По мере того, как организации всё сильнее интегрируют искусственный интеллект (ИИ) в свою оперативную деятельность, многие их них обнаруживают, что традиционные подходы к управлению данными на основе единственной платформы могут оказаться недостаточными. Сложность и объёмность необходимых для ИИ-приложений данных побудили компании обратить внимание на стратегии федеративного управления данными (federated data management), которые обеспечивают более гибкую и распределённую обработку данных в нескольких системах и местоположениях.
Федеративное управление данными позволяет организациям поддерживать данные в различных источниках, обеспечивая при этом унифицированный доступ через единую систему. Данный подход особенно выгоден для крупных предприятий с их многообразными потребностями в данных и источниками данных. Как отмечается в недавней статье в издании «The Register» (см. https://www.theregister.com/2024/11/07/data_platform_vendors_ai/ ), «поставщики платформ данных все чаще обращаются к ИИ, чтобы помочь своим клиентам управлять их активами данных, - однако масштаб и сложность корпоративных данных означают, что подход на основе одной платформы может оказаться недостаточным».
Компании внедряют федеративные подходы с целью решения проблем, связанных с изолированностью хранилищ данных (data silos), соблюдением законодательно-нормативных требований и потребностью в доступе к информации в режиме реального времени. Например, Клиника Майо (Mayo Clinic, см. https://www.mayoclinicplatform.org/2023/09/14/exploring-a-federated-approach-to-data-management/ ) внедрила федеративную модель, называемую «данные за стеклом» (data behind glass). которая включает в себя многоуровневую защиту. Этот подход позволяет авторизованным пользователям получать доступ к обезличенным данным с целью разработки алгоритмов, предотвращая при этом покидание данными защищённой среды.
Последствия федеративного управления данными значительны. Оно даёт организациям возможность повышать качество данных, улучшать доступность и обеспечивать лучший контроль над чувствительной конфиденциальной информацией. Как отмечает президент платформы Клиника Майо доктор медицины Джон Халамка (John Halamka, M.D.), «Хотя полезность доступа к данным, охватывающего все хранилищах и все сегменты здравоохранения, является общепризнанной, однако следует балансировать отдачу от практически непрерывного доступа к необработанным данным с необходимостью сохранения конфиденциальности таких персональных данных» ( https://www.mayoclinicplatform.org/2023/09/14/exploring-a-federated-approach-to-data-management/ ).
Улучшения в федеративном управлении данными, вероятно, будут сфокусированы на улучшении интероперабельности, на автоматизации процессов стратегического управления и на разработке более изощрённых механизмов контроля над доступом. По мере того, как ИИ продолжает трансформировать ландшафт данных, федеративное управление данными становится ключевой по важности стратегией для организаций, стремящихся сбалансировать доступность данных с обеспечением безопасности и исполнением законодательно-нормативных требований.
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/federated-data-management-in-the-ai-era/
Комментариев нет:
Отправить комментарий