AIの今後の発展におけるデータガバナンスの意義

消費者と組織にとって、AI は非常に革新的な進歩です。それは、いくつかのより重要で緊急の発見につながりました。 2019 年の世界の AI 市場規模は 399 億米ドルと評価され、2020 年から 2027 年にかけて年率 42% で成長する見込みです。AI をより適切に採用するには、人々はいくつかの基本を理解する必要があります。デジタル時代の主な事柄の 1 つは、プライバシーの保護です。 AI 革命は、プライバシーを保護したい人々に大きな頭痛の種をもたらしました。

AI ボットの予測機能は、プライバシーを意識する人々に混乱と影響を与えることがあります。人工知能と機械学習の普及に伴い、データ ガバナンスは将来的に最も重要なものの 1 つになります。この記事では、 の意義 データガバナンス 今後のAIの発展のために。

データガバナンスの意義

データガバナンスの意義

人工知能 (AI) 革命

AI ボットは、人間のような意思決定を行うことができるソフトウェアです。これらのロボットには、人間が定期的に実行するタスクのように見える入力および出力動作を実行する機能があります。人工知能技術は大きな発見をもたらし、デジタル世界の発展を牽引しています。このテクノロジーは、今日のほとんどのデバイスに組み込まれており、テクノロジーの進歩に伴い改善され続けます。業界団体や組織は現在、最も差し迫った医学的および科学的課題のいくつかに取り組むために、特殊なプロセッサを開発し、スーパーコンピューターを構築しています。

これらはすべて人工知能技術を使用して解決できる問題であり、人工知能は司法制度の課題や他の多くの問題も解決します。人工知能の重要な部分は機械学習です。統計的推論と大量のデータを使用して、人間のように考えるようにコンピューターをトレーニングします。人間よりも賢明な意思決定を行うことができ、人間の領域に属すると人々が考える多くのプロセスを自動化するのに大いに役立ちます。

人工知能は世界をどう変える?

人工知能は、多くの新しい開発を可能にしています。 AI が行うことは、人間により多くの支援を提供することです。結果を得るには、何千時間もの実験が必要でした。 AI テクノロジーは、これらの実験をより適切にシミュレートできるようになったため、結果をより迅速に得ることができます。

データガバナンスの意義

データガバナンスの意義

これにより、人々はブレークスルーを必要とするテクノロジーとエンジニアリングに集中することができます。これは AI テクノロジーが行うことですが、莫大なコストがかかります。 AI テクノロジーが悪用されないようにするための戦略と対策が必要です。基本的に、人々は悪意のある人物が不適切な目的で使用できる大量のデータをグローバル インターネットに残しています。そのため、データ ガバナンスが非常に重要です。

データ ガバナンスとは

データ ガバナンスは、データの使用のために組織が設定するポリシーに焦点を当てています。また、データが正しく使用されるように、組織のさまざまな部分がどのように連携するかに焦点を当てています。

たとえば、米国の主要な信用格付け機関は、不十分なガバナンス ポリシーでハッキングされ、何百万人もの社会保障番号が公開されました。彼らは、ハッキングされて ID が盗まれる可能性がはるかに高くなります。また、組織が保持するデータをどのように管理するかは、人々の働き方や生活に大きな影響を与えます。テクノロジーが成熟するにつれて、データ ガバナンスの概念がより重要になります。時間が経つにつれて、コンピューティング能力が向上し、AI アルゴリズムが改善されます。これは、それらがより複雑になり、人々により多くの害を及ぼす可能性があることを意味します.

人工知能 (AI) はデータをどのように使用しますか?

データはすべての AI テクノロジーの中心です。実際、データはインテリジェンスに関連するあらゆるものの中心にあります。 AI が学習する方法は、状況を経験し、人間が頭の中で行う決定をシミュレートすることです。人間と AI の違いは、AI の方がこのタスクをより速く実行できることです。 AI はこれを行うために多くのデータを必要とします。

外部ソースからこのデータを取得するか、生成を開始できます。とにかく、これらのシステムが適切に機能するためには、データが不可欠です。機械学習にも大量のデータが必要です。基本的には、統計および分析機能を使用して、情報から実用的な洞察とインテリジェンスを生成することであり、データ ガバナンスの役割はデータの処理を完了することです。

心配すべきその他のデータの問題

人には方法が必要です データを管理する そのため、常により正確で安全な完全なデータセットを利用できます。これがデータガバナンスのすべてです。これを保証するのは、組織が実施しているポリシーです。正しく行わないと、AI や機械学習を機能させるのが難しくなります。ハッキング手法が高度化するにつれて、組織はこれがいかに重要であるかを認識しています。

今日、多くの人が脆弱性やその他のハッキング手法を悪用してデータを取得しようとしています。そのため、組織が人々の個人情報をどのように扱っているかを確認することも不可欠です。たとえば、広告主との個人情報の共有に関するポリシーはありますか? AI の時代に機能するポリシーを策定するには、これらの質問に答える必要があります。

資産としてのデータ

今後、データの重要性はますます高まっていきます。これらは、人々がデジタルの世界に移行するにつれて、組織がその影響力を最大化できるようにするものです。セキュリティはさらに重要性を増し、人々は、組織が正しい結果を確実に得るために、人工知能がさらに重要な役割を果たすようになるでしょう。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。今後の AI の開発におけるデータ ガバナンスの重要性を理解するのに役立つことを願っています。について詳しく知りたい場合は、 データガバナンスの重要性、訪問することをお勧めします Gudu SQLFlow 詳細については。

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