Post by ehsanulhaque074 on Nov 11, 2024 1:34:06 GMT -7
A IA xerativa xa comezou a sacudir o mundo da gobernanza de datos, e está preparado para seguir facéndoo.
Só pasaron 6 meses desde o lanzamento de ChatGPT, pero parece que xa necesitamos unha retrospectiva. Nesta peza, explorarei como a IA xerativa está a afectar o goberno dos datos e a onde é probable que nos leve nun futuro próximo . Permítanme salientar preto porque as cousas evolucionan rapidamente e poden ir de moitas maneiras diferentes. Este artigo non trata de prognosticar os próximos 100 anos de goberno de datos, senón Lista de números de Whatsapp dunha ollada práctica aos cambios que están a suceder agora e aos que están ao horizonte.
Antes de mergullarnos, lembremos o que trata a gobernanza de datos.
Facendo as cousas sinxelas, o goberno de datos é o conxunto de regras ou procesos que unha organización segue ao longo do ciclo de vida dos datos para garantir que os datos sexan fiables. Implica 5 áreas clave:
Metadatos e documentación
Busca e Descubrimento
Políticas e Estándares
Privacidade e seguridade dos datos
Calidade dos datos
Nesta peza, veremos como evolucionará cada unha destas áreas unha vez que incorporemos a IA xerativa na mestura.
Imos facer isto.
Os cinco piares da gobernanza de datos- Imaxe cortesía de CastorDoc
1. Metadatos e documentación
Os metadatos e a documentación son probablemente a parte máis importante do goberno dos datos, e as outras partes constrúen en gran medida para que este se faga correctamente. A IA xa comezou e seguirá cambiando a forma en que creamos o contexto de datos. Non obstante, non quero que as túas esperanzas sexan demasiado altas. Aínda necesitamos seres humanos no loop cando se trata de documentación.
Producir contexto arredor dos datos ou documentar os datos está formado por dous elementos. A primeira parte, que supón preto do 70% do traballo, consiste en documentar información que é común a moitas empresas. Un exemplo moi básico é a definición de “e-mail” que é común a todas as empresas. A segunda parte, o 30% restante, consiste en anotar os coñecementos específicos que son exclusivos da súa empresa.
Aquí está a parte emocionante: a IA pode facer moito do traballo pesado durante o primeiro 70%. Isto débese a que é un coñecemento xeral e a IA xerativa é excelente para xestionalo. Xa implementamos tal función en CastorDoc, que che permite documentar o 70% das túas táboas deste xeito.
A IA xerativa en acción en CastorDoc
Agora, que pasa cos coñecementos que son propios da túa empresa? Cada organización é única, e esta singularidade dá a luz a unha linguaxe específica da empresa. Este idioma son as túas métricas, KPIs e definicións empresariais. E non é algo que se poida importar de fóra. Nace das persoas que mellor coñecen o negocio: os seus empregados. Nas miñas conversas cos líderes de datos, adoito discutir como crear unha comprensión compartida destes conceptos comerciais entre todos os membros do equipo. Moitos líderes comparten que para lograr este aliñamento, reúnense equipos de dominio para falar, debater e finalmente acordar as definicións que mellor se adaptan ao seu modelo de negocio.
Poñamos, por exemplo, a definición de "cliente". Para unha empresa de software baseada na subscrición, un cliente pode ser alguén que estea subscrito ao seu servizo. Pero para unha empresa de venda polo miúdo, un cliente pode ser calquera persoa que realizou unha compra nos últimos 12 meses. Cada empresa define "cliente" da forma que teña máis sentido para eles, e esta comprensión adoita xurdir dentro da organización.
Cando se trata dun coñecemento tan peculiar, a IA, por intelixente que sexa, aínda non pode facer esta parte. Non pode participar nas túas reunións, participar na discusión nin axudar a que florezan novos conceptos. Para Andreessen Horowitz, isto podería ser posible cando chegue a segunda onda de A I. Polo momento, seguimos na onda 1.
Só pasaron 6 meses desde o lanzamento de ChatGPT, pero parece que xa necesitamos unha retrospectiva. Nesta peza, explorarei como a IA xerativa está a afectar o goberno dos datos e a onde é probable que nos leve nun futuro próximo . Permítanme salientar preto porque as cousas evolucionan rapidamente e poden ir de moitas maneiras diferentes. Este artigo non trata de prognosticar os próximos 100 anos de goberno de datos, senón Lista de números de Whatsapp dunha ollada práctica aos cambios que están a suceder agora e aos que están ao horizonte.
Antes de mergullarnos, lembremos o que trata a gobernanza de datos.
Facendo as cousas sinxelas, o goberno de datos é o conxunto de regras ou procesos que unha organización segue ao longo do ciclo de vida dos datos para garantir que os datos sexan fiables. Implica 5 áreas clave:
Metadatos e documentación
Busca e Descubrimento
Políticas e Estándares
Privacidade e seguridade dos datos
Calidade dos datos
Nesta peza, veremos como evolucionará cada unha destas áreas unha vez que incorporemos a IA xerativa na mestura.
Imos facer isto.
Os cinco piares da gobernanza de datos- Imaxe cortesía de CastorDoc
1. Metadatos e documentación
Os metadatos e a documentación son probablemente a parte máis importante do goberno dos datos, e as outras partes constrúen en gran medida para que este se faga correctamente. A IA xa comezou e seguirá cambiando a forma en que creamos o contexto de datos. Non obstante, non quero que as túas esperanzas sexan demasiado altas. Aínda necesitamos seres humanos no loop cando se trata de documentación.
Producir contexto arredor dos datos ou documentar os datos está formado por dous elementos. A primeira parte, que supón preto do 70% do traballo, consiste en documentar información que é común a moitas empresas. Un exemplo moi básico é a definición de “e-mail” que é común a todas as empresas. A segunda parte, o 30% restante, consiste en anotar os coñecementos específicos que son exclusivos da súa empresa.
Aquí está a parte emocionante: a IA pode facer moito do traballo pesado durante o primeiro 70%. Isto débese a que é un coñecemento xeral e a IA xerativa é excelente para xestionalo. Xa implementamos tal función en CastorDoc, que che permite documentar o 70% das túas táboas deste xeito.
A IA xerativa en acción en CastorDoc
Agora, que pasa cos coñecementos que son propios da túa empresa? Cada organización é única, e esta singularidade dá a luz a unha linguaxe específica da empresa. Este idioma son as túas métricas, KPIs e definicións empresariais. E non é algo que se poida importar de fóra. Nace das persoas que mellor coñecen o negocio: os seus empregados. Nas miñas conversas cos líderes de datos, adoito discutir como crear unha comprensión compartida destes conceptos comerciais entre todos os membros do equipo. Moitos líderes comparten que para lograr este aliñamento, reúnense equipos de dominio para falar, debater e finalmente acordar as definicións que mellor se adaptan ao seu modelo de negocio.
Poñamos, por exemplo, a definición de "cliente". Para unha empresa de software baseada na subscrición, un cliente pode ser alguén que estea subscrito ao seu servizo. Pero para unha empresa de venda polo miúdo, un cliente pode ser calquera persoa que realizou unha compra nos últimos 12 meses. Cada empresa define "cliente" da forma que teña máis sentido para eles, e esta comprensión adoita xurdir dentro da organización.
Cando se trata dun coñecemento tan peculiar, a IA, por intelixente que sexa, aínda non pode facer esta parte. Non pode participar nas túas reunións, participar na discusión nin axudar a que florezan novos conceptos. Para Andreessen Horowitz, isto podería ser posible cando chegue a segunda onda de A I. Polo momento, seguimos na onda 1.