为什么传统数据治理阻碍了人工智能时代
作者：Mahesh Kumar
AI时代需要更好的数据系统。组织必须认识到，昨天的治理工具正在阻止它们，他们必须付出艰苦的工作来建立一些新的东西。
AI正在以惊人的速度移动，但是许多企业都陷入了另一个年龄的治理系统中。构建了旧式平台，以保持列出资产并导航审计，而不是以当今的AI驱动业务的速度运营。在当今的环境中，机器学习模型，自主代理和实时决策引擎是常态，传统的治理工具已不够。如果您的系统是为了跟踪谱系和策略而构建的，但是当数据管道破裂时可以干预，则不能管理您的数据 - 只是简单地将其写下来。
其他学科的演变如何以及为什么也必须
我们以前看过这个故事。安全解决方案从反应性SIEM平台演变为实时，基于遥测的实时XDR体系结构。CRM Solutions取代了实时个性化互动的客户数据平台。基础架构从静态服务器演变为动态的云本地环境。在所有情况下，必须进化速度，自动化和智能系统才能满足当今的需求。治理必须遵循同样的道路。它必须嵌入，响应且能够无人批准周期执行。
动态世界中的静态工具
传统治理工具的限制正在揭示自己。数据集可以被标记，分类和符合策略的标签，但这不一定是当前，连接或正确的。文档可以响应异常，识别模式漂移或对操作问题发生时的反应。组织需要治理系统，这些系统是实时发生的事情的快照，而不是上个季度编写的一组文档。没有它，他们会有模型失败，昂贵的停机时间以及对业务背后数据的信心。
从合规到情报
经典的治理是表明正确的事情已经完成。在审计和调节经济中，这是一个明智的策略。但是，AI引入了新的风险媒介，从偏见和漂移到幻觉和意外后果。仅合规性是不够的。组织需要治理系统，以提前确定问题，此刻的警报决策，并促进从实时数据流进行持续学习。
动力学治理的样子
未来不会以仪表板为主。未来将是适应，反应和发展的能力。这些系统将生活在数据堆中，由监控管道，检查产品中的政策并随着威胁发生时提高警报的代理提供动力。他们将实时更新血统，自动执行数据合同，并报告实时遥测的信心。他们将把治理视为外部强加的事情，而是数据流如何管理和信任的固有部分。
长期过期的心态转变
该技术的存在是为了实现这一过渡。缺少的是心态。太多的团队仍在投资于为较慢的人类优先世界而制造的工具。但是AI改变了赌注。如果您的系统无法解释如何做出决策，如果您的治理工具不知道何时在建立数据上训练模型，或者如果几天未发现管道断裂，您就不会管理风险 - 您会更加复杂。
退休恐龙，而不仅仅是更换
需要传统治理系统。但是在AI世界中，它们是窒息点。想要领导的组织必须超越文档，并采用嵌入式智能治理系统，这些系统是数据基础架构本身的一部分。这意味着放开不再推动任务前进的东西。
AI时代不需要更好的模型。它需要更好的数据系统。首先要认识到昨天的治理工具使我们退缩，然后付出了艰苦的工作来建立新的东西。
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