Che cos’è la Data Governance?

La data governance è il quadro completo di strategie, politiche e regole progettato per garantire la sicurezza, la disponibilità, l’integrità e la conformità delle risorse di dati aziendali. Una governance dei dati efficace garantisce che i dati rimangano utilizzabili, accessibili e protetti e non vengano utilizzati in modo improprio, alterati o rubati. Molte aziende basano la loro infrastruttura e i loro controlli di data governance sulle normative di conformità.

Con i sistemi di intelligenza artificiale che ora elaborano i dati aziendali su larga scala, i quadri di governance devono anche affrontare la qualità dei dati di addestramento, la trasparenza dei modelli e la distorsione algoritmica. Una buona governance riduce il rischio di compromissione ed evita violazioni della privacy dei dati, multe e danni alla reputazione.

Lo scopo principale della governance dei dati è quello di promuovere l’integrità dei dati, la conformità e il valore aziendale. L’integrità dei dati è necessaria per garantire coerenza, produttività aziendale e ricavi. Senza una data governance che ne garantisca l’integrità, un’organizzazione potrebbe trovarsi con dati incoerenti tra database, piattaforme e reparti. Quando i sistemi di IA vengono addestrati su questi dati incoerenti, imparano e replicano questi errori a velocità e frequenze elevatissime.

Supponiamo che le vendite, il servizio clienti e la spedizione abbiano indirizzi diversi per lo stesso cliente. Il pacco viene consegnato all’indirizzo sbagliato dopo una vendita, ma quando il cliente contatta l’azienda per reclamare, il servizio clienti ha l’indirizzo corretto in archivio. Un motore di raccomandazione basato sull’intelligenza artificiale addestrato su questi dati errati potrebbe quindi suggerire opzioni di spedizione errate ad altri clienti. Il problema originale si moltiplica su tutta la tua base clienti.

Un altro motivo per la governance dei dati è la conformità. Le normative di conformità richiedono in genere un’infrastruttura di integrità dei dati che garantisca il corretto monitoraggio e la corretta manutenzione dei dati dei clienti. L’intelligenza artificiale aggiunge un ulteriore livello di complessità perché le autorità di regolamentazione ora esaminano attentamente il modo in cui i sistemi automatizzati utilizzano i dati personali per prendere decisioni. Le principali normative di conformità che regolano l’integrità dei dati dei consumatori includono il GDPR dell’Unione Europea, il California Consumer Privacy Act (CCPA) e le normative emergenti sulla privacy in tutto il mondo. Le organizzazioni rischiano multe fino al 4% del fatturato globale per violazioni gravi, che possono arrivare a milioni di dollari.

L’intelligenza artificiale estende i principi tradizionali della data governance a un territorio più complesso. Mentre la data governance standard si concentra su accuratezza, accessibilità e conformità, la governance dell’IA aggiunge ulteriori livelli di preoccupazione relativi alla qualità dei dati di addestramento, alla trasparenza dei modelli e alla distorsione algoritmica. Non ti stai solo chiedendo se i tuoi dati sono sicuri e conformi, ma sei anche preoccupato per la loro integrità. Ti stai chiedendo se produrranno risultati di IA generativa equi e affidabili.

La distinzione è importante perché i sistemi di IA apprendono dai modelli storici dei dati. Se tali dati contengono pregiudizi o inesattezze, l’IA amplificherà tali difetti su larga scala. La governance tradizionale tratta i dati come una risorsa statica da proteggere e organizzare. La governance dell’IA li tratta come un ingrediente dinamico che modella il modo in cui le macchine prendono le decisioni. Ciò significa che sono necessari controlli più rigorosi sulla provenienza dei dati, audit regolari per individuare eventuali pregiudizi e una documentazione chiara su quali dati hanno addestrato quali modelli. La posta in gioco è più alta perché le decisioni dell’IA spesso avvengono senza una revisione umana all’interno del ciclo.

I dati sono diventati la fonte di rischio per la sicurezza in più rapida crescita nell’era dell’IA, e i sistemi di IA sono potenti amplificatori di questo rischio. Prendono tutti i dati che gli vengono forniti e li scalano su migliaia o milioni di decisioni. Se i dati sono accurati e ben governati, l’IA può fornire risultati impressionanti. Ma se i dati presentano lacune, pregiudizi o vulnerabilità di sicurezza, l’IA amplificherà questi problemi più rapidamente di quanto qualsiasi team umano possa individuarli.

Una governance dei dati inadeguata crea una cascata di rischi legati all’IA:

• Dati di addestramento distorti producono risultati discriminatori negli algoritmi di assunzione, prestito o assistenza clienti.
• Controlli di sicurezza inadeguati espongono i dati sensibili durante l’addestramento dei modelli.
• Le lacune di conformità rendono vulnerabili quando le autorità di regolamentazione verificano il modo in cui i sistemi di IA gestiscono le informazioni personali.

Questi problemi colpiscono più duramente i settori regolamentati come la sanità, la finanza e i servizi legali, dove gli errori dell’IA comportano gravi conseguenze. I CISO e i direttori IT devono affrontare una pressione crescente per dimostrare che le loro implementazioni di IA sono responsabili. I consigli di amministrazione e le autorità di regolamentazione vogliono prove che i modelli siano addestrati in modo etico e protetti adeguatamente.

Itir Clarke, Product Marketing Group Manager per la soluzione di sicurezza delle informazioni e del cloud di Proofpoint, lo dice chiaramente: “Iniziate con una solida data governance”. Quando si tratta di gestire la privacy dei dati nei sistemi di IA, “mantenete un inventario chiaro e aggiornato di tutti i set di dati utilizzati nell’IA. Siate a conoscenza di dove provengono i vostri dati, cosa includono, chi può accedervi e come vengono utilizzati”.

La realtà è semplice. Non è possibile avere un’IA affidabile senza una data governance affidabile. I due aspetti sono inseparabili nella pratica, anche se l’organigramma aziendale li tratta come iniziative separate.

La data governance non riguarda solo la conformità, ma aiuta le organizzazioni a gestire meglio i propri dati. Poiché ogni organizzazione ha i propri requisiti e standard, un piano di governance dei dati dovrebbe delineare obiettivi su misura per supportare le sue esigenze specifiche. Questi obiettivi diventano ancora più critici quando le organizzazioni implementano sistemi di IA che dipendono da dati di alta qualità e ben governati. Quando si progetta una strategia, gli obiettivi di data governance dovrebbero aiutare a:

• Consentire un processo decisionale migliore per l’archiviazione dei dati, l’accesso autorizzato e la gestione.
• Ridurre i problemi di integrità garantendo la coerenza dei dati in tutte le posizioni di archiviazione.
• Proteggere gli interessi delle parti interessate ai dati.
• Formare dipendenti, fornitori e parti interessate sulle migliori pratiche di sicurezza dei dati e sui requisiti di conformità.
• Stabilire standard di gestione dei dati in modo che le strategie possano essere ripetute con successo.
• Ottimizzare l’efficienza operativa riducendo i costi.
• Creare processi trasparenti.
• Consentire l’innovazione basata sui dati mantenendo la sicurezza e la conformità.
• Supportare le iniziative di trasformazione digitale attraverso una gestione affidabile dei dati.

La progettazione e l’implementazione della data governance hanno un costo. Ma presentano anche chiari vantaggi. Due dei più importanti sono il miglioramento dei processi relativi ai dati e la protezione dei dati privati dall’uso improprio. Ecco alcuni vantaggi specifici di una buona governance dei dati:

• Meno incongruenze tra report e applicazioni che si basano sui dati.
• Meno errori di immissione dati e modifiche ai dati.
• Coerenza tra le metriche di performance che determinano le strategie di performance future.
• Migliore monitoraggio e supervisione dei dati sensibili dell’organizzazione e dei consumatori.
• Migliore qualità e accessibilità dei dati in tutta l’organizzazione.
• Maggiore valore dei dati grazie a una migliore qualità, accessibilità e usabilità.
• Riduzione del rischio di violazioni dei dati, violazioni della conformità e danni alla reputazione causati da incidenti legati all’IA.
• Miglioramento del processo decisionale grazie a fonti di dati affidabili.
• Maggiore fiducia nei risultati dei modelli di IA grazie a dati di addestramento affidabili.
• Adozione sicura dell’IA generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni senza esporre dati sensibili.
• Migliore allineamento con le architetture di sicurezza zero-trust e i principi di sicurezza incentrati sull’uomo.

La data governance è costituita da diversi componenti interconnessi che formano un quadro completo per la gestione e la protezione delle risorse di dati dell’organizzazione. Man mano che l’IA diventa centrale nelle operazioni aziendali, questi elementi devono espandersi per affrontare la formazione dei modelli, l’equità algoritmica e il processo decisionale automatizzato.

Strategia e quadro dei dati

Un data governance framework ben definito stabilisce le basi attraverso obiettivi chiari, principi guida e traguardi misurabili in linea con la strategia organizzativa. Ciò include lo sviluppo di dichiarazioni di missione e metriche specifiche per valutare il successo. Per le organizzazioni che implementano l’IA, il quadro dovrebbe anche definire casi d’uso accettabili, soglie di rischio e principi di IA responsabile.

Ruoli e responsabilità

È essenziale una chiara definizione della proprietà e della responsabilità dei dati, con ruoli specifici che includono proprietari dei dati, amministratori dei dati e custodi dei dati. Un consiglio di governance dei dati, tipicamente composto da una leadership interfunzionale, supervisiona l’implementazione della strategia e le decisioni politiche. Le implementazioni di IA richiedono ruoli aggiuntivi come responsabili dell’etica dell’IA o responsabili della governance dei modelli che garantiscono che i dati di addestramento soddisfino gli standard di qualità ed equità.

Politiche e standard

Le organizzazioni devono stabilire politiche complete che guidino la gestione dei dati, inclusi standard di qualità dei dati, protocolli di sicurezza e requisiti di conformità. Queste politiche creano un approccio standardizzato alla gestione dei dati in tutta l’azienda.

Gestione della qualità dei dati

Processi robusti per il monitoraggio, la misurazione e il miglioramento della qualità dei dati garantiscono l’accuratezza e l’affidabilità delle risorse di dati dell’organizzazione. Ciò include l’implementazione di procedure di convalida e tecniche di pulizia dei dati per mantenere standard di alta qualità. I sistemi di IA richiedono controlli di qualità ancora più rigorosi perché l’apprendimento automatico propaga dati di scarsa qualità.

Gestione dei pregiudizi e dell’equità

I modelli di IA possono perpetuare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. A loro volta, le aziende devono applicare processi sistematici per identificare potenziali pregiudizi nei set di dati prima dell’inizio dell’addestramento. Ciò include frequenti controlli dei risultati dei modelli su gruppi demografici, test per individuare modelli discriminatori e definizione di procedure di correzione quando vengono rilevati risultati iniqui.

Sicurezza e privacy

I meccanismi di protezione devono salvaguardare le informazioni sensibili attraverso una classificazione adeguata, controlli di accesso e procedure di gestione dei rischi. L’IA introduce nuovi vettori di attacco come il data poisoning, in cui gli avversari manipolano i dati di addestramento per corrompere il comportamento del modello. I protocolli di sicurezza devono proteggere sia i set di dati memorizzati che i prompt o le query inviati ai sistemi di IA. Questa componente garantisce la conformità ai requisiti normativi, mantenendo al contempo l’accessibilità dei dati per gli utenti autorizzati.

Catalogo dei dati e gestione dei metadati

Un catalogo dati centralizzato documenta e tiene traccia delle risorse di dati, delle loro relazioni e dei metadati associati. Ciò consente una migliore comprensione della provenienza dei dati, delle specifiche tecniche e del contesto aziendale delle risorse informative. Ai fini della governance dell’IA, il catalogo dovrebbe tenere traccia di quali set di dati hanno addestrato quali modelli, della cronologia delle versioni dei dati di addestramento e di eventuali limitazioni o distorsioni note in specifici set di dati.

Verificabilità e misurazione delle prestazioni

Le organizzazioni dovrebbero implementare indicatori chiave di prestazione (KPI) e metriche per valutare l’efficacia del loro programma di data governance. La conservazione di registri dettagliati di accesso ai dati, eventi di addestramento dei modelli e risultati delle decisioni è fondamentale per la conformità normativa. Queste misurazioni aiutano a monitorare i progressi e a identificare le aree di miglioramento nel quadro di governance. Le autorità di regolamentazione richiedono sempre più spesso alle organizzazioni di spiegare come i sistemi di IA prendono le decisioni, quindi una documentazione completa e il controllo delle versioni diventano necessità legali piuttosto che best practice opzionali.

In un’epoca in cui un’azienda può archiviare milioni di record relativi ai consumatori, la governance dei dati contribuisce alla privacy e all’integrità di tali record. La data governance avvantaggia i consumatori e l’organizzazione, garantendo al contempo la conformità delle procedure relative ai dati. Ogni organizzazione dovrebbe disporre di una strategia di data governance, ma alcuni settori traggono maggiori vantaggi a causa del tipo di dati archiviati e del modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale elaborano tali dati:

• Settore medico: l’HIPAA regola rigorosamente le informazioni sui pazienti. Prescrizioni, immagini, informazioni di contatto e servizi sensibili devono essere protetti da un uso improprio e da accessi non autorizzati, consentendo al contempo la condivisione sicura dei dati tra gli operatori sanitari.
• Gestione dei rischi: i big data nell’analisi della gestione dei rischi devono essere protetti e gestiti in modo adeguato per garantire l’accuratezza dei risultati, in modo che i consulenti possano prendere decisioni efficaci e mantenere la conformità normativa.
• Settore bancario: errori nei dati finanziari potrebbero influire sul sostentamento dei consumatori e causare la chiusura delle banche. La governance dei dati garantisce che le transazioni e i saldi siano corretti su tutte le piattaforme e che le informazioni dei consumatori siano protette in conformità con le normative finanziarie come il PCI DSS.
• IA e apprendimento automatico: le organizzazioni che implementano l’IA necessitano di una governance per tracciare quali set di dati hanno addestrato quali modelli e garantire che i dati di addestramento siano privi di pregiudizi. Senza un’adeguata data governance, le aziende rischiano di implementare modelli che prendono decisioni discriminatorie o espongono dati sensibili attraverso i risultati dei modelli. Ciò diventa particolarmente critico quando si utilizzano strumenti di IA agentica e generativa che elaborano informazioni aziendali proprietarie o dati dei clienti.
• Agricoltura: molte organizzazioni agricole utilizzano sistemi legacy che non proteggono o governano adeguatamente i dati. Un piano di governance delle informazioni protegge i sistemi attuali e legacy che memorizzano i dati.
• Servizi cloud: le organizzazioni si affidano sempre più spesso all’infrastruttura cloud, che richiede solidi framework di governance per gestire i dati in ambienti ibridi e multi-cloud, mantenendo al contempo la sicurezza e la conformità.

Le organizzazioni in genere istituiscono una struttura dirigenziale per la data governance, spesso guidata da un Chief Data Officer (CDO) o da un Chief Information Officer (CIO), con il compito di supervisionare le iniziative strategiche relative ai dati e garantire la conformità agli standard di sicurezza. Il CDO collabora con un responsabile della governance dei dati per supervisionare un team che pianifica le procedure, sviluppa l’automazione e definisce le politiche.

Altre parti potrebbero essere coinvolte nella data governance. Ad esempio, un comitato potrebbe determinare standard e politiche votando eventuali modifiche a queste procedure. I membri del personale attuano i regolamenti del comitato e sono responsabili di garantire il rispetto degli standard.

Un data governance framework include tutti i processi, le politiche e le persone coinvolte nella gestione dei dati e nel mantenimento della loro integrità. Un framework di data governance copre:

• Coerenza in tutte le visualizzazioni dei dati, consentendo alle organizzazioni di aggiornare e aggiungere dati.
• Un piano che evidenzi tutte le politiche e mantenga procedure coerenti.
• Un “unico punto di riferimento” che copra ogni questione e aiuti il personale a determinare il modo corretto di affrontare sfide particolari.
• Metodologie standardizzate per la gestione e la convalida della qualità dei dati, con un rigore aggiuntivo per i set di dati che alimentano i sistemi automatizzati.
• Controlli di accesso basati sui ruoli e protocolli di autenticazione per garantire un’adeguata accessibilità dei dati.
• Integrazione con i framework di sicurezza e conformità esistenti.
• Procedure chiare per la gestione del ciclo di vita dei dati.

Pianificare e implementare una strategia di governance dei dati è solitamente un processo che avviene in varie fasi. Il modo in cui viene implementata la data governance dipende dalla tua infrastruttura interna, dal settore in cui operi, dalle tue procedure interne, dalla tecnologia e dal luogo in cui sono conservati i dati.

• Fase 1: valuta la maturità della data governance della tua organizzazione e i requisiti normativi. Se non hai qualcuno nel tuo staff che comprenda la governance dei dati, prendi in considerazione l’aiuto di consulenti esterni.
• Fase 2: con l’aiuto di consulenti o del personale interno, verifica i dati per quanto riguarda la loro ubicazione, usabilità, disponibilità e autorizzazioni di accesso sia in ambienti locali che cloud.
• Fase 3: identifica la proprietà dei dati e determina ruoli e responsabilità per la governance, inclusi i responsabili della gestione e della custodia dei dati.
• Fase 4: sviluppa definizioni dei dati e determina se i dati sono archiviati e conservati nella posizione migliore, tenendo conto dei requisiti di sicurezza, conformità e accessibilità.
• Fase 5: implementa programmi di formazione per utenti e parti interessate sui nuovi standard, sulle politiche e sull’importanza della governance dei dati. Man mano che le organizzazioni adottano un numero sempre maggiore di strumenti di IA, dovrebbero includere linee guida su come la data governance protegge dai rischi comuni nei sistemi automatizzati.
• Fase 6: monitora i dati e rivedi le metriche per determinare se gli standard devono essere modificati e migliorati utilizzando strumenti automatizzati e dashboard.

Diverse best practice che è possibile seguire per ridurre i tempi di inattività e la frustrazione:

• Iniziare in piccolo e definire obiettivi raggiungibili per migliorare continuamente.
• Assegnare la proprietà delle procedure in modo che tutti possano partecipare al processo per raggiungere il successo.
• Assegnare ruoli e responsabilità a ciascun proprietario e gestore dei dati.
• Implementare programmi di formazione continua per la sensibilizzazione alla governance dei dati.
• Mappare gli strumenti e l’infrastruttura con i dati per ottenere un quadro chiaro di dove vengono utilizzati, compresi eventuali sistemi di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico che consumano dati.
• Concentrarsi prima sui dati più critici per garantire che i cambiamenti abbiano un impatto significativo sulla maturità della governance delle informazioni.
• Sviluppare procedure e politiche di controllo che siano disponibili per coloro che ne hanno bisogno.
• Utilizzare metriche per identificare i punti deboli e le opportunità di miglioramento.
• Comunicare frequentemente con tutte le persone coinvolte nella governance dei dati.
• Rivedere e aggiornare regolarmente le politiche per allinearle alle normative in evoluzione, in particolare con l’emergere di normative sull’intelligenza artificiale in diverse giurisdizioni.
• Implementare strumenti automatizzati di individuazione e classificazione dei dati.

Come per qualsiasi nuova iniziativa, l’implementazione di una strategia di governance dei dati presenta delle sfide. Alcune soluzioni possono essere adatte per un’azienda, ma non per un’altra. Per questo può essere necessario affidarsi a un consulente esterno. Prima di iniziare la tua avventura nello sviluppo di una data governance, ti sarà utile conoscere le sfide più comuni che si incontrano di solito:

• Risorse limitate: le organizzazioni di piccole e medie dimensioni hanno difficoltà a trovare personale in loco con le conoscenze e le competenze necessarie per implementare un piano di governance dei dati. Gli amministratori attuali potrebbero essere già sovraccarichi di lavoro e non avere la disponibilità necessaria per assumersi un’altra responsabilità. Sebbene gli strumenti di automazione e di intelligenza artificiale possano essere d’aiuto, le organizzazioni hanno comunque bisogno di personale qualificato, quindi molte di esse necessitano di un aiuto esterno per iniziare.
• Complessità dei dati: le organizzazioni devono affrontare sfide legate all’aggiunta di tecnologia, barriere di comunicazione, migrazioni al cloud e ambienti ibridi, che creano dati dispersi su più piattaforme. Le implementazioni di IA aggiungono un ulteriore livello di complessità, poiché i modelli richiedono l’accesso a diversi set di dati in tutta l’organizzazione.
• Mancanza di leadership: anche il personale che ha familiarità con la governance dei dati ha bisogno di indicazioni e leadership per implementarla. Un leader efficace formerà gli utenti e implementerà una strategia di governance dei dati dall’inizio alla fine.
• Requisiti aziendali definiti: il primo passo per definire le politiche sui dati è comprendere i requisiti aziendali. Ciò richiede la creazione di casi d’uso e la comprensione di come i dati vengono utilizzati in tutta l’organizzazione.
• Qualità dei dati: dati di scarsa qualità compromettono l’integrità dei dati e offuscano la proprietà dei dati. Quando i sistemi di IA vengono addestrati su dati di bassa qualità, amplificano gli errori e producono risultati inaffidabili. Potrebbe essere necessario organizzare e migliorare i dati prima di creare un piano di governance dei dati.
• Proliferazione dei dati: la crescita aziendale può comportare una gestione errata dei dati e la loro dispersione all’interno dell’organizzazione, in particolare tra servizi cloud e applicazioni di terze parti. La proliferazione dei dati compromette il controllo di tutti i dati, con il rischio potenziale di perdere dati durante un audit.

La governance dei dati e la gestione dei dati svolgono ruoli distinti ma complementari nella strategia dei dati di un’organizzazione. Comprendere le loro differenze aiuta i team a operare in modo più efficace, mantenendo al contempo la sicurezza e la conformità dei dati.

Focus strategico vs. focus tattico

La governance dei dati crea il quadro strategico, definendo le regole, le politiche e gli standard su come i dati devono essere gestiti all’interno dell’organizzazione. La gestione dei dati si concentra sull’esecuzione tattica dei processi quotidiani di archiviazione, organizzazione e manutenzione dei dati secondo queste linee guida.

Processi e persone

La governance dei dati detta il quadro decisionale per l’utilizzo dei dati, compresi gli standard di qualità, le politiche di accesso e i requisiti di conformità. In genere coinvolge gli stakeholder aziendali e gli esperti del settore che definiscono la direzione strategica. La gestione dei dati si occupa dell’esecuzione pratica attraverso team tecnici che implementano soluzioni di archiviazione, misure di sicurezza e processi di integrazione dei dati.

Lavorare insieme

Pensa alla governance dei dati come al progetto e alla gestione dei dati come al processo di costruzione. La governance stabilisce chi può intraprendere quali azioni con i dati, in quali circostanze e per quali scopi. La gestione mette in atto queste decisioni attraverso l’implementazione tecnica e le operazioni quotidiane. Entrambe le componenti devono lavorare in armonia per creare una strategia dei dati efficace che protegga le informazioni sensibili e allo stesso tempo consenta il raggiungimento degli obiettivi aziendali, compresa l’implementazione sicura dei sistemi di intelligenza artificiale che si basano sui dati dell’organizzazione.

Tecnologia e strumenti

Mentre la governance si concentra sulla gestione delle politiche e sugli strumenti di documentazione, la gestione impiega soluzioni tecniche per l’archiviazione, l’elaborazione e l’implementazione della sicurezza dei dati. Questo approccio globale consente alla governance di guidare la strategia complessiva, mentre la gestione si occupa dell’esecuzione tecnica.

La governance dei dati si basa su pilastri fondamentali per il successo della strategia. Quando si progetta una strategia di governance dei dati, è necessario includere i seguenti pilastri:

• Persone e cultura: le persone che si assumono la responsabilità dei dati determinano il successo della governance. Una strategia di successo richiede che tutti i membri dell’organizzazione comprendano l’importanza della governance delle informazioni e cosa possono fare per garantire la protezione e l’integrità dei dati aziendali attraverso una cultura basata sui dati.
• Processi: intraprendere tutte le azioni necessarie per garantire che la governance e l’integrità dei dati siano efficaci e accuratamente testate. I processi devono essere standardizzati, documentati e automatizzati, ove possibile.
• Competenze: gli esperti in materia e i responsabili della gestione dei dati forniscono indicazioni e supervisione fondamentali. Garantiscono l’efficacia dei processi e trasmettono procedure efficaci.
• Tecnologia: le organizzazioni necessitano di un’infrastruttura efficace, che includa soluzioni scalabili e integrate per monitorare e implementare le politiche. Le moderne piattaforme di governance dei dati dovrebbero supportare l’automazione, il monitoraggio della conformità e l’analisi in tempo reale, integrandosi al contempo con i sistemi esistenti. La governance dei dati per l’IA dovrebbe anche tracciare la provenienza dei dati per l’addestramento dei modelli e fornire visibilità su come i sistemi automatizzati utilizzano le informazioni sensibili.

La conformità a più normative può essere difficile da raggiungere per un’organizzazione che non dispone di competenze interne. Consulenti esterni esperti in specifiche normative di conformità possono avviare un’azienda verso una pianificazione e pratiche efficaci di governance dei dati.

Le moderne piattaforme di governance dei dati offrono soluzioni integrate per l’individuazione, la classificazione, il monitoraggio e la rendicontazione della conformità dei dati. Questi strumenti possono aiutare ad automatizzare le attività di routine, fornire informazioni in tempo reale e adattarsi alle esigenze dell’organizzazione.

Alcune piattaforme ora includono funzionalità specifiche per l’IA, come il rilevamento dei pregiudizi nei set di dati di addestramento e il monitoraggio del comportamento dei modelli. I fornitori possono anche offrire competenze nell’implementazione, nella formazione e nell’assistenza continua per garantire l’adozione efficace delle pratiche di governance dei dati.

Proofpoint fornisce soluzioni complete per la sicurezza dei dati che supportano le tue iniziative di governance dei dati su e-mail, applicazioni cloud e sistemi endpoint. La nostra piattaforma aiuta le organizzazioni a individuare, classificare e proteggere i dati sensibili, mantenendo al contempo la visibilità sul flusso di informazioni all’interno del tuo ambiente. Ciò diventa particolarmente importante quando si implementano sistemi di intelligenza artificiale che richiedono l’accesso ai dati aziendali senza compromettere la sicurezza o la conformità.

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