Dane jako fundament innowacji
W dzisiejszej rzeczywistości, napędzanej cyfrową transformacją, dane są kluczowym zasobem, a zarazem fundamentem innowacji. W różnych branżach firmy coraz częściej korzystają ze sztucznej inteligencji (AI) do podejmowania szybszych decyzji, optymalizacji procesów i odkrywania nowych możliwości. Jednak wraz z tym nasuwa się pytanie o to, kto faktycznie kontroluje dane, które napędzają tę transformację.
Własność danych a sukces firm
Obecnie kwestia własności i zarządzania danymi decyduje o sukcesie lub porażce wielu firm. W kontekście zarówno przedsiębiorstw, jak i rządów, suwerenność danych staje się podstawą zrównoważonego wzrostu. Temat ochrony prywatności przekształca się w coś więcej – w budowanie systemów zarządzania danymi, które zapewniają zgodność, kontrolę i przejrzystość.
Od ochrony prywatności do suwerenności danych
Przez lata koncentrowano się na ochronie prywatności danych, ale dziś temat ewoluował w kierunku suwerenności danych. O ile ochrona prywatności była reakcją na zagrożenia, o tyle suwerenność danych jest podejściem proaktywnym. Oznacza to zarządzanie danymi od momentu ich zebrania, poprzez przechowywanie i przetwarzanie, aż po ich udostępnianie w różnych jurysdykcjach.
Nowe przepisy o lokalizacji danych
Nowe przepisy, takie jak indyjskie prawo DPDP czy unijne RODO, stawiają przed firmami wyzwania związane z przechowywaniem danych w granicach państwowych. Przechowywanie danych lokalnie to nie tylko wymóg prawny, ale również istotny element biznesowej strategii.
Rosnąca zależność AI od danych
Rozwój sztucznej inteligencji jest nierozerwalnie związany z przetwarzaniem ogromnych ilości danych. Im więcej danych AI przetwarza, tym bardziej staje się skuteczna. Wraz z przewidywanym wzrostem globalnych zasobów danych do 180 zettabajtów do 2025 roku, pojawia się problem ochrony danych przy jednoczesnym zachowaniu tempa innowacji. 80% danych korporacyjnych to dane nieustrukturyzowane, co stanowi wyzwanie dla modeli AI.
Ryzyko związane z rozwojem AI
Dane, które napędzają AI i umożliwiają osiąganie imponujących wyników, jednocześnie generują ryzyko. Wraz z rosnącymi i coraz bardziej zaawansowanymi modelami AI, trudniej jest monitorować, jak dane są wykorzystywane, co naraża firmy na nieautoryzowany dostęp, błędy w algorytmach i naruszenia przepisów.
Nowoczesne zarządzanie danymi
Tradycyjne metody zarządzania danymi nie nadążają za tempem rozwoju cyfrowego świata. Dlatego nowoczesne rozwiązania, takie jak samoobsługowe zarządzanie danymi wspierane przez AI, zyskują na znaczeniu. Pozwalają one organizacjom na bieżąco kontrolować i chronić swoje dane, a jednocześnie umożliwiają pełne zarządzanie ich przepływem.
Sztuczna inteligencja jako strażnik danych
Rola AI w zarządzaniu danymi ulega zmianie – nie jest już tylko biernym konsumentem danych, ale staje się strażnikiem suwerenności danych. Z pomocą dynamicznych mechanizmów zgody, lokalizacji danych i zaawansowanego wykrywania anomalii, AI umożliwia kontrolowanie danych w czasie rzeczywistym, zapewniając zgodność z przepisami oraz ochronę prywatności.
Zarządzanie dostępem do danych
Nowoczesne ramy zarządzania danymi dają możliwość bezpośredniego zarządzania dostępem do danych. Organizacje mogą kontrolować, kto i kiedy ma dostęp do ich danych, a decyzje te mogą być podejmowane dynamicznie, w oparciu o lokalizację, typ danych czy regulacje prawne. Mechanizmy zgody pozwalają spełniać wymogi przepisów, takich jak RODO.
Globalne zarządzanie przepływami danych
W obliczu rosnących wymogów związanych z lokalizacją danych, firmy muszą dostosować swoje zarządzanie przepływami danych na skalę międzynarodową. Dzięki temu dane mogą być automatycznie przechowywane w odpowiednich regionach, z zachowaniem pełnej zgodności z lokalnymi przepisami.
Centralizacja zarządzania danymi
Centralizacja zarządzania danymi jest kolejnym kluczowym elementem nowoczesnych systemów. Zamiast rozproszonych działów, powstaje jednolita platforma, która pozwala wszystkim interesariuszom na wspólne zarządzanie danymi. Taki zintegrowany system umożliwia jednolite wdrażanie polityk danych w całej organizacji.
