7 xu hướng dân chủ hóa dữ liệu cần theo dõi - DATAVERSITY

7 xu hướng dân chủ hóa dữ liệu cần theo dõi – DATAVERSITY

Dấu thời gian: Ngày 27 tháng 2023 năm 3 25:XNUMX sáng
Nút nguồn: 2980633

Các doanh nghiệp trên toàn thế giới đang dựa vào phân tích để cung cấp thông tin chi tiết họ cần nhằm hợp lý hóa hoạt động và làm hài lòng khách hàng. Tuy nhiên, việc cung cấp đúng dữ liệu cho đúng người vào đúng thời điểm ngày càng trở nên khó khăn hơn. Mặc dù khả năng thực hiện phân tích trên khối lượng dữ liệu khổng lồ đang nâng cao hiệu quả kinh doanh nhưng nó cũng đi kèm với một số rủi ro nhất định cần tránh. Dưới đây là một số xu hướng dân chủ hóa dữ liệu mới nhất mà các doanh nghiệp đang gặp phải khi họ đấu tranh để cung cấp quyền truy cập nhanh chóng và an toàn.

ChatGPT Vi phạm dữ liệu: Theo công ty tình báo mạng Nhóm-IB, hơn 101,000 tài khoản người dùng ChatGPT đã bị phần mềm độc hại đánh cắp trong năm qua. Open AI, nhà sáng tạo ChatGPT, đã báo cáo rằng do lỗi phần mềm, khoảng 1.2% số người đăng ký ChatGPT Plus hoạt động vào ngày 20 tháng 2023 năm 1, trong khoảng thời gian từ 00 giờ sáng đến 10 giờ sáng, đã bị lộ dữ liệu. cộng lại có khoảng 00 triệu người dùng. Ngoài hai sự cố này, ChatGPT thường dễ bị vi phạm vì dữ liệu được nhập thông qua trình duyệt web khiến thông tin nhạy cảm được lưu trữ trên mạng có thể bị tin tặc tấn công. Ngoài ra, dữ liệu được nhập vào lời nhắc ChatGPT dùng để huấn luyện phiên bản tiếp theo của thuật toán có thể bị kẻ xâm nhập tấn công nếu không áp dụng các biện pháp phòng ngừa bảo mật phù hợp.

Tập trung vào khám phá dữ liệu: Trong khi các công ty trước đây có kho dữ liệu trung tâm thì ngày nay họ có hàng tá kho dữ liệu, đường dẫn và đám mây riêng và ngoài cơ sở. Các doanh nghiệp ngày càng khó xác định dữ liệu nào họ có và vị trí của dữ liệu đó. Các khám phá dữ liệu Quá trình kết hợp các nguồn dữ liệu riêng lẻ này để tạo kho lưu trữ dữ liệu ảo trung tâm có thể được truy cập tập trung để quản lý quyền truy cập dữ liệu. Bằng cách thực hiện thăm dò tự động một cách thường xuyên, việc khám phá dữ liệu có thể tiết lộ dữ liệu nhạy cảm ẩn được lưu trữ trong các hệ thống không được bộ phận CNTT quản lý hoặc ủy quyền. Ngày nay, do CNTT ngầm, nhiều tổ chức thiếu một nguồn thông tin xác thực duy nhất cho dữ liệu của họ, khiến cho hoạt động phân tích và báo cáo không chính xác, không nhất quán hoặc không đầy đủ, đồng thời làm giảm chất lượng thông tin chi tiết được tạo ra từ dữ liệu này và gây ra các vấn đề về tuân thủ.

    Tạo chính sách tự động: Các doanh nghiệp trên toàn cầu đang phải vật lộn với bối cảnh pháp lý phức tạp và rất năng động. Hơn 130 quốc gia đã ban hành luật để đảm bảo việc bảo vệ dữ liệu riêng tư. Ngoài ra, các đơn vị kinh doanh cụ thể trong một tổ chức kinh doanh có thể phải tuân theo các tiêu chuẩn tuân thủ dành riêng cho ngành của họ. Các doanh nghiệp được khuyến khích xem xét và cập nhật chính sách quyền riêng tư của mình ít nhất 12 tháng một lần hoặc thậm chí thường xuyên hơn nếu doanh nghiệp và các hoạt động xử lý dữ liệu của doanh nghiệp có tính linh hoạt – bất kể các sửa đổi nhỏ đến đâu. Quá trình theo dõi, phân tích và sau đó kết hợp các thay đổi về quy định để tạo ra chính sách truy cập dữ liệu đang trở nên tự động hóa để giảm yêu cầu về thời gian và nguy cơ xảy ra lỗi của con người. 

    Quản lý truy cập dữ liệu tập trung: Khi doanh nghiệp đạt đến mức độ trưởng thành dữ liệu cao hơn, việc quản lý tập trung Quản trị dữ liệu đang trở thành cách tốt nhất để thực thi các chính sách tuân thủ và bảo mật nội bộ. Các silo dữ liệu khiến không thể có được cái nhìn thống nhất rõ ràng về dữ liệu kinh doanh. Ngoài ra, các tổ chức lưu trữ dữ liệu trong nhiều hệ thống phải đối mặt với những thách thức trong việc duy trì bảo mật dữ liệu. Việc truy cập dữ liệu tập trung tạo ra một môi trường ít phức tạp hơn cho dữ liệu, giúp việc giám sát và kiểm soát việc sử dụng cũng như bảo vệ dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Kiểm soát truy cập tập trung hợp nhất quản lý kiểm soát truy cập vào một hệ thống trung tâm xác định các quyền dựa trên các chính sách được xác định trước cũng như các tiêu chuẩn tuân thủ quốc tế, địa phương và ngành cụ thể, đồng thời cho phép các sự kiện truy cập được ghi lại và giám sát trong thời gian thực để xác nhận việc tuân thủ các quy định.  

    Phân tích dữ liệu tự phục vụ: Nền tảng phân tích tự phục vụ cho phép người dùng không rành về kỹ thuật truy cập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu mà không cần sự trợ giúp từ các chuyên gia dữ liệu hoặc nhóm CNTT. Việc cung cấp số liệu phân tích tự phục vụ cải thiện độ chính xác, tính linh hoạt và hiệu quả cho việc ra quyết định bằng cách ủy quyền trực tiếp các nhiệm vụ phân tích cho người dùng doanh nghiệp là chuyên gia trong lĩnh vực hoặc lĩnh vực của họ và những người hiểu sâu hơn về dữ liệu của họ. Xu hướng này đang tiếp tục phát triển, cung cấp dữ liệu cho nhiều nhân viên hơn và cho phép người dùng doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách độc lập, giảm thiểu sự phụ thuộc vào ý kiến ​​​​hoặc cảm xúc ruột thịt. Ngoài việc cung cấp các công cụ cần thiết, các doanh nghiệp còn có phong trào giáo dục người dùng về giá trị của dữ liệu cũng như cách tạo và sử dụng số liệu phân tích. Họ cần đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

    Chuyển đổi văn hóa lưới dữ liệu: Đồng thời, việc quản lý tuân thủ và bảo mật đang được quản lý tập trung, đang có phong trào cho phép các khu vực và đơn vị kinh doanh riêng biệt thực thi các chính sách tại địa phương. Quyền sở hữu, trách nhiệm và quản trị dữ liệu thường được phân bổ trên các miền hoặc nhóm khác nhau trong một tổ chức. Ví dụ: chức danh dành cho nhân viên chịu trách nhiệm về bảo mật dữ liệu có thể bao gồm kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích, kỹ sư phân tích, nhà khoa học dữ liệu, người quản lý sản phẩm, nhà phân tích kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu công dân từ các đơn vị kinh doanh khác nhau. Để cung cấp sự bảo vệ nhất quán và linh hoạt, xu hướng hiện nay là triển khai các nền tảng có thể được sử dụng ở các điểm cuối khác nhau trong khi thực thi các chính sách truy cập dữ liệu được xác định tại một vị trí tập trung. 

    Tăng cường áp dụng AI trong quản trị dữ liệu: Việc tích hợp công nghệ AI và máy học vào Quản lý dữ liệu đã trở thành một tiến bộ đột phá trong cách các tổ chức xử lý dữ liệu và quản lý các quy trình liên quan đến dữ liệu của họ. AI đang được sử dụng để xác định các bản sao và lỗi không nhất quán trong các bộ dữ liệu lớn và để giảm nỗ lực thủ công cần thiết để làm sạch dữ liệu. Ngoài ra, các mẫu truy cập dữ liệu đang được phân tích để chủ động đề xuất các góc điều tra mới nhằm đáp ứng một truy vấn cụ thể và tự động mở rộng quy mô phân tích dựa trên việc sử dụng dữ liệu được xác định trước.   

    Phân tích dữ liệu để tìm hiểu xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng đã trở thành một hoạt động thiết yếu để các doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh. Do hệ sinh thái dữ liệu phức tạp và bối cảnh pháp lý ngày càng phát triển, các tổ chức phải thiết lập quản trị dữ liệu mạnh mẽ. Sự gia tăng khối lượng dữ liệu và sự xuất hiện của các công nghệ mới đã đặt ra mức độ phức tạp đòi hỏi các phương pháp quản lý truy cập dữ liệu tiên tiến hơn. Tự động hóa thông minh có thể phù hợp với tốc độ thay đổi, đảm bảo người ra quyết định có được thông tin kinh doanh tốt nhất có thể đồng thời đảm bảo tuân thủ quy định của công ty.

    Dấu thời gian:

    Thêm từ PHỔ THÔNG DỮ LIỆU