최근에는 신기술 모델의 등장과 다양한 산업 분야의 응용 시나리오의 가치가 연마되고, 대용량 데이터의 축적으로 인한 제품 효과가 향상되면서 인공지능 응용이 소비에서 확대되고 있습니다. , 인터넷 및 기타 분야에서 제조, 에너지, 전기 및 기타 전통 산업이 발산됩니다. 설계, 조달, 생산, 관리, 판매 등 경제 생산 활동의 주요 연결고리에서 다양한 산업 분야 기업의 인공지능 기술 및 적용 성숙도가 지속적으로 향상되고 있으며, 모든 연결고리에서 인공지능의 구현 및 적용 범위가 가속화되고 있습니다. 산업 상태를 개선하거나 운영 효율성을 최적화하고 자체 장점을 더욱 확장하기 위해 점차적으로 주요 사업과 통합합니다.
인공 지능 기술의 혁신적인 적용이 대규모로 구현되면서 빅 데이터 인텔리전스 시장의 활발한 발전이 촉진되었으며, 기본 데이터 거버넌스 서비스에 시장 활력이 주입되었습니다.
빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 알고리즘의 발달로 인공지능 열풍은 몇 년 전부터 오늘날까지 이어져 많은 산업과 분야에서 널리 활용되고 있으며, 지속적인 기술 혁명의 선도적 기술. 그리고 어떻게 급성장하는 데이터 거버넌스 분야에서 인공 지능이 빠질 수 있습니까? 데이터 거버넌스와 인공지능은 전혀 관련이 없어 보이는 두 단어를 합치면 어떤 이야기가 펼쳐질까요?
빅데이터는 데이터의 지속적인 축적, 정리, 변환, 분류 등을 의미하며, 데이터 거버넌스는 빅데이터 표현을 위해 보다 표준화된 관리 모델을 제공합니다. 데이터. 대부분의 최신 형태의 인공지능은 대량의 데이터 계산을 필요로 하기 때문에 빅데이터 및 데이터 거버넌스 지원과 불가분의 관계에 있습니다. 인공지능은 딥러닝의 진화를 완성하기 위해 빅데이터 플랫폼과 기술에 의존해야 합니다.
대부분의 인공지능은 훈련과 예측이라는 두 가지 링크로 나뉩니다. 기계 학습 알고리즘의 효과는 입력 데이터의 품질에 따라 달라집니다. 입력 데이터가 편향되면 출력 알고리즘도 편향되어 얻은 결과를 직접적으로 사용할 수 없게 될 수 있습니다. 데이터 거버넌스는 데이터 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 품질 요구사항 정리, 데이터 품질 검사 규칙 정의, 데이터 품질 개선 계획 수립, 데이터 품질 관리 도구 설계 및 구현, 데이터 품질 관리 운영 절차 및 성능 모니터링을 통해 기업은 깨끗하고 명확하게 구조화된 데이터를 확보하여 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있습니다. 딥러닝 등 인공지능 기술에 대한 입력입니다.
현재 인공지능 개발이 직면한 가장 큰 제약은 데이터 소유권과 개인정보 보호 문제입니다. 개인정보 데이터는 보호되어야 합니다. 이 데이터를 오용하면 개인에게 막대한 재산 손실이나 심지어 개인적인 부상을 초래할 수도 있습니다. 소위 개인 정보 보호는 실제로 개인 데이터의 보호입니다. 최종 분석에서는 데이터 사용자의 개인 정보 보호입니다. 데이터 거버넌스 도구는 기술 수준에서 개인 데이터를 보호하는 다양한 측면을 설계하고, 기업 개인 데이터 보호의 기반을 마련할 수 있는 데이터 퍼지화, 데이터 둔감화 및 데이터 암호화를 제공하여 인공 지능 애플리케이션에 대한 데이터 규정 준수를 달성합니다.
기존 메타데이터 관리에서 메타데이터 수집은 보통 완료 구조화되지 않은 데이터의 검색 색인을 생성하여 음성인식, 이미지 인식, 텍스트 분석 등의 인공지능 기술은 메타데이터의 초기 비즈니스 어휘 구축을 실현하는 데 도움을 주고, 다양하고 가치 있는 비정형 메타데이터를 추출하기 위한 자원 풀이 될 수 있습니다.
데이터 표준 구현 초기에는 기존 시스템의 데이터베이스 분야에 대한 철저한 조사를 실시하고 공통 및 재사용 사업 분야를 파악하는 것이 필요하다. 데이터 표준 수립의 기초. 모든 작업을 수동으로 수행할 경우 다양한 사업부서의 많은 인력이 협력해야 하므로 작업량이 엄청나고 오류가 발생하기 쉽습니다. 머신러닝과 자연어 처리 기술을 활용하면 분야별 업체명을 기준으로 고주파근을 빠르게 가려낼 수 있고, 수개월이 걸릴 수 있는 작업도 며칠 만에 완료할 수 있다.
데이터 표준 관리의 또 다른 중요한 측면은 표준과 메타데이터의 매핑입니다. 많은 비즈니스 시스템에서 데이터 표준을 비즈니스 시스템의 메타데이터에 매핑하는 것은 종종 구현 엔지니어에게 악몽이며, 주의하지 않으면 실수를 저지르기 쉽습니다. 인공지능 기술을 통해 비즈니스 분야 이름에 대한 자연어 처리를 수행하고, 단어를 정확하게 분할하고, 루트 유사성을 기반으로 데이터 표준과 메타데이터를 자동으로 매핑할 수 있습니다.
데이터 품질은 데이터의 효율적인 적용을 보장하는 기본입니다. 데이터 품질을 측정하는 지표체계에는 완전성, 표준화성, 일관성, 정확성, 고유성, 적시성 등이 포함됩니다. 데이터 품질 개선 계획을 실행하기 전에 다양한 비즈니스 규칙과 비즈니스 기대치를 기반으로 적절한 데이터 품질 지표 시스템을 선택하고 데이터를 정리하는 것이 필요합니다.
일반적으로 데이터 품질 개선을 위한 이상적인 모델은 데이터 원본에서 더티 데이터를 제거하는 것이지만 이는 현실적으로 불가능합니다. 따라서 비즈니스 기대에 따라 각 비즈니스 단계의 데이터 품질을 목표 방식으로 개선해야 합니다. 머신러닝(예: 분류 학습, 클러스터링, 회귀 등)을 통해 기존 품질 문제를 추출하고 식별함으로써 효과적인 데이터 품질 평가 지표를 공식화하고 이 지표에 따라 데이터 품질 개선을 극대화할 수 있습니다. 동시에 지도 학습과 딥 러닝은 데이터 정리 및 데이터 품질 효과 평가를 가능하게 하여 변환 규칙 및 데이터 품질 평가 차원을 개선하고 데이터 양과 비즈니스 기대치가 점차 변화함에 따라 데이터 품질 개선 계획을 동적으로 업데이트합니다.
데이터 보안이란 정보 또는 정보 시스템을 무단 접근, 사용, 손상, 수정 및 파괴로부터 보호하는 프로세스 또는 상태를 말합니다. 인공지능 기술은 민감한 데이터를 분류하고 분류할 수 있습니다. 머신러닝, 자연어 처리, 텍스트 클러스터링 분류 기술을 적용하면 콘텐츠를 기반으로 실시간으로 데이터를 정확하게 분류하고 분류할 수 있습니다. 데이터 분류 및 분류는 데이터 보안 거버넌스의 핵심 링크입니다. 예를 들어 데이터 분류 엔진을 사용하면 이메일 콘텐츠 필터링, 기밀 파일 관리, 인텔리전스 분석, 사기 방지, 데이터 유출 방지 등의 영역에서 보안이 크게 향상되었습니다.
마스터 데이터는 골든 데이터라고도 불리는 기업의 핵심 사업 주체의 데이터를 말하며, 가치 사슬 전체에서 반복, 공유되고 적용됩니다. 여러 비즈니스 프로세스에 있어서, 각 사업 부서와 각 시스템 간에 공유되는 기본 데이터는 각 비즈니스 애플리케이션과 각 시스템 간의 정보 상호 작용의 기반이 됩니다. 그러나 기업은 마스터 데이터를 관리하는 과정에서 수많은 데이터 항목 중에서 마스터 데이터를 어떻게 식별할 것인지, 통일된 마스터 데이터 표준을 어떻게 수립할 것인지 등의 문제에 직면할 수 있습니다.
마스터 데이터 결정은 회사의 비즈니스 요구 사항에 대한 이해와 해당 "골든 데이터"의 정의에 따라 달라집니다. 일반적으로 각 마스터 데이터 주제 영역에는 자체 전용 기록 시스템이 있으며 다양한 비즈니스 시스템에 분산되어 있습니다. 인공지능 관련 기술을 사용하면 모든 데이터에서 자주 나타나거나 흐르는 데이터를 필터링하는 동시에 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 마스터 데이터의 데이터 소스를 신속하게 파악하고 완전한 마스터 데이터 보기를 구축할 수 있습니다.
디지털 드라마 관리가 직면한 과제 중 하나는 기업의 수많은 시스템에서 동일한 데이터 항목을 일치시키고 병합하거나 데이터 항목을 중복하는 것입니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 다양한 신뢰 수준의 일치 허용을 포함하여 데이터 일치 규칙을 구축하는 것입니다. . 일부 일치에는 매우 높은 수준의 신뢰가 필요하며 여러 필드에 걸친 정확한 데이터 일치를 기반으로 할 수 있습니다. 일부 일치는 단순히 데이터 값 충돌로 인해 낮은 수준의 신뢰로 달성될 수 있습니다. 머신러닝과 자연어 처리를 통해 중복 데이터 식별을 위한 매칭 규칙을 수립할 수 있으며, 중복 필드가 있는 마스터 데이터를 식별한 후 자동 병합이 수행되지 않으며, 마스터 데이터와 관련된 레코드를 판단하고 상호 참조 관계를 설정할 수 있습니다.
인공지능 기술을 통해 데이터 거버넌스의 문턱을 낮추는 것은 데이터 거버넌스 발전의 중요한 방향이 될 것입니다. 데이터 거버넌스의 높은 복잡성을 충분히 고려하여 데이터 거버넌스 플랫폼은 새로운 AI 기술을 지속적으로 통합하여 지능형 관리를 통해 데이터 거버넌스 구현 프로세스를 단순화하고 기술 인력을 크게 해방시키며 기업이 보다 효율적인 데이터 거버넌스를 달성하고 멀리할 수 있도록 지원합니다. "데이터 블랙홀"에서.
1. 지능형 메타데이터 서비스. Ruizhi 플랫폼은 완전 자동 메타데이터 수집 및 연결을 지원하고, 메타모델의 지능형 적용을 실현하며, 그래픽 메타데이터 분석 보기를 제공합니다.
2. 데이터 품질에 대한 지능적인 탐색. Ruizhi 플랫폼에는 수학적 통계 알고리즘과 바인딩된 기계 학습 알고리즘이 내장되어 있어 자동으로 데이터 품질을 감지하고 지능형 복구를 지원합니다.
3. 데이터 표준의 지능적 구성. Ruizhi 플랫폼은 지능형 매핑 및 표시를 지원하여 데이터 표준을 형성하고 비즈니스 데이터의 양방향 평가를 지원합니다.
4. 마스터 데이터의 지능형 식별. Ruizhi 플랫폼은 자동으로 마스터 데이터를 식별하고, 중복 데이터가 자동으로 일치 및 병합되도록 돕고, 완전한 마스터 데이터 보기를 구축합니다.
데이터 거버넌스와 인공 지능이라는 두 분야의 급속한 발전으로 인해 두 분야의 통합은 더 많은 시나리오와 비즈니스 모델을 갖게 될 것입니다.
기업이 AI 애플리케이션을 배포할 때 , 데이터 자원의 최적화 장점은 AI 애플리케이션의 구현 효과를 크게 결정합니다. 따라서 AI 애플리케이션의 고품질 구현을 촉진하기 위해서는 목표 데이터 거버넌스 작업을 수행하는 것이 첫 번째이자 필요한 단계입니다. 기업이 구축한 전통적인 데이터 거버넌스 시스템은 현재 구조화된 데이터의 거버넌스를 최적화하는 데 중점을 두고 있으며, 데이터 품질, 데이터 필드 풍부함, 데이터 배포 측면에서 데이터에 대한 AI 애플리케이션의 요구 사항을 충족하는 것은 여전히 어렵습니다. 및 데이터 실시간 고품질 요구 사항. AI 애플리케이션의 고품질 구현을 보장하기 위해 기업은 여전히 인공지능 애플리케이션에 대한 2차 데이터 거버넌스를 수행해야 합니다. 
인공 지능을 위한 데이터 거버넌스는 AI 애플리케이션 구현을 기반으로 하는 기존 데이터 거버넌스 시스템의 "업그레이드"입니다.
데이터 관리의 관점에서 인공지능을 위한 데이터 거버넌스 시스템은 데이터 구조적 흐름, 데이터 자산 관리 요구 사항, 데이터 보안을 기반으로 하는 메타데이터 관리, 데이터 자산 관리 및 마스터 데이터 관리 구축에 여전히 적응할 것입니다. 요구 사항 등, 데이터 수명주기 관리 및 데이터 보안 개인 정보 보호 관리 및 기타 구성 요소 모듈. 데이터 거버넌스 프로세스에서는 AI에 필요한 데이터의 규모, 품질 및 적시성을 충족하기 위해 다중 소스 데이터 융합, 데이터 수집 빈도, 데이터 표준 수립 및 데이터 품질 관리를 달성하기 위해 하위 계층에 더 중점을 둘 것입니다. AI 애플리케이션의 데이터 요구 사항을 모델링하고 충족하며 해당 모듈의 시스템 구성을 최적화합니다.
인공지능 중심 데이터 거버넌스 서비스는 데이터 서비스, 플랫폼 역량, 데이터 제품이라는 세 가지 조달 형태에 포함되는 경우가 많습니다. 첫 번째 범주인 데이터 서비스는 별도의 데이터 거버넌스 제품 형태로 나타납니다. 두 번째 범주인 데이터 플랫폼에는 주로 빅 데이터 플랫폼, 데이터 중간 플랫폼, 데이터 웨어하우스 및 AI 기능 플랫폼 및 기타 프로젝트가 포함됩니다. 범위 AI 알고리즘을 적용한 데이터 제품은 머신러닝 제품, 자연어 이해 제품, 지식 그래프 등 3가지 유형으로 나눌 수 있다.
요즘 AI 제품에 대한 수요가 강하고, AI 개발 플랫폼에서는 AI 제품의 대규모 구현을 잇달아 추진하고 있으며, AI 데이터 거버넌스의 효과는 최종 플랫폼 제품의 전달 효과.
일반적으로 최첨단 기술을 적용하면 데이터 거버넌스 작업을 더욱 간소화하고 자동화하며 지능적으로 만들 수 있는 동시에 데이터의 확장성, 책임성, 추적성 및 신뢰성을 높일 수 있으며 이는 데이터 관리의 미래가 되었습니다. 발전할 수 있는 유일한 방법.
상호 의존하고 상호 의존하며 인공지능 애플리케이션의 내부 및 외부 개발을 공동으로 추진
인공 지능에 대한 적절한 데이터 거버넌스 지능 기계 학습 기술을 사용하여 데이터 거버넌스 프로세스를 자동화하고 지능화하면 데이터 거버넌스의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 동시에 자연어 이해 및 지식 그래프를 기반으로 관련 비정형 데이터의 응용 가치를 마이닝하고 전통적인 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 품질을 관리하고 거버넌스를 보다 효율적으로 만듭니다. 결과 데이터는 AI 애플리케이션의 요구 사항에 더 부합하여 효율성과 품질 모두에서 AI 모델 구현을 촉진합니다.
동시에 AI 애플리케이션 구현 효과의 상당한 최적화는 기업의 지능적 혁신에 대한 더 큰 확신을 가져다 주어 관련 AI 프로젝트에 대한 예산 투자를 늘리고 관련 거버넌스 구축을 더욱 촉진할 수 있습니다 '거버넌스+AI' 선순환
위 내용은 AI 중심의 데이터 거버넌스 시스템을 구축하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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