最佳实践：使数据AI准备好——FAIR标准

AI 只有在数据支持下才能发挥其作用。然而，许多组织急于引入 AI 并不考虑其数据是否准备好——这包括确保数据安全、可追踪性和结构化。如果数据不具备 AI 准备好状态，组织可能会遇到不可靠模型、合规性麻烦和不可预见的风险。

在规划 AI 发布时，我会将 AI 视为一种需要三种关键要素的高性能车辆：清洁燃料（数据）、可靠的 GPS（可追溯性）和良好的道路（管道化）。如果缺少这些要素之一，AI 之旅可能会偏离轨道或陷入死胡同。

以下是一些准备 AI 数据以确保其安全、可追踪性和结构化的最佳实践：

1. 数据安全：保持 AI 燃料的安全

- 现实检查：根据 Rackspace Technology® 调查，超过 60% 的 IT 决策者承认，AI 已提高他们对网络安全的需求，导致数据存储和访问措施更加严格。[来源链接](https://www.cybersecuritydive.com/news/ai-security-tools/694234/)
- 如果数据是 AI 的血液，安全就是它的免疫系统。没有适当的保护措施，AI 可能会受到数据泄露、偏见和合规性不达标的影响。
- 下面是确保数据安全以避免这些问题的步骤：
- 加密所有数据：无论是静止数据还是传输数据，都应使用强加密进行保护。将其比作将机密文件放入防篡改信封。
- 采用基于角色的访问控制（RBAC）：并非所有人都需要完全访问您的数据。细粒度权限确保只有需要处理特定数据的人才能访问它。RBAC 有助于减少误泄或恶意泄露的风险。
- 使用合成数据和匿名化： 在处理敏感信息时，利用 AI 生成的合成数据或对数据集进行匿名化处理。这有助于维护隐私合规（例如 GDPR、HIPAA 和 CCPA）并保持可用于 AI 训练的数据价值。
-定期进行安全审计和监控：AI 模型会不断进化，威胁也会随之变化。频繁的安全审计、渗透测试和持续监控有助于在问题升级为大规模数据泄露之前加以 mitigate。

2.数据可追溯性：管理数据的旅程

- 现实检查：欧盟 2024 年 AI 法要求 AI 系统必须以允许适当的可追溯性和解释性的方式开发和使用。如果组织无法追踪数据的来源及其转换过程，它可能会面临合规性问题。
- 你是否曾经在解决问题时不知道原因？这就是 AI 模型从数据中学习而不了解历史所导致的。数据可追溯性确保透明度，使您可以跟踪数据从其源头到最终目的地的过程。
- 下面是添加可追溯性到您的 AI 数据的最佳实践：
- 创建审计记录和源追踪：就像跟踪包裹一样，每件数据都应有一个历史记录，包括它起源、变化情况以及谁访问过它。
- 为数据添加元数据：这使您可以搜索、组织并随时间跟踪数据。这是支持合规性、调试 AI 模型和维护解释性的重要一步。
- 实时监控数据管道：AI 模型的可靠性取决于它们消耗的数据质量。工具如 Apache Airflow、Databricks 和 MLflow 可以帮助团队检测异常值、标记不一致性和纠正错误，从而在影响 AI 性能之前解决问题。
- 为合规性要求建立数据 lineage 框架：随着全球各地对 AI 规则的不断涌现，公司必须建立数据追踪框架，以确保其 AI 模型符合合规标准，例如欧盟 AI 法和美国 AI 人权法案。

3. AI 准备好管道：保持数据流动

- 现实检查：根据 MIT Sloan 调查，如果组织不能有效地管理数据访问贯穿开发和生产生命周期的各个阶段，AI 项目可能会停滞在实验阶段。
- 只有高性能车辆需要维护良好 roads，AI 需要结构化的管道来平滑地传输数据并消除瓶颈。
- 下面是创建 AI 准备好管道的最佳实践：
- 选择处理速度：AI 模型通常需要两种数据流：实时和批量数据流：
- 实时处理：这理想用于需要即时数据 ingestion 和决策的应用，如欺诈检测、聊天机器人和个性化推荐。
- 批量处理：这适用于月度销售预测、合规报告和历史分析等场景，其中数据以批量形式在预定时间间隔内处理。
- 建立可扩展的存储解决方案：AI 模型消耗大量数据。云存储（例如 Amazon S3、Google Cloud BigQuery 和 Azure Data Lake Storage）可以帮助组织无缝扩展存储能力并保持高可用性。
- 自动化数据清理和质量保证：AI 不喜欢坏数据。自动化数据整理工具（如 Trifacta、OpenRefine）可以帮助删除重复项、修复不一致性和提高数据质量。确保数据纯度是防止偏见并提高模型准确性的关键。
-实施数据版本管理和变更管理：AI 模型依赖于历史和不断演变的数据集。使用数据版本控制工具（如 DVC）可以支持一致性、可重复性和故障回滚选项，以防出现错误。

未来 AI 准备好数据的前景

- AI 在不断发展——数据管理也在随之变化。未来几年，我预测我们将看到以下更新：
- 自主型 AI 策划：这是由 AI 自己管理其数据工作流程的AI，从而减少对人类干预的需求。
- 零信任安全模型：每条数据请求都需要经过验证才被允许访问，从而支持一个更安全的AI生态系统。
- 自优化 AI 管道：未来，AI 将能够持续学习和优化其数据摄入、转换和存储过程。
- AI 驱动合规和审计：随着法规要求变得更加严格，自动化的合规监控和AI 道德审计将成为AI开发过程中不可或缺的一部分。

在深入AI之前，请问自己：我们的数据准备好未来的发展了吗？如果答案是肯定的，那么您的组织已经准备好实现AI成功了。

在 Foundry 为 AI（Rackspace AI by FAIR™）中，我们与组织的所有行业合作，以释放AI的无限潜力。我们拥有技术和工具，以确保数据安全、可追踪性和结构化。让我们一起构建AI在您组织中的基础吧！