Jednotný systém záznamů a systém přehledů: Jedna platforma pro bezpečnou a řízenou umělou inteligenci

Dnešní modely umělé inteligence jsou vysoce kvalifikované, přesto často halucinují. Pravděpodobnostní modely umělé inteligence mají často tendenci vymýšlet si věrohodné detaily, když chybí základní fakta a kontext. Řešením tohoto problému obvykle není větší model. Skutečným řešením je řízená podniková paměť, která slouží jako základ pro generování podnikových poznatků prostřednictvím pracovních postupů.

Systém záznamů pomáhá spravovat podnikovou paměť organizace tím, že uchovává autoritativní historii z provozních zdrojů dat, datových úložišť, vyřazených aplikací a archivů. Tyto informace uchovává s ohledem na původ, časový kontext, uchovávání, maskování a právní rezervace. Tento proces transformuje podnikovou historii do datových produktů s verzí, které zohledňují zásady a slouží jako smlouva mezi producenty a spotřebiteli dat. Díky důvěryhodným a vysvětlitelným vstupům dostupným na vyžádání může systém poznatků analyzovat, učit se a aktivovat, přičemž zůstává v souladu s předpisy a reprodukovatelný, a bezproblémově tak staví na základech poskytovaných systémem záznamů.

Systém poznatků obvykle využívá provozní data k transformaci faktů do praktických poznatků, což umožňuje manažerům činit informovaná rozhodnutí. Příliš často stahuje data z provozních datových tržišť nebo ad-hoc kanálů namísto řízené paměti. I když to může fungovat, rozhodně to podniku ponechává potenciál využít historická data pro umělou inteligenci a založit poznatky na kurátorované, řízené paměti.

Moderní systém poznatků by měl být ideálně postaven na řízených datových produktech s jasnými smlouvami a SLO pro aktuálnost, kvalitu a kompletní původ, které zahrnují jak aktivní, tak archivní datové sady. Systém poznatků, propojený se systémem záznamů, musí organizacím umožnit bezpečně spravovat data z minulosti, současnosti i budoucnosti a zároveň zajistit dodržování předpisů a udržovat platformu, která je srozumitelná a připravená k auditu.

Smyčka od záznamů k přehledům

Když systém záznamů a systém poznatků fungují synchronizovaně, v podstatě vytvářejí pozitivní smyčku. Autoritativní historie podniku plyne vpřed jako řízené, kompatibilní a archivní datové produkty. Prostřednictvím systému poznatků lze tato data použít k trénování modelů a generování poznatků založených na podnikové paměti a zároveň monitorovat vzorce používání, výsledky modelů a zpětnou vazbu od podniku. To umožňuje obohacení pracovních postupů, což vede k optimalizaci procesů. Tato smyčka snižuje tření mezi fakty, poznatky a rozhodnutími a zároveň zajišťuje, že modely a metriky jsou neustále v souladu s tím, jak se podnik v čase skutečně vyvíjí.

Smyčka záznamů k přehledům: oddělené výpočty, sjednocená správa

Oddělení systému záznamů a systému přehledů může být praktické pro správu smluv o úrovni služeb (SLA), výkonu, nákladů a izolace rizik, ale nevýhody jsou značné. Posun politik, porušení datová liniea duplicitní kanály často zvyšují složitost datových pracovních postupů. Vyváženým přístupem by mohlo být oddělené provádění v kombinaci s jednotnou vrstvou správy a řízení. Udržování nezávislých výpočtů, vydávání, kadence a škálování při centralizaci katalogu, vynucování zásad, linie a auditů může pomoci maximalizovat silné stránky obou přístupů a dosáhnout výhod sjednocení systému.

Produkty s řízenými daty: Most mezi záznamy a poznatky

Datové produkty (archivní, provozní a analytické) slouží jako spojovací článek mezi systémy záznamů a systémy poznatků. Balí historii podniku a aktuální data do komponenty připravené k použití, která zohledňuje zásady a je časově citlivá (pro uchovávání a čištění), reprodukovatelná, řízená a v souladu s předpisy již od návrhu. To zlepšuje použitelnost dat pro systém poznatků.

Díky integraci systémů záznamů a systémů přehledů se toto spojení stává dálnicí. Stejný katalog dat, nástroj pro správu zásad a graf původu mohou řídit archivní, provozní a analytické datové sady, což umožňuje konzistentní aplikaci řízení přístupu, maskování, právních blokací a zásad uchovávání a čištění dat jak během publikace, tak i během konzumace. Služby nulového kopírování zajišťují konzistenci napříč SQL, soubory, API, feature feature feature a vektorovými indexy, zatímco protokoly vyhledávání a citace podporují transparentnější a vysvětlitelnější generativní případy použití umělé inteligence.

Jak sjednocení záznamů s poznatky pozvedá umělou inteligenci a poznatky?

Zde je několik kvantifikovatelných metrik, které pomáhají datovým týmům vytvářet nejlepší datové produkty pro zlepšení umělé inteligence a analýz:

• Vyšší kvalita modelu: Archivovaná data poskytují modelu konzistentní podnikovou historii, zatímco aktivní datové sady poskytují aktuální signály. To umožňuje umělé inteligenci učit se jak z paměti, tak z aktuálního stavu, a poskytuje tak lepší poznatky.
• Vysvětlitelnost návrhem: Každá predikce nebo metrika se odvíjí od verzovaného datového produktu a zpět ke zdrojům. Schvalování a audity jsou rychlejší, protože důkazy jsou nativní.
• Bezpečnější generativní umělá inteligence: Úlohy vyhledávání indexují pouze schválené a verzované dokumenty. Díky sjednocené smyčce záznamů a statistik se vytváření důvěryhodného datového produktu stává pro implementace umělé inteligence založené na RAG snadným. Přístup je vynucován během vyhledávání a odpovědi jsou poskytovány s citacemi a protokoly vyhledávání, což uživatelům a auditorům umožňuje přesně vidět, co bylo použito.
• Konzistentní rozhodnutí: Vrstvy klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) a sémantické modely čtou údaje ze stejných řízených produktů, které pohánějí funkce strojového učení a indexy vyhledávání, a udržují tak sladěné dashboardy, prognózy a asistenty umělé inteligence.
• Nižší náklady a riziko: Vzory s nulovým kopírováním a vrstvené úložiště snižují duplicitu. Jednotná platforma zásad snižuje expozici a zkracuje dobu reakce na incidenty.

Jak vypadá sjednocení záznamů s přehledy se Solixem?

Jedno Společná datová platforma Solix je základní vrstva, která obsahuje řešení, jež společně poskytují jednotný systém záznamů a systém poznatků pro firmy založené na datech.

Archivace Solix Enterprise

Aplikace do důchodu, Archivace databáze, Archivace souborů, a Archivace e-mailů vytvořit komplexní systém záznamů. Historická podniková paměť je zachována s nedotčeným uchováváním, právními rezervacemi, původem a řízením přístupu.

Solix Data Lake Plus

Spravuje aktivní data pro analytiku a umělou inteligenci, převádí řízenou historii na spotřebovatelné datové sady, kolekce dokumentů a datové produkty připravené pro umělou inteligenci pro analýzu. Týmy vytvářejí dashboardy, trénují modely a načítají úlohy ze schválených, verzovaných produktů, nikoli z ad hoc extraktů.

Sjednocená struktura správy a řízení

Zásady se zapíší jednou a vynucují se od doby, kdy jsou data přijímána, až po dobu přístupu. Původ, kvalita, maskování a uchovávání dat se přesouvají s daty, takže stejná pravidla platí pro všechny úlohy, ať už se jedná o řídicí panel, model nebo dotaz na načtení.

Závěrečné myšlenky

Nepropojený systém poznatků může být produktivní, ale vždy bude křehký, pokud jej nebude zásobovat řízený systém záznamů. Sjednocení obou systémů na jedné platformě promění archivy v aktivum pro umělou inteligenci, zásady v kód, který putuje s daty, a poznatky v rozhodnutí, která můžete obhájit.

S Archivace Solix Enterprise si Solix Data Lake Plus Na platformě Solix Common Data Platform získáte jednotnou, řízenou páteř, která zahrnuje historickou paměť i aktivní vhled. Vytvořte archivní datové produkty jednou, používejte je všude a mějte přehled o každé odpovědi.

Rezervujte si demo a podívejte se, jak vám Solix Data Lake Plus, podporovaný Solix Enterprise Archiving na SCDP, poskytuje jednotný systém záznamů a systém přehledů pro bezpečnou a řízenou umělou inteligenci.