Gegevensintegriteit vereist het handhaven van de nauwkeurigheid en consistentie van gegevens gedurende de levenscyclus, en is ook cruciaal om voorspellende AI-systemen in staat te stellen nauwkeurige voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. Het voorkomt fouten die gemakkelijk kunnen ontstaan wanneer AI-algoritmen worden gevoed met corrupte of gewijzigde gegevens.
Naleving en beheer
Naleving van regelgeving is essentieel om juridische problemen te voorkomen en het vertrouwen van interne en publieke partijen in het systeem te behouden. Duidelijke records maken het veel eenvoudiger om aan te tonen dat het systeem en de gebruikers ervan verantwoordelijk omgaan met de gegevens. Dit helpt organisaties ook om te voldoen aan toepasselijke overheids-, branche- en interne regelgeving en controles door een duidelijke registratie van de gegevensverwerking.
Effectief datamanagement - het efficiënt organiseren en onderhouden van data - is een ander aspect van de uitdaging van datalineage. Goed datamanagement zorgt ervoor dat gegevens gemakkelijk toegankelijk en bruikbaar zijn voor alle (en alleen!) geautoriseerde gebruikers. Dit is van vitaal belang voor een soepele werking van AI-systemen.
V&V: twee kanten van dezelfde medaille
Uw datalijnbenadering moet ook de verificatie- en validatieprocessen (V&V) ondersteunen. Dit zijn twee verschillende maar complementaire processen die ervoor zorgen dat een AI-systeem goed werkt volgens het beoogde doel. Verificatie richt zich op het programmeren van AI-algoritmen om ervoor te zorgen dat het systeem voldoet aan de specificaties. Validatie gaat over het juiste doen; ervoor zorgen dat het programma daadwerkelijk bruikbare output produceert.
Een goed geïmplementeerde datalijn zal ervoor zorgen dat de aanbevelingen van AI-systemen zinvol zijn voor gebruikers. Ze hebben transparante toegang tot alle gegevensbronnen die worden gebruikt om outputs te genereren en kunnen de outputs eenvoudig - en onafhankelijk - verifiëren. Gebruikers kunnen ook snel "modeldrift" herkennen en corrigerende maatregelen nemen als de output in strijd is met realistische metingen of andere criteria.
Het ontwikkelen en implementeren van een solide datalijnstrategie zal de transparantie binnen jouw organisatie vergroten; iedereen die betrokken is, zal inzicht hebben in het traject dat de data afleggen. Hierdoor wordt het veel gemakkelijker om de output van je AI-systemen te begrijpen en te vertrouwen. Als je weet dat het systeem gebruik maakt van nauwkeurige, betrouwbare en traceerbare gegevens, kunnen je mensen zich concentreren op het nemen van de best geïnformeerde beslissingen. Ze kunnen vertrouwen op (en indien nodig toegang krijgen tot) de gegevens zelf en de informatie die door jouw AI-systemen wordt geproduceerd. Een duidelijke, gedocumenteerde en traceerbare datalijn helpt ook bij het identificeren en beperken van risico's die samenhangen met de verwerking van gegevens.
Hoe kennisgrafieken governance verbeteren
Kennisgrafieken modelleren en representeren alle beschikbare gegevens en kunnen overweg met gestructureerde en ongestructureerde gegevensbronnen van elke omvang, ongeacht het aantal terabytes of petabytes. Ze zijn een integraal onderdeel geworden van de constructie van de meeste zoekmachines en andere soorten sites en zijn nu een volwassen technologie die organisaties van bijna elke grootte effectief kunnen gebruiken. Ze verbeteren niet alleen de nauwkeurigheid van generatieve genAI-tools, maar kunnen ook zorgen voor een effectieve datalijn - en dus voor governance - in AI-systemen, van de onderneming tot op werkgroepniveau.
Kennisgrafieken houden precies bij waar elk stukje data vandaan komt en loggen elke wijziging die in de data wordt aangebracht, samen met registraties van wie of wat elke wijziging heeft aangebracht. Hun mogelijkheden voor semantische integratie maken gebruik van webstandaarden, waaronder de Web Ontology Language (OWL) en Resource Description Framework (RDF), om de toegang tot en interpretatie van gegevens te vergemakkelijken. Ze gebruiken ook PROV-O, een W3C standaard, om herkomstgegevens te representeren en uit te wisselen.
Kennisgrafieken zijn daarom essentieel voor succesvolle V&V op bedrijfsniveau. Ze geven je de tools die je nodig hebt om data lineage te volgen en te onderhouden die betrouwbare AI-systemen ondersteunen.
Klik voor meer informatie: altair.com/knowledge-graphs.
Deze blogpost is een bijdrage van Altair, wereldleider in computationele intelligentie, voor de lezers van Data Expo. Je kunt meer inspiratie opdoen op altair.com/knowledge-graphs of bezoek Altair tijdens Data Expo op stand #21.
