La governance di dati, analytics e AI è forse l'aspetto più importante ma anche più impegnativo di qualsiasi sforzo di democratizzazione dei dati e dell'AI. Per le vostre esigenze di dati, analytics e AI, avrete probabilmente distribuito due sistemi diversi: data warehouse per la business intelligence e data lake per l'AI. E ora avete creato silos di dati con spostamenti di dati tra due sistemi, ognuno con un modello di governance diverso.
Ma i dati non si limitano a file o tabelle. Avete anche asset come dashboard, modelli ML e notebook, ognuno con i propri modelli di autorizzazione, rendendo difficile la gestione coerente delle autorizzazioni di accesso per tutti questi asset. Il problema si ingigantisce quando i vostri asset di dati esistono su più cloud con diverse soluzioni di gestione degli accessi. Buone notizie, c'è un modo per unificare la data governance. Ma perché dovrebbe interessarvi?
Senza una solida data governance, i team aziendali non possono comprendere appieno il proprio pubblico, ottenere migliori risultati aziendali operativamente e nel ciclo di vita del consumatore, o controllare i bias algoritmici e data-centric. Man mano che i modelli AI diventano più complessi, è fondamentale capire come vengono governati e come interagiscono con gli asset di dati interni ed esterni.
I CIO capiscono questo. Infatti, il 98% dei CIO afferma che muoversi verso un approccio unificato e coerente alla governance è importante, come riscontrato nel MIT Technology Report co-sviluppato da Databricks: Bringing Breakthrough Data Intelligence to Industries.
Nel frenetico mondo delle comunicazioni, dei media e dell'intrattenimento, il pubblico richiede esperienze personalizzate, adattate alle proprie preferenze uniche. Ciò richiede una profonda comprensione dei dati degli utenti: dalle abitudini di consumo dei contenuti alla comprensione dell'engagement clickstream, alle informazioni demografiche, sugli acquisti passati e sulle transazioni. Tuttavia, questi dati sono spesso frammentati in vari sistemi e piattaforme, rendendo difficile ottenere una visione unificata del cliente. Un'efficace data governance è essenziale per consolidare e armonizzare questi dati disparati, consentendo alle società di media di costruire un profilo a 360 gradi del proprio pubblico. Da quel profilo a 360 gradi, i team possono costruire meglio modelli e sistemi AI attorno a esperienze iper-personalizzate, raccomandazioni di contenuti e altro ancora che mantengono il pubblico coinvolto e di ritorno.
Man mano che i modelli AI diventano più complessi, è fondamentale capire come interagiscono con i dati che li alimentano. Pratiche di data governance robuste garantiscono trasparenza e spiegabilità negli insight basati sull'AI. Ciò si ottiene mantenendo una dettagliata data lineage, provenienza e metriche di qualità che consentono ai team di dati di tracciare le origini e le trasformazioni dei dati utilizzati per addestrare i modelli AI.
Ciò significa che una solida data governance non è più opzionale, ma essenziale. Secondo McKinsey & Company, le aziende prive di un'efficace data governance sprecano fino al 29% del tempo della propria forza lavoro in attività improduttive a causa della scarsa qualità dei dati. Eppure, nonostante il suo ruolo critico nel migliorare la qualità dei dati e il processo decisionale, la data governance spesso non aumenta direttamente i profitti, portando alcune aziende a relegarla ai reparti IT piuttosto che trattarla come una priorità strategica.
Affinché la data governance trasformi un'organizzazione, deve essere guidata dai vertici. Con l'aumento dei mandati governativi, ruoli come Chief AI Officer e Chief Data Officer (CDO) stanno ora guidando l'iniziativa. Ciò è particolarmente importante per l'AI, che si basa sul contesto aziendale oltre che sui dati sottostanti. Quando si lancia un programma di data governance, il primo passo del CDO è ottenere il supporto del business. Ciò comporta l'istituzione di due entità chiave: l'Office of Data Management (DMO) per stabilire le politiche e un Data Council di leader aziendali per definire le priorità e garantire la conformità. Una strategia cruciale è concentrarsi su specifiche aree di dati, come i dati dei clienti o dei prodotti, per rendere l'iniziativa gestibile e allineata agli obiettivi strategici. Questo approccio mirato aiuta a prevenire che l'ambito travolgente della data governance faccia deragliare il programma. Dimostrare i vantaggi aziendali tangibili della data governance è vitale per mantenere i finanziamenti e il supporto dei dirigenti. Il DMO svolge un ruolo critico nel documentare i successi e comunicare il valore di investimenti continui, garantendo che la data governance rimanga una priorità anche dopo che i problemi immediati sono stati affrontati.
Nella definizione degli standard di data governance, il DMO deve esaminare attentamente come i dati vengono creati e a cui si accede in tutta l'azienda. Sebbene un certo livello di ridondanza dei dati sia spesso inevitabile, soprattutto per scopi operativi, i progressi nelle capacità di analisi consentono ora alle organizzazioni di consolidare la propria infrastruttura di analisi. Invece di mantenere un panorama frammentato di data warehouse autonomi, data mart, data lake e piattaforme di data science specializzate, le organizzazioni dovrebbero considerare il consolidamento di questi ambienti disparati in una piattaforma dati unificata a livello aziendale. Questo approccio centralizzato può supportare meglio l'intera gamma di esigenze analitiche presenti in tutta l'azienda.
La Databricks Data Intelligence Platform è stata costruita da zero con questa visione di un approccio unificato ai dati e all'analisi. Alimentata da un livello di gestione dei dati in Delta Lake in grado di lavorare con dati strutturati e non strutturati provenienti sia dall'interno che dall'esterno, con prestazioni ed efficienza dei costi, Databricks consente alle organizzazioni di consolidare tutte le proprie risorse informative orientate all'analisi all'interno di un'unica piattaforma unificata.
Con il supporto sia per l'elaborazione in tempo reale che batch, la piattaforma Databricks consente agli ingegneri dei dati di elaborare e fornire insight al business alle velocità critiche per supportare un risultato aziendale desiderato. Con l'integrazione con ogni moderna piattaforma di business intelligence e data discovery sul mercato oggi, nonché un robusto supporto per carichi di lavoro di machine learning e AI, inclusa l'AI generativa, Databricks è in grado di soddisfare la gamma più completa delle esigenze analitiche dell'organizzazione.
La Databricks Data Intelligence Platform sta rapidamente diventando lo standard del settore per la gestione innovativa dei dati. È qui che entra in gioco Unity Catalog. Unity Catalog sta rivoluzionando la data governance offrendo un livello unificato e senza interruzioni per la gestione di dati strutturati e non strutturati, modelli di machine learning e varie altre risorse digitali su qualsiasi cloud o piattaforma. Di conseguenza, Unity Catalog consente ai professionisti dei dati di accedere in modo sicuro e collaborare su dati affidabili, sfruttando l'intelligenza artificiale per migliorare la produttività e sfruttare appieno le capacità dell'architettura lakehouse. Ciò è particolarmente importante a causa delle normative sulla privacy dei dati come il General Data Protection Regulation (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA), dove la data lineage è una considerazione critica quando si affronta il "diritto all'oblio". Queste normative richiedono alle organizzazioni di essere in grado di identificare l'origine e il flusso dei dati personali, in modo da poterli individuare ed eliminare su richiesta.
Le organizzazioni di media e intrattenimento operano spesso in un ambiente multi-cloud, con dati e applicazioni distribuiti su varie piattaforme cloud. Databricks Unity Catalog semplifica il modello di autorizzazione e la governance degli asset di dati, indipendentemente dalla loro posizione, fornendo un unico livello unificato per la gestione di dati strutturati e non strutturati, modelli di machine learning e altre risorse digitali su qualsiasi cloud o piattaforma.
I principali abilitatori disponibili tramite Unity Catalog includono:
Questo approccio unificato alla governance accelera le iniziative di dati e AI semplificando la conformità normativa. Per un numero crescente di organizzazioni, Unity Catalog come componente centrale della piattaforma Databricks è diventato la pietra angolare della loro strategia di enterprise data governance.
Mentre l'industria dei media e dell'intrattenimento continua ad abbracciare la potenza dell'AI generativa, la data governance sarà la chiave per sbloccarne il pieno potenziale. Garantendo la qualità, la sicurezza e l'accessibilità dei dati che alimentano questi modelli AI, le organizzazioni possono promuovere l'innovazione, creare contenuti più coinvolgenti e offrire esperienze eccezionali al proprio pubblico.
La data governance non è solo un requisito di conformità, è un imperativo strategico. Abbracciando un approccio alla governance guidato dal business e incentrato sui dati, le organizzazioni possono sbloccare il pieno potenziale delle loro iniziative di dati e AI, offrendo esperienze personalizzate, promuovendo l'innovazione e garantendo il successo a lungo termine nel panorama mediatico in continua evoluzione.
(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale
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