیمار با تجزیه و تحلیل سوابق پزشکی، سابقه، گزارش‌ها و عوامل سبک زندگی او آموزش دیده‌اند. با این حال، اگر مدل هوش مصنوعی بیمار را در معرض خطر قرار دهد، چگونه پزشک متوجه خواهد شد که بر چه اساسی تصمیم گرفته شده است؟

این عدم شفافیت باید برطرف شود تا بتوانیم به تصمیمات مدل های هوش مصنوعی اعتماد کنیم. این هوش مصنوعی قابل توضیح را معرفی می کند.

هوش مصنوعی قابل توضیح می‌تواند به رعایت انطباق با حاکمیت داده کمک کند و اطمینان حاصل کند که تمام ویژگی‌های استفاده شده توسط هوش مصنوعی در حاکمیت داده به خوبی مستند شده و مبتنی بر هیچ گونه سوگیری نیست. می‌تواند سوابق مدل‌های هوش مصنوعی، نسخه‌های داده‌ها و فرآیندهای تصمیم‌گیری را برای پشتیبانی از فرآیند حسابرسی حفظ کند.

علاوه بر این، با رشد داده های بزرگ، محاسبات با کارایی بالا مورد نیاز خواهد بود تا بتوان مدل های در مقیاس بزرگ را قادر به مدیریت مجموعه داده های پیچیده تر کرد. بنابراین، مرزهایی که در حال حاضر هوش مصنوعی را در مدیریت داده ها محدود می کنند، بیشتر کشیده می شوند.

یکی دیگر از روندهای مهم تمرکز بر تولید داده های مصنوعی برای رسیدگی به نگرانی های حفظ حریم خصوصی و کمبود داده خواهد بود. از این رو، با استفاده از داده های واقعی کمتر، داده های مصنوعی زیادی با نتایجی مشابه با نتایج مورد انتظار از داده های واقعی تولید می شود.

به زودی، مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های غیرمتمرکز آموزش داده می‌شوند، به این معنی که یک پایگاه دانش جداگانه خواهند داشت. این برای تضمین حریم خصوصی و امنیت در حین همکاری بدون به خطر انداختن اطلاعات حساس عالی است.

نتیجه گیری

اهمیت حاکمیت داده را نمی توان برای کلان داده ها نادیده گرفت. چالش‌های ذکر شده در بالا به راه‌حل‌های نوآورانه نیاز دارند و هوش مصنوعی ابزارهای مورد نیاز برای حرکت در این چشم‌انداز در حال تحول را فراهم می‌کند. در حالی که ما در حال حاضر از هوش مصنوعی برای چندین کار استفاده می کنیم و قرار است استفاده از آن را افزایش دهیم، آینده هوش مصنوعی در مدیریت داده حتی روشن تر است. هوش مصنوعی بر محدودیت‌های تکنولوژیکی حاکمیت داده تأثیر می‌گذارد و مدیریت کلان داده را آسان‌تر می‌کند.

مقاله های مرتبط:

1- نقش هوش مصنوعی (AI) در کسب و کارهای جهانی

2- مروری بر راهکارهای حاکمیت داده IBM

3- معرفی 11 ابزار برتر حاکمیت داده

4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها

download tableau desktop