透過 NetApp 探索生成式 AI 中的資料控管與分類

在現今資料導向的世界中，人工智慧 (AI) 技術的大幅躍進開創了一個充滿可能性和挑戰的新時代。組織在採用人工智慧，尤其是生成式人 AI (GenAI) 時面臨的最大挑戰之一就是確保穩健的資料控管和分類實務。

在 GenAI 領域，資料集的品質和廣度直接影響 AI 模型的效能和創造力。就像藝術家從眾多體驗和觀察中汲取靈感一樣， GenAI 也仰賴豐富的資料來製作有意義且創新的成果。正確的資料可促進學習過程，讓 AI 能夠瞭解目前工作的固有模式、細微差異和複雜性。如果沒有高品質的組織特定環境，GenAI 可能會產生缺乏一致性、相關性或多樣性的輸出。

然而，即使是組織專屬的資料也很少是永遠不變，它只是一個時間的快照，可能會過時，導致資訊遺失脈絡。貴組織可能會開始推出新產品、引進新特色和功能、將產品整合至新的解決方案組合，或是停止生產不再與市場相關的產品。將這些變更整合到資料儲存庫中對於實現高度擷取準確度至關重要。

另一個需要考量的因素是這些龐大的資料集可能包含敏感資訊，例如個人識別詳細資料、機密病歷和財務記錄。即使是看似無害的資料，例如客戶購買趨勢或即將推出的產品策略，如果向競爭對手揭露，也可能對組織造成不利影響。對公司來說，整合、分類、評估和共用資料至關重要，同時防止未經授權的存取並遵守法規標準。

如何確保以負責任且安全的方式充分發揮貴公司資料資產的潛力？通常，資料已經停用數年甚至數十年。NetApp 瞭解需要全面的資料控管和分類方法。資料是企業最寶貴的資產，我們的工具可協助您充分發揮其價值。

資料控管是指實作的原則、程序和控制架構，可確保資料在整個生命週期內的品質、完整性和安全性。在生成式 AI 的環境下，健全的資料控管實務做法對於下列實務做法至關重要。

• 保護敏感資訊。組織可根據資料的敏感度來分類資料，並實作存取控制，防止未經授權存取機密資料，進而降低 GenAI 應用程式遭入侵或濫用的風險。
• 確保合乎道德規範的使用。建立明確的資料使用指南和道德標準有助於組織因應與 GenAI 相關的道德複雜度，例如，負責任地產生合成資料並避免偏見或歧視性結果。
• 維持合規性：遵守 GDPR 和 CCPA 等資料保護法規至關重要。

資料分類涉及根據資料的敏感度、價值和法規要求來分類資料。NetApp 的全方位功能組合不只是基本的資料分類。運用 AI、機器學習和自然語言處理技術，我們依類型、備援和敏感資訊來歸類和分類資料，不斷突顯潛在的法規遵循風險。

NetApp 提供一系列量身打造的資料分類策略，以因應 GenAI 所帶來的獨特挑戰。

• 資料資產可見度。透過對內部部署和公有雲中的整個 NetApp® 資料資產的完整可見度，提高資料的清淨度並取得敏感資訊的相關知識。您的資料科學家、AI 工程師、IT 管理員和法規遵循團隊都能運用所有資料集的力量最佳化成本並降低風險。
• 探索個人與敏感資料。我們的分類功能可識別個人識別資訊 (PII)、信用卡號碼、社會安全號碼、銀行帳號以及敏感的個人資料，例如健康詳細資料、種族背景或性傾向。這項功能有助於遵守各個司法管轄區的法規要求，讓您可以確信最敏感的資訊安全無虞。
• 資料最佳化。為了減少例行成本並確保 AI 模型接收到最新的內容，您必須消除可能扭曲結果的重複、過時及非業務資料。NetApp 資料智慧平台可協助您探索、因應和分類資料，為 GenAI 和擷取擴增生成 (RAG) 做好準備，讓您的聊天機器人提供最準確的答案。

隨著企業組織越來越多地運用 GenAI 的力量來推動創新和競爭優勢，穩健的資料控管和分類實務做法的重要性不管如何強調都不為過。NetApp 在資料管理和儲存解決方案方面的專業知識，加上我們對 GenAI 帶來的挑戰的深入瞭解，讓我們成為尋求負責任地駕馭此一快速發展環境的組織值得信賴的合作夥伴。

透過實作全方位的資料控管架構，並採用先進的資料分類策略，組織可以充分發揮 GenAI 的潛力，同時防範風險並確保資料的使用符合道德標準。

組織可與 NetApp 合作，善用 GenAI 的轉型能力，同時維持最高標準的資料控管和分類。

若要進一步探索，請參訪我們的 NetApp AI 解決方案頁面。

如果您錯過了我們討論 IDC AI 成熟度模型白皮書調查結果的網路研討會，您可以在此處觀看。

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