Das Versprechen von KI, Unternehmen durch massive Produktivitätssteigerungen und operative Effizienz zu transformieren, ist real. Dennoch scheitern KI-Projekte in vielen Organisationen am Erreichen der Produktionsreife, da das Vertrauen in die Genauigkeit der Ergebnisse fehlt. Ungenaue oder falsch interpretierte Ergebnisse bergen finanzielle und Reputationsrisiken für Unternehmen, wenn diese ohne Kenntnis der zugrunde liegenden Daten arbeiten.
Organisationen benötigen eine skalierbare Lösung. KI-Governance-Plattform um die Datenintegrität zu gewährleisten, Risiken zu reduzieren und das Vertrauen in die Ergebnisse der KI zu verbessern.
Ungenaue Ausgabe von KI-Eingaben Autonome Agenten-Workflows leiden unter einem gemeinsamen Problem. Es ist bekannt, dass KI-Fehler in direktem Zusammenhang mit der Integrität der Datenspeisemodelle. Weniger gut verstanden ist, wie stark die KI-Infrastruktur vom Kontext der Daten zum Zeitpunkt der Modellausführung abhängt.
Warum die Enterprise Context Layer wichtig ist
• KI-Systeme sind nur so zuverlässig wie die Datenkontext dahinter
• Governance erfordert Einblick in Daten, Richtlinien und Zugriff
• Fragmentierte Werkzeuge erzeugen blinde Flecken und Risiko
• BigID und Atlan vereinen sich Datenintelligenz und Kontext für die KI-Governance
• Organisationen können Risiken reduzieren und die KI-Einführung beschleunigen
Die Enterprise-Kontextschicht
BigID und Atlan Wir arbeiten zusammen, um KI-orientierten Unternehmen vertrauenswürdige, konforme Daten und Kontext zu bieten. Atlan definiert die Enterprise-Kontextschicht als “die geregelte Infrastruktur zwischen Ihrem Daten-Stack und Ihren KI-Systemen“. Sie kodiert die Bedeutung von Daten, einschließlich Geschäftsdefinitionen, Beziehungen, Betriebsregeln, Datenherkunft und Richtlinien, damit KI-Agenten zum Zeitpunkt der Inferenz korrekte Schlussfolgerungen ziehen können.
Bauen Unternehmenskontextschicht ist komplex und erfordert Partnerschaften und Zusammenarbeit im gesamten Daten- und KI-Ökosystem. Sandipan Bhaumik, ein Vordenker im Bereich Daten und KI bei Databricks, prägte in seinem Blog den Begriff „Kontextdrift“. Die Governance-Ebene der Unternehmens-KI hat gefehlt. Bhaumik erklärt, dass Kontextdrift auftritt, wenn die “Bewertungsinfrastruktur einer KI von dem zugrunde liegenden Kontext entkoppelt wird, der bestimmt, was eine korrekte Antwort zu einem bestimmten Zeitpunkt bedeutet.” Anders ausgedrückt: Nicht immer ist das KI-Modell oder die verwendeten Daten schuld, sondern der fehlende Kontext, der die Daten zum Zeitpunkt der Ausführung des KI-Laufs umgibt.
Bhaumik definiert vier Schlüsselkomponenten des Unternehmenskontexts. Alle vier Kontextkomponenten in der folgenden Tabelle müssen ermittelt, indexiert und abgeleitet werden, um sicherzustellen, dass KI-Modelle konsistent genaue Ergebnisse liefern.
Tabelle 1: Komponenten des Unternehmenskontexts
| Komponente | Definition |
| Datenkontext | Die technischen Metadaten, die die Struktur, den Speicherort und die Herkunft von Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen beschreiben. . |
| Semantischer Kontext | Die geschäftliche Bedeutung, Logik und standardisierte Definitionen (z. B. Glossarbegriffe), die eine einheitliche Interpretation der Daten sowohl für Menschen als auch für KI gewährleisten. |
| Politischer Kontext | Die regulatorischen, sicherheitsrelevanten und datenschutzrechtlichen Bestimmungen – wie Aufbewahrungsfristen, Sensibilitätsklassifizierungen und Risikowarnungen –, die regeln, wie Daten verwendet werden dürfen. |
| Benutzerkontext | Die identitätsbezogenen Details einschließlich Zugriffsberechtigungen, Eigentumsverhältnisse und beabsichtigtem Zweck (Anwendungsfall) der abgerufenen Daten. . |
BigID und die Kontextschicht
Die Genauigkeit jedes Daten- und KI-Projekts beginnt mit Entdeckung und Klassifizierung von Daten. Kurz gesagt: Was man nicht sieht, kann man nicht verwalten. BigID bietet die Lösung. Die branchenweit beste Datenerkennung und -klassifizierung um eine solide Grundlage für Datenkontext, Transparenz und Kontrolle zu schaffen.
Durch die Schaffung von Transparenz, Vertrauen und Kontrolle über Daten können Organisationen von der KI-Lähmung zur KI-Produktion mit skalierbarer KI-Governance-Plattform mit verlässlichen Ergebnissen, die den richtigen Kontext liefern. Im Folgenden wird aufgeschlüsselt, wie BigID und Atlan in den vier oben beschriebenen Kontextkomponenten Mehrwert schaffen.
Datenkontext
BigID erweitert die Atlan-Unternehmenskontextschicht um Kontextinformationen zu den Daten in Dateien, Objekten oder Datenbankfeldern, sodass Unternehmen Datenkontext für unstrukturierte, strukturierte und semistrukturierte Daten erhalten. Der Unternehmensdatengraph von Atlan nutzt diese Informationen. BigID-Klassifizierungs- und Sensitivitätskennzeichnungen um agentenbasierte Arbeitsabläufe darüber zu informieren, welche Daten für KI-Modelle verwendet (und welche nicht) werden sollen.
Semantischer Kontext
Das Metadatenregister von BigID stellt jederzeit einen zustandsbehafteten Datensatz der technischen Metadaten des gesamten Datenbestands einer Organisation bereit. Die technischen Metadaten von BigID bereichern den Atlan-Katalog und liefern Anwendern zusätzlichen Kontext zum Status der Geschäftsregeln zum Zeitpunkt der Ausführung von KI-Modellen.
Politischer Kontext
BigID ordnet die sensiblen Daten einer Organisation KI-, Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien zu, die regeln, wie Daten verwendet (oder nicht verwendet) werden sollen, einschließlich Arbeitsabläufe für das KI-Risikomanagement. BigID erkennt, wenn die Daten einer Organisation nicht den Vorschriften entsprechen, und ergreift Maßnahmen zum Schutz dieser Daten gemäß den regulatorischen Richtlinien. BigID reichert den Datenkatalog von Atlan mit diesen Richtlinienkontextinformationen an. Klassifizierungs-Tags und Richtlinienwarnungen werden in den detaillierten Datenherkunftsdiagrammen von Atlan verbreitet und liefern Dateneigentümern Kontextinformationen für die erforderlichen Maßnahmen zur Bereinigung von Daten und KI-Pipelines.
Benutzerkontext
BigID-Klassifizierung und Richtlinienwarnungen liefern auch Kontextinformationen für den Benutzer. Mithilfe patentierter Graph-Technologie korreliert BigID Erkenntnisse zu sensiblen Daten über alle Datensätze eines Unternehmens hinweg. Die Ansicht zeigt präzise, wo sich die sensiblen Daten befinden, wer oder was darauf zugreift und wie viele Zugriffsversuche es gab. BigID löst Aktionen entweder direkt oder über API-Aufrufe an die Kontextschicht des Unternehmens aus. Datenzugriffskontrollen anwenden zum Schutz von Daten durch Benutzerrollen.
Abschluss
BigID und Atlan helfen, die Kontextlücke im Bereich KI zu schließen und ermöglichen es Unternehmen, den Wert von KI mit kontrollierten und sicheren Daten voll auszuschöpfen. Abbildung 1 veranschaulicht, wie BigID und Atlan über die Kontextschicht des Unternehmens vertrauenswürdige und konforme Daten bereitstellen. Schließ dich an Atlan aktivieren virtuelle Veranstaltung am 29. April Erfahren Sie mehr darüber, wie Atlan, BigID und das Partner-Ökosystem der Kontextschicht die Zuverlässigkeit von KI in der Produktion beschleunigen.
KI-Kontext in konkrete Maßnahmen umsetzen
Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Systeme mit vertrauenswürdigen, kontrollierten Daten und dem vollständigen Kontext arbeiten.
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