GenIA 的数据治理：创新的基石。
这并不令人惊讶：生成式人工智能 (GenIA) 正在成为企业中切实有效的生产力工具。.
根据麦肯锡的预测， 71%采用GenIA的组织已经将其融入至少一项相关的业务流程中。然而，GenIA的采用率正在快速增长，但其底层架构的发展却未能始终跟上步伐。
问题就出在这里：缺乏清晰治理标准的数据准备不足，无法产生可靠的决策，反而会导致返工、噪音和风险。这种影响不仅限于技术团队，而是渗透到整个组织，影响分析的准确性、信息安全，甚至品牌声誉。
本文将探讨几乎从未被关注的焦点：数据库。我们并非将其视为一个存储库，而是将其视为一个值得信赖的基础设施，在这个基础设施中，质量、可追溯性和合规性必须齐头并进。
因为GenIA只有在构建完善的基础架构之上才能真正发挥价值。而这一切都始于治理。
祝您阅读愉快！
当我们谈到 GenIA 的治理时，质量和合规性是起点，但不是最终目标。
拥有符合巴西通用数据保护法 (LGPD) 的组织有序且最新的数据固然重要。然而，许多项目会遇到一个更为微妙的挑战：技术上有效的数据与真正对生成式模型有用的数据之间的区别。生成式
人工智能 (GenAI) 并非仅仅依赖于定义清晰的表格和类别。它能够从语言中学习、解读模式并生成响应。为此，它需要具有上下文、一致性和可追溯性的数据。即使数据干净且安全，但如果与业务不同步，也可能导致误解或应用效果不佳。
例如，考虑这样一种产品数据：它只包含值“100”，而没有计量单位、类别或历史记录。虽然从技术上讲可能是正确的，但对于需要理解需求、预测中断或提出价格建议的模型而言，它实际上毫无用处。
拥有可靠的数据并不意味着不必要的复杂性，而是意味着数据结构与人工智能的目标保持一致。了解数据来源、收集原因、访问权限以及重用方式等决策需要清晰明确并做好记录。这种常被忽视的细致工作，正是区分真正实用应用与局限性实验的关键所在。
因此，现阶段治理的作用并非强加更多规则，而是确保人工智能拥有可靠且易于理解的基础，并与业务实际情况紧密相连。
那么，这种结构在实践中是如何形成的呢？这就是我们接下来要探讨的内容。.
在讨论GenAI的数据时，人们通常会认为仅仅组织、分类和保护数据就足够了。但实际上，真正支撑这项技术的治理需要与业务和人工智能的运行速度保持一致。
我们正在处理的模型不仅能够查询数据，还能从中学习、转换数据并生成内容。这改变了治理逻辑：它不仅关乎谁能访问数据，还关乎数据是如何生成的、在何种背景下处理的以及最终的用途。
正是基于这种逻辑，构建面向生成式人工智能的治理体系的支柱应运而生：
- 有目的的可追溯性：以易于理解和使用的方式记录数据的来源和路径，供人工智能模型的开发人员和运维人员参考。这可以降低不确定性，提高可解释性，并加快审计速度，而无需依赖人工流程或返工。
- 以上下文为首要标准：数据只有与其预期用途相关时才有用，治理需要确保这种关联。缺乏上下文，模型可能会生成不准确、有偏见或无关的内容，从而损害商业信任。
- 生命周期管理：数据会随着时间的推移而过时。因此，持续的数据维护是保持人工智能相关性的责任之一。更新、修订和删除应该是流程的自然组成部分，而不是例外情况；
- 应用互操作性：它不仅仅是标准化，更重要的是确保数据在不同环境和系统之间能够一致地流动。这可以减少技术瓶颈，加速集成，并防止人工智能在碎片化的现实版本上运行。
这些基本要素不应被视为技术要求，而应被视为人工智能创造真正可持续价值的必要条件。缺少这些要素，风险不在于人工智能本身，而在于支撑它的基础。而说到支撑，我们不能忽视安全的作用。毕竟，有效的治理也意味着保护、监控和控制，当然，前提是不能妨碍运行。敬请期待！
没有安全保障，就没有可靠的基础。这一点在谈到 GenIA 时尤为明显，GenIA 这项技术依赖于大量数据在不同系统、团队和场景之间的流通。在这种情况下，保护并非意味着封锁，而是确保连续性、可追溯性和信任。
但这里的安全远不止于传统意义上的安全。它不仅关乎防止未经授权的访问，更在于通过明确的控制、可见性和问责标准来监控数据的生命周期。谁访问了数据？在什么情况下访问的？数据是否被篡改？数据的使用是否符合既定策略？这些问题都需要快速且一致的答案，包括那些用于人工智能（以及由人工智能生成）的数据。
安全的治理需要积极的机制：精细的访问控制、强大的身份验证、持续的监控以及超越理论的审计跟踪。所有这一切都必须在不影响运营流畅性的前提下实现，因为 GenIA对敏捷性和完整性同样重要。
这种自由与控制之间的平衡，使得人工智能能够在不给企业带来风险的前提下创造价值。而当安全和治理从一开始就齐头并进时，数据就不再是薄弱环节，而是成为竞争优势。
GenIA并非即插即用的。要真正创造价值，它需要基于来源清晰、上下文完整、安全措施到位且治理动态的可靠数据运行。而这一切并非偶然，而是精心构建的。
数据治理视为战略支柱而非“合规的企业收获的远不止合规本身。他们还能收获对结果的信心、项目的可扩展性以及兼顾责任的速度。
Skyone方向。我们帮助企业将数据库转型为创新平台，以切实可行、可扩展的方式将云、安全和治理与业务需求紧密结合。
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如果您想继续深入了解该主题，还可以查看我们博客： 《云端数据助力人工智能：云计算如何驱动人工智能》 。
随着生成式人工智能（GenAI）的进步，数据治理的重要性日益凸显，但这一话题仍然存在诸多概念和实践方面的问题。以下我们将解答一些最常见的问题，以帮助贵公司了解如何构建一个稳固、安全且实用的基础，从而负责任地扩展人工智能项目。.
1）当我们进入 GenIA 时代时，数据治理会发生哪些变化？
面向世代人工智能的数据治理需要与这项技术的学习和内容生成方式保持同步。这意味着，除了质量和合规性之外，还必须确保数据的上下文、可追溯性和用途。治理不再仅仅关乎控制，而是开始构建信任机制，将数据与人工智能的实际应用和战略应用联系起来。.
2) 遵守 LGPD（巴西通用数据保护法）与良好的数据治理之间有什么区别？
遵守巴西《通用数据保护法》(LGPD) 是一项法律要求，由法律强制规定，但这并不一定足以保证人工智能所需的数据有效。良好的数据治理除了合规之外，还包括确保数据的一致性、可追溯性以及与业务目标的一致性。这正是 GenIA 能够精准可靠运行的关键所在。.
3）我应该从哪里开始构建生成式人工智能的数据治理？
首先要梳理数据在组织内部的流通方式：数据来源、访问权限、处理方式以及用途。在此基础上，诸如目标明确的可追溯性、持续的数据管理、互操作性和主动安全等支柱就显得尤为重要。最重要的是，治理结构必须与人工智能的实际应用紧密结合，而不能仅仅套用通用模型。.
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