KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Die meisten Pipelines sind chaotisch, unvollständig oder nicht konform – was Genauigkeit, Datenschutz und Sicherheit gefährdet. BigID unterstützt Unternehmen beim Aufbau sicherer KI-Datenpipelines durch:
Klassifizieren strukturierte und unstrukturierte Daten (einschließlich Code, Chat und Protokolle) nach Vertraulichkeit
Kategorisieren Datensätze mit Geschäftstaxonomien für einen besseren Kontext
Katalogisierung mit einem einheitlichen, durchsuchbaren Metadatenindex
Kuratieren Trainingsdatensätze mit semantischer Suche nach Relevanz und Qualität
Reinigung und Schwärzen sensibler oder toxischer Daten vor dem Training
Compliance-Prüfung Datensätze im Hinblick auf globale Vorschriften und interne Richtlinien
Controlling stufenweise Datenpipelines mit Richtlinienleitplanken und Governance
Die 7 Cs sauberer, konformer und kontrollierter KI-Pipelines.
Scannen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten automatisch – von Datenbanken und Data Lakes bis hin zu Chat-Protokollen, Code-Repositories und Dateien – und kennzeichnen Sie sie nach Vertraulichkeit und Typ.
Gehen Sie über Stichproben hinaus und scannen Sie Petabytes im großen Maßstab
Erkennen Sie PII, PHI, Finanzdaten und mehr
Wenden Sie Geschäftstaxonomien und -bezeichnungen für den Kontext an, damit die KI weiß Was die Daten sind und Wie es sollte verwendet werden.
Richten Sie Datensätze an internen Richtlinien und Geschäftsregeln aus
Standardisieren Sie Namenskonventionen in allen Umgebungen
Erstellen Sie einen durchsuchbaren Metadatenindex, der alle KI-fähigen Datensätze sichtbar und zugänglich macht.
Zentralisieren Sie Metadaten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen
Beseitigen Sie Doppelarbeit und blinde Flecken
Verwenden Sie semantische Suche und Ähnlichkeitsclustering, um die Rechts Datensätze zum Trainieren und Testen von KI-Modellen.
Identifizieren Sie verwandte oder ähnliche Dokumente für umfangreichere Trainingssätze
Entfernen Sie irrelevante oder wertlose Daten automatisch
Schwärzen Sie vertrauliche Daten, bevor sie jemals KI-Modelle erreichen.
Schützen Sie persönliche, regulierte oder toxische Daten bei der Aufnahme
Standardisieren Sie die Datenqualität, um die Modellgenauigkeit zu verbessern
Validieren Sie Datensätze anhand regulatorischer Rahmenbedingungen und interner Governance-Richtlinien.
Stellen Sie sicher, dass die Trainingsdaten mit der DSGVO, CPRA, dem EU AI Act, NIST AI RMF und mehr übereinstimmen
Automatisieren Sie die Richtliniendurchsetzung für Pipeline-Eingaben
Setzen Sie Leitplanken für stufenweise KI-Trainingsdatenpipelines durch, um Risiken zu reduzieren und die Zuverlässigkeit zu verbessern.
Blockieren Sie den Eintritt nicht genehmigter Datensätze in die Pipeline
Überwachen und steuern Sie die Datennutzung während des gesamten Lebenszyklus
Arbeiten Sie mit Petabytes an Unternehmensdaten, nicht nur mit begrenzten Stichproben.
Kontinuierliches Scannen mit geringer Latenz
Unterstützung für Multi-Cloud-, SaaS- und On-Premise-Daten
Verwalten Sie jeden Schritt der Pipeline auf einer Plattform: Erkennung, Klassifizierung, Bereinigung, Compliance und Kontrolle.
Konsolidieren Sie Punkttools in einer einzigen KI-Datenpipeline-Lösung
Bereitstellung einer einzigen zuverlässigen Quelle für die KI-Datenverwaltung
Trainieren Sie KI anhand vertrauenswürdiger Daten – und behalten Sie Genauigkeit, Compliance und Kontrolle.
