Los modelos de IA son tan buenos como los datos que los entrenan. La mayoría de los canales de procesamiento son desordenados, incompletos o no cumplen con las normas, lo que pone en riesgo la precisión, la privacidad y la seguridad. BigID ayuda a las organizaciones a construir canales de datos de IA seguros mediante:
Clasificación datos estructurados y no estructurados (incluidos código, chat y registros) por sensibilidad
Categorización conjuntos de datos con taxonomías empresariales para un mejor contexto
Catalogación con un índice de metadatos unificado y con capacidad de búsqueda
Curaduría conjuntos de datos de entrenamiento con búsqueda semántica de relevancia y calidad
Limpieza y redactar datos sensibles o tóxicos antes del entrenamiento
Comprobación del cumplimiento conjuntos de datos contra regulaciones globales y políticas internas
Controlador Canalizaciones de datos por etapas con políticas de protección y gobernanza
Las 7 C de los procesos de IA limpios, compatibles y controlados.
Escanee automáticamente datos estructurados y no estructurados (desde bases de datos y lagos de datos hasta registros de chat, repositorios de código y archivos) y etiquételos por sensibilidad y tipo.
Vaya más allá de las muestras para escanear petabytes a escala
Detecte PII, PHI, datos financieros y más
Aplicar taxonomías y etiquetas comerciales para el contexto para que la IA sepa qué Los datos son y cómo Debería utilizarse.
Alinear los conjuntos de datos con las políticas internas y las reglas comerciales
Estandarizar las convenciones de nomenclatura en todos los entornos
Cree un índice de metadatos que se pueda buscar y que haga visibles y accesibles todos los conjuntos de datos preparados para IA.
Centralizar metadatos en fuentes estructuradas y no estructuradas
Eliminar la duplicación y los puntos ciegos
Utilice la búsqueda semántica y la agrupación por similitud para ensamblar el bien conjuntos de datos para entrenar y probar modelos de IA.
Identificar documentos relacionados o similares para conjuntos de entrenamiento más completos
Eliminar automáticamente datos irrelevantes o de poco valor
Redacte datos confidenciales antes de que lleguen a los modelos de IA.
Proteja los datos personales, regulados o tóxicos en el momento de la ingestión
Estandarizar la calidad de los datos para mejorar la precisión del modelo
Validar conjuntos de datos frente a marcos regulatorios y políticas de gobernanza interna.
Asegúrese de que los datos de entrenamiento se alineen con el RGPD, la CPRA, la Ley de IA de la UE, el RMF de IA del NIST y más.
Automatizar la aplicación de políticas en las entradas del pipeline
Implementar medidas de seguridad en las canalizaciones de datos de entrenamiento de IA por etapas para reducir el riesgo y mejorar la confiabilidad.
Bloquear el ingreso de conjuntos de datos no aprobados al pipeline
Supervisar y gestionar el uso de datos durante todo el ciclo de vida.
Opere con petabytes de datos empresariales, no solo con muestras limitadas.
Escaneo continuo con impacto de baja latencia
Compatibilidad con múltiples nubes, SaaS y datos locales
Gestione cada paso del proceso de venta en una única plataforma: descubrimiento, clasificación, limpieza, cumplimiento y control.
Consolide herramientas puntuales en una única solución de canalización de datos de IA
Proporcionar una única fuente de verdad para la gobernanza de datos de IA
Entrene la IA con datos confiables y mantenga la precisión, el cumplimiento y el control.
