AI 的數據治理: 跨越交叉點（李沛陞）
本文作者李沛陞 (Shing Lee)，為數據素養協會資深創會會員，為《EJTech》撰寫專欄
在當今數據驅動的環境中，人工智能 （AI） 和數據治理的融合不再僅僅是一個機遇，而是勢在必行。隨著組織利用 AI 的力量，健全的數據治理結構變得至關重要。在本文中，我們將探討 AI 技術如何重塑數據治理實踐，並深入探討它們對 AI 實施的影響。
人工智能與數據治理的交集
- 當前格局
人工智能的快速發展和GenAI的出現正在重新定義數據治理。組織必須認識到人工智能與有效治理之間的共生關係。
雖然人工智能可以增強數據治理，但部署和管理它需要彈性的結構和運作框架。以下我們將會探討 AI 技術如何為卓越數據治理做出貢獻。
人工智能所賦能的未來
- 利用人工智能提高數據品質
人工智能在數據品質改進中起著舉足輕重的作用：一，自動數據清理，AI 演算法識別並糾正數據集中的不一致、錯誤和重複；二，準確、可靠的數據，通過利用 AI，組織可以確保 AI 演算法接收高質量的訓練數據。
數據完整性和負責任的見解
- 維護數據完整性
有效的數據治理可確保 AI 系統生成的可靠見解。結構良好的框架可以在整個 AI 生命週期中監控數據。
- 合規性
數據治理可降低風險並促進負責任的 AI 實踐。
數據溯源和透明度
- 了解數據溯源
AI 有助於跟蹤數據的來源、轉換和跨系統的移動。建立數據溯源可確保透明度和問責制。
- 質量保證
數據溯源有助於解決質量問題並遵守法規。
自動化數據資產描述
- 用GenAI 分析數據資產並生成描述
目的、結構和用法，了解數據特徵。 維護最新的清單，以便更好地治理和 GDPR 合規性。
資料分類和標記
AI 根據內容、上下文和敏感度對數據進行分析和分類。正確的分類可以增強數據治理。
總之，人工智能和數據治理是密不可分的。採用強大治理結構的組織將釋放人工智能的全部潛力。讓我們倡導負責任的數據實踐並推動 AI 創新。
為了實施有效的 AI 數據治理，組織應考慮以下建議：
一，為數據擁有權、品質、安全性和道德規範建立明確的角色和責任。
二，採用符合組織目標、價值觀和法律義務的數據標準和政策。
三，使用 AI 工具和技術自動執行數據管理流程，例如數據發現、分析、清理、集成和溯源。
四，監控和審計數據和 AI 活動，以確保合規性、問責制和透明度。
五，教育和授權數據使用者和消費者以負責任和合乎道德的方式理解和利用數據和人工智能。
六，培養數據素養和創新文化，鼓勵數據和 AI 的協作和實驗。
七，推廣負責任的人工智能, 如下圖所示
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