条款 人工智能 和机器学习通常看起来像硬币的两侧。尽管如此,虽然ML算法增强了AI诡计,并使它们能够做出更智能和尖端的计算,但有一层额外的感知能力,这些难以合行性,这是机器的分析和到达有影响决策的能力。

关于ML算法的行业猜测是一个可能的'黑盒子,主要是由于信任生态系统的不确定性,这对其数据遵从性和决策过程并不完全透明。

全球数据分析师社区有助于设计全部或半成品的分析系统,这些系统是ML或AI驱动的。但是,数据质量的基本问题可能总是占上风。此外,存在多样化和不同的数据源,巨大的数据卷以及非结构化数据类型,倾向于恶化的现行数据管理问题,尤其是与之相关的数据管理问题 数据治理.

许多人认为可以建议练习一些谨慎的致命动力,并继续处于改变公司运营方式的最前沿。没有强大的数据治理过程,敏锐允许ML完全接管决策过程,可能释放一些重要的问题 - 不可靠和误导性的信息和不可预见的费用开销。

那么如何有效完成:

  • 应该建立,组织和实施有效和强大的ML模型之间的必要性之间的差距吗?
  • 是否有必要适应高度不断增长的需求和需要了解和解密这些模型的工作?
  • 我们如何了解ML算法正在访问和利用哪些数据?此外,长期和经常不可撤销的后果是什么?

数据治理肯定是最合理的答案。

在任何生态系统中,数据治理作为框架,定义和帮助实现所使用的数据的获得性,可用性,完整性,安全性和有效性的整体管理。

考虑到当今商业世界的剪裁竞争,每个公司都需要一个可持续和精心设计的数据治理框架,增强数据治理,而无需限制机器学习的广泛潜力。

随着AI和ML的不断发展的使用和范围,以及更新技术的实施,数据治理将获得更广泛的验收以及更多应用范围。由于近几个高安全性数据违规的浪潮,数据安全已成为数据治理工作的重要组成部分。数据治理措施的主要示例是欧盟关于一般数据保护条例(GDPR)的指令,进一步加强了建立更强大的模型的需求。

仍然有很长的路要走了解AI和ML为组织的完整潜力和真正的能力。在一个破坏性数据的世界中,智能ML算法和不断发展的AI环境,数据治理是提供一些需要的安全性和安全性的唯一方法。