La qualité des modèles d'IA dépend des données qui les alimentent. La plupart des pipelines sont désordonnés, incomplets ou non conformes, ce qui compromet leur exactitude, leur confidentialité et leur sécurité. BigID aide les organisations à créer des pipelines de données d'IA sécurisés en :
Classement données structurées et non structurées (y compris le code, le chat et les journaux) par sensibilité
Catégorisation ensembles de données avec taxonomies d'entreprise pour un meilleur contexte
Catalogage avec un index de métadonnées unifié et consultable
Conservation ensembles de données de formation avec recherche sémantique de pertinence et de qualité
Nettoyage et rédiger les données sensibles ou toxiques avant la formation
Vérification de la conformité ensembles de données par rapport aux réglementations mondiales et aux politiques internes
Contrôle pipelines de données mis en scène avec des garde-fous politiques et une gouvernance
Les 7 C des pipelines d’IA propres, conformes et contrôlés.
Analysez automatiquement les données structurées et non structurées — des bases de données et des lacs de données aux journaux de discussion, aux référentiels de code et aux fichiers — et étiquetez-les par sensibilité et par type.
Allez au-delà des échantillons pour numériser des pétaoctets à grande échelle
Détectez les PII, PHI, les données financières et plus encore
Appliquer des taxonomies et des étiquettes commerciales pour le contexte afin que l'IA sache quoi les données sont et comment il devrait être utilisé.
Aligner les ensembles de données avec les politiques internes et les règles métier
Normaliser les conventions de dénomination dans tous les environnements
Créez un index de métadonnées consultable qui rend tous les ensembles de données compatibles avec l'IA visibles et accessibles.
Centraliser les métadonnées sur des sources structurées et non structurées
Éliminer les doublons et les angles morts
Utilisez la recherche sémantique et le clustering de similarité pour assembler les droite ensembles de données pour la formation et le test des modèles d'IA.
Identifier les documents connexes ou similaires pour des ensembles de formation plus riches
Supprimez automatiquement les données non pertinentes ou de faible valeur
Rédigez les données sensibles avant qu’elles n’atteignent les modèles d’IA.
Protégez les données personnelles, réglementées ou toxiques lors de l'ingestion
Normaliser la qualité des données pour améliorer la précision du modèle
Valider les ensembles de données par rapport aux cadres réglementaires et aux politiques de gouvernance interne.
Assurez-vous que les données de formation sont conformes au RGPD, au CPRA, à la loi européenne sur l'IA, au NIST AI RMF, etc.
Automatiser l'application des politiques sur les entrées du pipeline
Appliquez des garde-fous sur les pipelines de données de formation d’IA par étapes pour réduire les risques et améliorer la fiabilité.
Empêcher les ensembles de données non approuvés d'entrer dans le pipeline
Surveiller et gérer l'utilisation des données tout au long du cycle de vie
Fonctionnez sur des pétaoctets de données d’entreprise, pas seulement sur des échantillons limités.
Analyse continue avec un impact à faible latence
Prise en charge des données multicloud, SaaS et sur site
Gérez chaque étape du pipeline sur une seule plateforme : découverte, classification, nettoyage, conformité et contrôle.
Consolider les outils ponctuels dans une solution unique de pipeline de données d'IA
Fournir une source unique de vérité pour la gouvernance des données de l'IA
Entraînez l'IA sur des données fiables — et maintenez l'exactitude, la conformité et le contrôle.
