Big data brengt een grote verantwoordelijkheid met zich mee. Data governance is een verzameling protocollen en processen die uw organisatie en gebruikers helpen om effectiever met big data om te gaan. Verantwoorde data governance is essentieel voor het verkrijgen van hoogwaardige inzichten uit je datalandschappen, om effectieve, datagestuurde besluitvorming mogelijk te maken en de concurrentie voor te blijven.

Maar net als alle andere data-initiatieven kent data governance uitdagingen als het gaat om adoptie en de manier waarop het past bij de behoeften van je organisatie. Een manier om deze uitdagingen te omzeilen en uitstekende data governance op te bouwen is door gebruik te maken van Generative AI. Dit kan een aantal fundamentele governance-functies stroomlijnen, en biedt voordelen die helpen om al je (data)medewerkers aan boord te krijgen.

Datagovernance en de uitdagingen ervan

Data governance is meer dan alleen een proces. Het is een strategische en holistische aanpak om ervoor te zorgen dat data beschikbaar, bruikbaar en veilig zijn en afgestemd op de bedrijfsdoelen van je organisatie. Data governance berust in het algemeen op vier pijlers voor succes:

  • Definieert het beleid en de standaarden voor data governance en voer deze uit.
  • Schetst de workflows en procedures voor datamanagement.
  • Biedt de tools en platforms voor data-inname, -integratie, -transformatie, kwaliteit, beveiliging, compliance en gebruik.
  • Zorgt voor consistentie en interoperabiliteit van data in de hele organisatie.

Data governance is echter geen eenvoudige taak. Het vereist veel coördinatie en samenwerking tussen belanghebbenden, zoals business gebruikers, data-eigenaren, data stewards, data-analisten, datawetenschappers, IT-afdelingen en externe partners. Het vereist ook veel technische expertise en tools om data governance te implementeren en te monitoren over meerdere databronnen, platforms en applicaties.

Twee van de grootste uitdagingen voor het succes van data governance zijn de complexiteit en diversiteit van data en het gebrek aan bewustzijn/adoptie bij business gebruikers:

  • Complexiteit en diversiteit van gegevens. Data kan afkomstig zijn van verschillende bronnen (gebruikersinvoer, sociale media, IoT-apparaten, enz.), kunnen verschillende formaten hebben (gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd), en kunnen verschillende kenmerken hebben (volume, snelheid, verscheidenheid, betrouwbaarheid of waarde). Al deze factoren maken het moeilijk om data effectief te ontdekken, te begrijpen en te gebruiken.
  • Gebrek aan bewustzijn en acceptatie. Veel zakelijke gebruikers zien de waarde en voordelen van data governance niet en zien het als een last of een beperking die hun toegang tot en gebruik van data beperkt. Het kan ze ook ontbreken aan de vaardigheden en kennis om te voldoen aan het beleid en de standaarden voor data governance. Als gevolg daarvan kunnen ze data governance negeren of omzeilen en silo’s of schaduw-IT-systemen creëren die de kwaliteit en veiligheid van data in gevaar brengen.

Hoe generatieve AI data governance versnelt

Om deze uitdagingen te overwinnen en het volledige potentieel van je data-assets te realiseren, moeten organisaties een nieuwe benadering van data governance aannemen die gebruikmaakt van de kracht van generatieve AI. Generatieve AI maakt gebruik van technieken zoals deep learning, natuurlijke taalverwerking (NLP), computervisie (CV) of generatieve adversariële netwerken (GAN’s) met als doel realistische en relevante output te genereren, zoals tekst, afbeeldingen, audio, video, code, enz. Generatieve AI kan data governance op verschillende manieren transformeren:

  • Datamanagement opschalen: Generatieve AI kan veel taken op het gebied van datamanagement automatiseren en optimaliseren, zoals het opnemen, opschonen, verrijken, profileren, catalogiseren, classificeren, taggen, enzovoort van data. Door synthetische of geaugmenteerde data te genereren, kan het ook bestaande gegevensbronnen verbeteren of aanvullen.
  • Ontdekken van data: Generatieve AI kan gebruikers helpen bij het vinden van, en toegang krijgen tot relevante data uit verschillende bronnen. Het biedt metadata, context en informatie over de herkomst van elke databron en genereert samenvattingen of beschrijvingen in natuurlijke taal om gebruikers te helpen de inhoud, kwaliteit en waarde ervan te begrijpen.
  • Data begrijpen: Generatieve AI kan gebruikers helpen bij het analyseren en interpreteren van data met behulp van verschillende methoden, zoals beschrijvende, diagnostische, voorspellende, prescriptieve of causale analyses. Uitleg in natuurllijke taal, of verhalen voor elk analyseresultaat helpen gebruikers om de betekenis, het belang en de implicaties ervan te begrijpen.
  • Gebruik van data: Generatieve AI kan gebruikers helpen om data te gebruiken voor verschillende doeleinden, zoals rapportage, visualisatie, story telling’, besluitvorming, actie ondernemen of innovatie. Generatieve AI kan ook aanbevelingen of suggesties in natuurlijke taal genereren voor elk gebruik, om gebruikers te helpen hun resultaten en impact te optimaliseren.

Door generatieve AI te gebruiken voor data governance kunnen organisaties verschillende voordelen behalen, zoals:

  • Verbeterde datakwaliteit: Generatieve AI kan ervoor zorgen dat data nauwkeurig, volledig, consistent, actueel en uniek is.
  • Verbeterde databeveiliging: Generatieve AI kan data beschermen tegen ongeautoriseerde of kwaadwillende toegang of gebruik, waardoor het risico op datalekken wordt verkleind en naleving van wetgeving of regelgeving wordt gewaarborgd.
  • Verbeterde data-integratie: Generatieve AI kan gegevens uit verschillende bronnen, platforms en applicaties met elkaar verbinden en harmoniseren. Dit kan datasilo’s elimineren en een holistische en uitgebreide weergave van gegevens mogelijk maken.
  • Geautoriseerde datagebruikers: Generatieve AI kan gebruikers in staat stellen om data effectief en efficiënt te ontdekken, begrijpen en gebruiken. Dit kan het gebruikersbewustzijn en de acceptatie van data governance vergroten en een datagestuurde cultuur binnen de organisatie bevorderen.

Hoe Gen AI kan helpen met gedecentraliseerde/federatieve raamwerken voor data governance

Afhankelijk van de omvang, reikwijdte en volwassenheid van de organisatie kunnen verschillende operationele modellen voor data governance geschikter zijn dan andere. Sommige standaardmodellen voor data governance zijn gecentraliseerd, gedecentraliseerd en gefedereerd. Met IT-architectuurparadigma’s zoals data fabric, data mesh en andere variaties, zijn de werkmodellen voor data governance verschoven van gecentraliseerd naar gedecentraliseerd, waarbij de meeste organisaties de voorkeur geven aan een gefedereerd model.

Generatieve AI is een geweldig hulpmiddel voor gedecentraliseerde/federatieve modellen omdat het de kloof kan helpen overbruggen tussen de centrale autoriteit of het team en de bedrijfseenheden of functies. Het vergemakkelijkt communicatie, samenwerking en coördinatie. Generatieve AI kan ook helpen om de doelen en verwachtingen van beide partijen op één lijn te brengen door de waarde en impact van data governance op bedrijfsresultaten aan te tonen.

Het mooiste is dat Gen AI kan worden getraind voor specifieke use cases, dus als je use case decentraal/federaal is, ben je maar een paar stappen verwijderd van een oplossing op maat.

Conclusie

Het belang van verantwoord databeheer kan niet genoeg worden benadrukt in het tijdperk van datagestuurde besluitvorming. Het overwinnen van de uitdagingen die datacomplexiteit met zich meebrengt en het stimuleren van gebruikersadoptie is essentieel. Generatieve AI komt naar voren als een krachtige bondgenoot bij het stroomlijnen van data governance, het verbeteren van datakwaliteit en -beveiliging en het bevorderen van een cultuur van datagestuurde innovatie.

Of organisaties nu kiezen voor gecentraliseerde, gedecentraliseerde of gefedereerde governancemodellen, Generative AI overbrugt kloven, faciliteert communicatie en stemt doelen op elkaar af, waardoor data governance uiteindelijk een tijdperk van ongekende efficiëntie en effectiviteit ingaat.