Come ottimizzare le attività legate alla data governance con l’AI generativa
Con il crescente volume di dati generati dalle aziende, la gestione efficiente e accurata delle informazioni è diventata cruciale. Le attività legate alla data governance giocano un ruolo fondamentale nell'assicurare la qualità, la sicurezza e la tracciabilità dei dati all'interno di un'organizzazione. In questo contesto, l'utilizzo della Generative AI si rivela un alleato potente, capace di automatizzare e migliorare le diverse fasi della data governance.
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Data Glossary: scoperta e censimento del dato in modo automatizzato
La creazione e la manutenzione di glossari dei dati sono pilastri fondamentali della data governance. Tradizionalmente, la costruzione di un data glossary richiede tempo e sforzi significativi, e in molti casi la velocità di proliferazione di nuovi dati non permette di tenere il passo con la loro documentazione, descrizione e censimento. Tuttavia, grazie all'impiego di modelli Large Language Model contestualizzati, è possibile automatizzare questo processo. Con l'utilizzo di tool specifici, la Generative AI può aiutare ad estrarre informazioni dettagliate dai dati e generare un data glossary completo, fornendo una visione approfondita delle tabelle, colonne, domini e altri aspetti del patrimonio informativo. È possibile quindi assegnare descrizioni ai campi, identificare chiavi primarie ed esterne e dedurre la struttura del modello logico, rendendo di fatto più comprensibile ed accessibile agli utenti il parco dati di un’organizzazione.
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Data Quality: Monitoraggio Avanzato con l'IA
Garantire la qualità dei dati è essenziale per prendere decisioni informate. L’AI può essere impiegata nelle pratiche di monitoraggio, verifica e assicurazione della qualità del dato. L’AI può identificare anomalie nel continuo, offrendo una soluzione efficiente per mantenere la precisione, completezza, coerenza, tempestività e validità dei dati, superando così l’effort manuale nella definizione di regole e soglie di alerting e suggerire prassi di remediation. Alcune applicazioni sono ad esempio:
- Data drift: effettuando delle analisi di confronto tra i dati in ingresso e le distribuzioni benchmark tramite test di similarità e indici di stabilità è possibile intercettare situazioni in cui si verifica data drift e altri spostamenti nella distribuzione delle variabili che rendono necessario un intervento sui modelli costruiti su di esse.
- Anomalie univariate: la definizione di kpi di monitoraggio (es. indicatori di sintesi delle distribuzioni) permette analisi andamentali e inoltre, l’utilizzo di modelli di forecast permette l’identificazione e la previsione di valori anomali in serie temporali.
- Anomalie multivariate: l’anomaly detection multivariata attraverso tecniche di Machine Learning e Deep Learning permette di identificare pattern anomali sulla combinazione di più fattori.
- Ethical assessment: l’analisi delle concentrazioni e delle distribuzioni in base al genere e altre caratteristiche permette di identificare bias e potenziali rischi di discriminazione.
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Data Lineage: Tracciabilità Dettagliata con l'Intelligenza Artificiale
La data lineage rappresenta la mappa che segue il percorso dei dati dalla loro origine alla loro attuale forma o posizione. Grazie all'impiego di modelli Large Language Model contestualizzati, è possibile automatizzare la tracciabilità dei dati nel corso del tempo. Questi modelli possono identificare il path di modifiche che insistono su un dato, risalendo dai sistemi alimentanti fino alla forma finale. Questo processo di tracciabilità è fondamentale per comprendere come i dati sono stati creati, trasformati e manipolati.
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Data Discovery: Esplorare i Dati con la Guida dell'IA
La data discovery è un'azione di ricerca attiva dei dati e della comprensione della loro struttura e significato. È cruciale che gli utenti e tutte le risorse che utilizzano il dato in un’organizzazione abbiano una profonda conoscenza del patrimonio informativo, in modo da attingere alle fonti corrette e manipolare il dato nel modo più opportuno. Grazie alla Generative AI, è possibile semplificare questo processo. La creazione di tool specifici basati su modelli LLM permette di esplorare e comprendere i dati all'interno dell'organizzazione in modo più efficiente, facilitandone la ricerca e la comprensione attraverso l'uso di glossari o strutture analoghe. I tool conversazionali, infatti, permettono di fornire informazioni sul luogo in cui rintracciare il dato di interesse, i criteri per interrogare i database e le modalità per collegare i dati tra di loro.
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Access Tracking: Sicurezza Potenziata con la Generative AI
L'access tracking, che si occupa di monitorare gli accessi ai dati e le operazioni effettuate, diventa più efficace con l'introduzione della Generative AI. L'impiego di modelli LLM contestualizzati attraverso tool specifici consente di decifrare le informazioni presenti nei log di accesso e modifica ai dati. Questo approccio avanzato consente di ripercorrere quante volte un dato è stato visionato o modificato, identificando chi ha eseguito tali operazioni. In questo modo, è possibile ad esempio rintracciare preventivamente contesti a rischio di frode o data breach.
In conclusione, l'adozione della Generative AI nelle attività legate alla data governance offre notevoli vantaggi, dalla creazione di glossari automatizzati al monitoraggio avanzato della qualità del dato, dalla tracciabilità dettagliata dei dati all'esplorazione facilitata delle informazioni. Questa integrazione tecnologica non solo ottimizza le operazioni quotidiane legate alla gestione dei dati, ma anche rafforza la sicurezza e la precisione nell'ambito della data governance.
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