构建可信AI：数据平台核心要素

核心观点

构建可信AI需要整合治理、安全、弹性、可观察性等六项关键平台能力，以实现大规模AI创新。

六项关键平台要素

1. 治理：通过数据治理框架确保数据完整性、质量、合规性，支持数据目录、数据血缘和访问共享，从而提升数据可信度和决策效率。
2. 安全：采用基于角色的访问控制（RBAC）、数据访问策略、持续风险监控和威胁狩猎、数据掩码和标记化等技术，保护数据、应用和AI模型免受未授权访问和攻击。
3. 隐私：利用合成数据、差分隐私和数据清洁室等技术，在保护隐私的前提下利用敏感数据进行AI分析和模型训练。
4. 互操作性：通过跨云技术层、统一治理策略定义、数据迁移能力和预构建集成，实现跨云、跨平台和跨区域的数据治理和协作。
5. 业务连续性和灾难恢复（BCDR）：通过数据复制、故障转移/故障回退和客户端重定向等功能，确保在系统故障或攻击时保持业务连续性和数据可用性。
6. 可观察性：提供基础设施性能优化、数据管道可靠性、AI系统透明度和应用监控等能力，帮助组织全面了解数据生态系统，加速故障排除和优化。

关键数据

• 59%的受访者将数据治理、安全或隐私问题列为大规模部署AI的主要挑战。
• 63%的受访者将隐私和网络安全视为生成式AI的主要担忧。
• 全球范围内，2024年有超过5,000起勒索软件攻击。
• 根据Uptime Institute的报告，过去两年中，云中断持续时间增加了18%，其中五分之一的中断损失超过100万美元。

研究结论

• AI的兴起加剧了数据保护和管理的挑战，需要整合的平台能力来构建可信AI。
• 整合的信任平台可以简化安全、合规和数据治理，使团队能够访问和使用最新的相关数据，同时确保其得到适当的保护。
• Snowflake平台提供全面的信任能力，是AI时代的理想选择。

建议

• 评估当前数据和AI平台的治理、安全、隐私、互操作性、BCDR和可观察性能力，识别差距和漏洞。
• 与领导团队重新评估当前的数据信任方法，并确定转向统一平台的必要性。