如何在人工智能时代构建主动数据治理

构建智能框架• 优先确保数据质量以提高投资回报率 • 开发实时分析仪表板以获取可操作的洞察 • 民主化数据以赋能决策 • 在人工智能赋能的世界中为您的数据做好准备在当今快速发展的数字领域，数据不再仅仅是业务运营的副产品；它已成为驱动创新、客户满意度和竞争优势的战略资产。当您探索这本电子书时，请考虑 SoftServe 的专业知识以及 Google 的创新如何帮助您实现持久的数據治理，以安全地將數據轉化為資產。與我們一起，我們幫助組織：来自SoftServe的智能框架，结合Google Cloud先进的数据和AI能力，帮助企业释放其数据的全部潜力，加速AI计划，以实现切实的业务价值。 如何在人工智能时代构建主动数据治理 释放洞察。安全地自动化自助服务。提升AI性能。各行业如何赋能数据驱动决策 下一步14将非技术人员转化为数据驱动的决策者。 超越建筑20。27清除黑暗、重复和脏数据以最大化ROI。 32尾注轻松适应监管更新。实现跨架构的合规。通过元数据透镜统一您的数据。自动化如何交付成果。下一步 0703 简介下一步优先考虑数据质量以驱动ROI。在您的数据中建立信任。赋能数据驱动决策。提升AI性能。各行业如何赋能数据驱动决策04为什么数据治理在人工智能时代很重要。实现更主动的三个方法数据治理 3|将你的数据从负债转变为资产|引言介绍您实现数据治理战略价值的指南 从统一跨不同架构的数据的过程到使员工在需要时能够访问信息的策略，数据治理使您的组织能够从数据中提取长期投资回报并实施人工智能转型。要最大化您的数据资产，您的组织需要具有内置数据智能的主动和自动化数据治理。 但数据也是你组织最强的资产——无论你组织的规模或所在行业如何。数据是发现洞见、提升优质客户体验和推动创新的关键。数据治理是指在数据生命周期内（从获取到使用再到处置）进行管理的一种原则性方法。一个耐用的数据治理框架解锁您的数据资产。数据可能是一笔负债。存储它需要成本。保护它需要成本。而且，据估计数据泄露的平均经济代价为435万美元,1失去控制的花费甚至更高。 了解更多关于数据治理4|将你的数据从负债转化为资产|在人工智能时代，数据治理为何重要数据治理是一组确保企业组织内部有效数据管理的流程和政策。而自动化、AI驱动的数据治理是应对当今数据质量、民主化和合规挑战的关键，能够大规模解决这些问题。那些不利用这一优势的组织将很快被淘汰。安全使用基于元数据的主动策略组织拥有比以往更多的数据。而且，在保持其安全和合规的同时提取有价值的洞察，是一项日益复杂的任务。为什么要进行数据治理人工智能时代的事项 5|将你的数据从负债转化为资产|在人工智能时代，数据治理为何重要到2030年，完全吸收人工智能的公司可以将现金流翻倍，而没有吸收人工智能的公司可能会面临20%的下降。2 我们将向您展示三种开始的方法。虽然数据治理通常被认为是保护数据，但它也是帮助组织构建未来的关键。高质量数据驱动商业智能，并为生成式AI以及大型语言模型（LLMs）等技术提供信息。主动的数据治理实践将数据置于业务的核心——并推动创新。本指南向您展示如何构建一个面向未来的数据治理战略，该战略使用自动化原理、实践和技术支持数据在其整个生命周期中。组织需要在实现领域特定和企业级治理的同时，使数据民主化。内置数据智能的工具使组织能够实现其数据的端到端可见性和管理。从那时起，自动化工具和政策可以向组织内所有员工提供相关见解的访问权限，同时确保符合快速变化的法规。 满足监管要求。确保数据质量。在大规模上管理您的数据。让可信数据易于发现。安全地管理数据共享——内部和外部。提供有关数据来源和血缘关系的见解。通过积极的数据治理策略，您的组织可以： 7|将您的数据从负债转化为资产|优先考虑数据质量以驱动投资回报率实现更主动的数据治理的三个方法1优先考虑数据质量，以驱动投资回报率。 所以你可以：• 建立对数据的信任。 • 赋能数据驱动决策。 • 提升AI性能。从您组织的数据中获得投资回报率，依赖于值得信赖的高质量数据，使您能够推动实时决策，为有效的AI模型提供动力，并发现改善客户体验的机会。数据如果使用得当，就是有价值的。 到2025年，全球数据创作是预计达到更多超过180泽字节。(1泽字节=1万亿千字节) 9|将您的数据从负债转变为资产|优先考虑数据质量以推动投资回报率在您的数据中建立信任。你收集和分析的数据越多，安全和治理问题就越多。随着跨部门数据量的不断增长，组织实现其数据的端到端视图可能具有挑战性。 通过自动监控数据如何在您的系统中流动（数据沿袭），数据可观察性工具可以检测并修复数据异常。如果数据出现峰值或下降，这些工具可以帮助您确定数据是否完整或缺少记录。并且如果存在数据问题，生产者或数据工程师会在问题发生时收到警报。但当组织全面理解数据质量时，他们可以信任他们的数据。这样，当用户找到他们正在寻找的数据时，他们就可以确保它是最新的、准确的和完整的。 商业智能可以在您组织的几乎所有领域中发现关键模式和趋势——包括销售、客户服务、生产、安全等。实时分析使组织能够发现可操作的洞察，从而提高短期和长期绩效，推动全组织的投资回报率。数据质量是企业智能（BI）的基础，它使您的组织能够提供高价值的用户体验。 10|将您的数据从负债转化为资产|优先考虑数据质量以驱动ROI数据为零售业提供实时精准推荐，以实现个性化的在线购物体验。同时提供更快的应用访问速度，以降低在线交易中的延迟。 提升AI性能。数据质量是创建负责任人工智能模型的前提。而数据治理实践是组织确保其数据符合质量标准且值得信赖的方法。对人工智能开发的信任（或缺乏信任）是采用的主要障碍。虽然建立有许多考虑因素更值得信赖的AI模型数据质量是基础。例如，如果训练数据包含不公平的偏见，这些偏见也将在模型中反映出来。在人工智能系统做出对个人产生重大影响的决定的情况下——例如贷款审批、学生成绩或员工招聘决定——管理训练数据的组织必须对这些人工智能系统的决定负责，并防止非法歧视。您的数据可靠性是人工智能创新的基石。尽管对人工智能模型的全面考量不在本文的范围内，但这里有一些思考的起点： 人类智能在监测AI系统偏见方面发挥着关键作用——而全面的数据治理方法确保可信数据是AI训练的基础。生成式AI基础模型在大型数据集上预训练。在部署生成式AI时，您信任基础模型是无偏的。由于这一点，明智的做法是寻找一个提供商，为您提供与您使用的模型训练数据相关的任何索赔的赔偿。高质量的人工智能模型不仅仅依赖于训练数据。接地你的模型以数据为核心。嵌入技术利用了数据之间的语义关系，从而让您的模型能够提供准确的答案，而不仅仅是典型LLM输出的概率性答案。 金融服务医疗保健约翰霍普金斯大学 BIOS 分院已实现对脑损伤患者更快、更准确的决策，将评估500次扫描的时间从2500小时缩短至90分钟——并将研究和基础设施成本降低了50%。麦夸里银行为零售银行客户提供高度个性化的服务，包括自动分类，为客户全面了解其交易和支出提供便利，从而更有效地管理财务。 12|将您的数据从负债转化为资产|优先考虑数据质量以驱动ROI各行业如何赋能数据驱动决策 下一步• 数据是否来自权威来源？• 该数据上次更新是在何时？• 敏感信息是如何被移动或复制的？是否遵循数据治理实践？组织可以通过数据可观察性– 通过监控他们的数据并主动解决任何问题：当评估其数据质量时，许多组织最初在诸如以下问题上存在困难： • 设置粒度和更广泛的检查全局生态系统视图，提供恰当的警报和报告。这些主动实践确保当您的用户访问数据时，数据可以值得信赖。这种级别的信任是推动投资回报率 (ROI) 的商业智能洞察和数据民主化的基础。• 实现数据血缘工具为了追踪数据的来源和转换过程，包括敏感数据。• 当数据被标记时，隔离该数据并在其成为问题之前采取措施修复它。 实现更主动的数据治理的三个方法2将非技术人员转化为数据驱动的决策者。 他们需要一个能够提供高风险和高成本缓解，同时又能提供团队所需数据广泛访问的框架。有强大数据治理政策支持的安全自助访问工具和流程，是解决访问与安全之间紧张关系的关键。数据团队是一个常见的瓶颈。数据民主化——让人们能够接触到洞察力以及他们需要用来熟练处理数据的知识——可以缓解压力。然而，许多组织需要在维护治理一致性同时，实现数据自助服务。 69%所以你可以：数据专业人员每周平均花费 6–10 小时来响应、管理和解决数据访问问题。这意味着每月 24–40 小时，或每年 288–480 小时。•释放洞察力。•安全地自动化自助服务到数据。•增加创新能力。 4 释放洞察。想象一个续订经理在重要通话前查看客户在您的CRM中的个人资料。通过访问关于该客户的数据，员工可以浏览数据表来查看客户如何使用您的软件平台的信息，并试图从中获取一些有用的信息。相比之下，通过访问关于该帐户的洞察，续订经理可以立即看到客户一直达到他们的使用限制，并且是可能增加座位的升级候选人。商业智能并非仅仅通过将数据在大规模非结构化数据中变得可访问而来。数据的民主化洞察（数据的含义和影响）导致价值生成。 分析不应仅限于技术用户或数据工程师。当今的低代码工具使需要更多技术技能的员工能够获取洞察力。在不久的将来，自然语言处理和生成式AI将成为实时搜索能力的黄金标准。基于人工智能的分析工具为人们提供需要时所需的洞察力。并且，通过合适的集成，员工可以在他们习惯的工作流程中访问这些分析，即使在使用您的BI平台之外。了解更多关于建立数据驱动型文化 69%过去12个月里有12%的员工绕过了他们所在组织的网络安全指南。74%的员工表示，如果绕过网络安全指南能帮助他们或他们的团队实现业务目标，他们会这样做。现代组织是数据驱动的。不仅是为了更好的客户体验和成果，而是为了重新构想他们的组织，为未来做好准备。当谈到在一个快速变化的世界中进行创新时，协作是使领先组织脱颖而出的关键因素。数据民主化打破了组织壁垒，使更多员工能够利用数据解决问题和开发新想法。同时，由于协作、分享和从彼此工作中获益的门槛更低，员工可以协同合作产生更大的影响。 96%17|将您的数据从负债转变为资产|将非技术用户转变为数据驱动决策者数据对于理解您的组织的客户、市场和竞争对手至关重要，自助服务可以解锁洞察力的巨大潜力。然而，如果没有适当的安全控制措施，自助服务可能会带来更高的风险。自动化流程可以保障您的客户数据安全合规，同时将特定类型数据的自主权授予最接近该数据类型的使用者。基于领域的架构使各个业务团队能够拥有特定的用例或数据集。强大的数据治理框架赋予这些团队访问和管理该数据的能力——同时保持总体合规性控制措施的有效性。数字化领导者中拥有能赋权团队产生想法并拥有决策权的高管，而73%的落后者则拥有基于服从指令的领导力。5 66 18|将您的数据从负债转变为资产|将非技术用户转变为数据驱动决策者数据民主化如何改变游戏规则subskribe 现在正在与 looker 合作开发嵌入式分析解决方案，这将使客户能够创建自己的仪表板和报告。此外，扩展的个性化选项将提供针对高管、财务人员和客户成功团队等用户角色的定制分析——推动产品采用和客户成功。无需代码即可生成复杂报告，让工程人员有更多创新机会。但这仅仅是开始。想象将定制报告的开发时间从几周缩短到几天，并在过程中释放出大量的工程资源。这就是民主化的力量，虽然它对许多公司来说是未来，订阅已经在这里了。subskribe 为现代saas平台提供了一套从报价到收入的统一平台，帮助它们通过按需洞察提升决策并驱动增长。此前，接入新的saas客户需要数周的工程工作来开发定制报告。通过集成looker嵌入式，非技术团队现在可以开发 我们设计了我们的语义模型，以便在短短几个小时之内，任何人都可以使用Looker来构建他们自己可以查看数据的仪表板和报告。乌古尔坎·阿克泰普软件工程师，Subskribe 下一步19|将您的数据从负债转化为资产|将非技术用户转化为数据驱