Zásady správného řízení dat a umělé inteligence pro data lakehouse
Principy architektury dat a zásad správného řízení umělé inteligence pilíř se týkají centrální správy prostředků a přístupu.
diagram architektury 
Principy zásad správného řízení dat a AI
Sjednoťte správu dat a AI
Správa dat a AI je základem pro provádění strategie zásad správného řízení dat a AI. Zahrnuje shromažďování, integraci, organizaci a trvalost důvěryhodných datových prostředků, které organizacím pomáhají maximalizovat jejich hodnotu. Jednotný katalog centrálně a konzistentně ukládá všechna data a analytické artefakty a metadata přidružená k jednotlivým datovým objektům. Umožňuje koncovým uživatelům zjišťovat dostupné datové sady a poskytuje viditelnost provenience sledováním rodokmenu všech datových prostředků.
Sjednotit zabezpečení dat a umělé inteligence
Existují dva principy efektivních zásad správného řízení zabezpečení dat: znalost toho, kdo má přístup k jakým datům a kdo nedávno získal přístup k datovým prostředkům. Tyto informace jsou důležité pro téměř všechny požadavky na dodržování předpisů pro regulovaná odvětví a jsou zásadní pro jakýkoli program zásad správného řízení zabezpečení. S jednotným systémem zabezpečení dat může být model oprávnění centrálně a konzistentně spravován napříč všemi datovými prostředky. Přístup k datům je centrálně auditován s možnostmi upozorňování a monitorování, které podporují odpovědnost.
Vytvoření standardů kvality dat
Kvalita dat je zásadní pro odvozování přesných a smysluplných přehledů z dat. Kvalita dat má mnoho dimenzí, včetně úplnosti, přesnosti, platnosti a konzistence. Musí se aktivně spravovat, aby se zlepšila kvalita konečných datových sad, aby data sloužila jako spolehlivé a důvěryhodné informace pro firemní uživatele.
Další: Osvědčené postupy pro data a zásady správného řízení AI
Viz Osvědčené postupy pro správu dat a řízení umělé inteligence.