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Saurabh Gupta
Saurabh Gupta
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AI时代需要数据信任：情境化分类弥合治理鸿沟
在AI时代，由于数据移动性和复杂性的增加，组织在数据治理方面面临挑战。传统的静态数据分类方法不足以应对，因为数据上下文（如所有权、访问权限以及AI使用批准）通常缺失。IBM发现97%的数据泄露受害者缺乏适当的访问控制，这一治理鸿沟导致数据泄露并阻碍AI发展。AI驱动的情境化分类可以通过将数据与其相关上下文联系起来来解决这一问题，使组织能够建立数据信任并确保负责任的AI实施。
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人工智能通过增强控制平面来加强数据平台
现代数据平台正超越单纯的规模和速度，转而专注于将原始数据转化为可靠的、可用于决策的资产。这需要一个强大的控制平面来管理含义、质量和策略，而这方面一直落后于数据平面。人工智能对于增强此控制平面至关重要，它能够实现可执行的治理、语义规范化和上下文感知的数据分类，以管理复杂性和风险。