top of page

บทบาทของ Data Governance ในการสนับสนุน AI Governance

  • รูปภาพนักเขียน: Kasidet Khongphuttikun
    Kasidet Khongphuttikun
  • 3 วันที่ผ่านมา
  • ยาว 3 นาที
data governance Ai governance

ช่องว่างระหว่าง Data Governance และ AI Governance

การนำ AI มาใช้งานอย่างรวดเร็วได้เปิดเผยช่องว่างใน Data Governance แบบดั้งเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรื่องความรับผิดชอบสำหรับกิจกรรม AI Governance ที่เฉพาะเจาะจง Gartner พบว่าการรวมเอา data governance และ model governance เข้าด้วยกันส่งผลให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพในการดำเนินงานที่วัดผลได้ และเพิ่มความเสี่ยงขององค์กร

ผู้นำด้าน D&A ตระหนักว่า model governance ต้องการกรอบการทำงานเฉพาะทางสำหรับการจัดการความลำเอียง (bias) การรับประกันความเป็นธรรม (fairness) และการสามารถอธิบายได้ (explainability) ผู้นำด้านเทคโนโลยีมักขับเคลื่อน AI Governance แต่ผู้นำด้าน D&A มีตำแหน่งที่เหมาะสมที่สุดในการรับประกันว่าข้อมูลพร้อมสำหรับ AI — มีความแม่นยำ เชื่อถือได้ และมีแหล่งที่มาที่ถูกต้องตามจริยธรรม

Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2027 องค์กรที่มีการบูรณาการ data และ AI Governance จะบรรลุผลกระทบทางธุรกิจจากโครงการ AI สูงกว่า 10% เมื่อเทียบกับองค์กรที่มีการกำกับดูแลแบบกระจัดกระจาย


ความแตกต่างระหว่าง Data Governance และ Model Governance

องค์กรหลายแห่งเข้าใจผิดว่า AI, data และ analytics governance เป็นวินัยเดียวกัน แต่จริงแล้ว Data Governance และ model governance มีวัตถุประสงค์และข้อกำหนดที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน

Data Governance

Data Governance มุ่งเน้นไปที่นโยบาย มาตรฐาน บทบาท และกระบวนการที่รับประกันคุณภาพข้อมูล ความสอดคล้อง ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และการเข้าถึงตลอดวงจรชีวิตข้อมูล

ขอบเขตหลัก:

  • กรอบการทำงานสำหรับการจัดการทรัพย์สินข้อมูลผ่านนโยบาย ขั้นตอน และความรับผิดชอบ

  • รับประกันคุณภาพข้อมูล ความปลอดภัย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และคุณค่าทางธุรกิจ

  • การสร้างและบังคับใช้นโยบายข้อมูล การรับประกันคุณภาพและมาตรฐานข้อมูล

ทีมหลัก:

  • Data Management Team

  • Business Executives

  • Data Stewards

กระบวนการสำคัญ:

  • Data Observability

  • DataOps

  • Data Labeling

  • Metadata Management

  • Access Control

Model Governance

Model Governance สร้างความไว้วางใจในโมเดลโดยรับประกันความโปร่งใส ความเป็นธรรม และความรับผิดชอบ

ขอบเขตหลัก:

  • กรอบการทำงานสำหรับกำกับดูแลวงจรชีวิตทั้งหมดของโมเดล AI

  • รับประกันการควบคุมที่แข็งแกร่ง audit trails และโปรโตคอลการตรวจสอบความถูกต้อง

  • การปฏิบัติตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบและจริยธรรม

ทีมหลัก:

  • AI Teams

  • Data Science Teams

  • Machine Learning Teams

  • Analytics Teams

กระบวนการสำคัญ:

  • Model Observability

  • ModelOps

  • Feature Engineering

  • MLOps

  • Bias Mitigation

  • Model Validation

  • Explainability

ผลผลิตสำคัญ:

  • Model Cards

  • Model Version History Logs

  • Bias and Fairness Audit Reports

  • AI Risk Management

  • AI Use-Case Registry


สถานะปัจจุบันของ Data Governance และ AI

แม้ว่าความสำคัญของทั้ง data และ model governance จะเพิ่มขึ้น แต่องค์กรส่วนใหญ่ยังไม่ได้ตอบสนองมาตรฐานที่เหมาะสม:

ข้อมูลที่ไม่พร้อมสำหรับ AI:

  • เพียง 46% ที่ข้อมูลตรงตามข้อกำหนดการตรวจสอบและยืนยันในขั้นตอนการพัฒนา

  • เพียง 46% ที่การแสดงข้อมูลในโมเดลมีความหลากหลายเพื่อหลีกเลี่ยงความลำเอียง

  • เพียง 48% ที่ข้อมูลได้รับการติดตามคุณภาพอย่างต่อเนื่อง

  • เพียง 43% ที่มีข้อมูล lineage ที่ติดตามและเข้าถึงได้

โมเดลที่ขาด Governance:

  • เพียง 42% ของกรณีการใช้งานที่ปฏิบัติตามแนวทางลดความลำเอียงและรับประกันความโปร่งใส ความสามารถอธิบายได้ และความไว้วางใจ

  • เพียง 48% ที่ model deployment pipelines รองรับการจัดการและการสังเกตการณ์โมเดล

  • เพียง 49% ที่ D&A/AI governance ที่มีอยู่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์


บทบาทที่ชัดเจนของ Data Governance ใน AI Governance

1. ความรับผิดชอบที่แยกออกมาชัดเจน

การกำหนด Role ที่ชัดเจนเป็นสิ่งจำเป็น ผู้นำด้าน D&A ต้องรับผิดชอบข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI ภายในกรอบ AI Governance ที่กว้างขึ้น การขาดความรับผิดชอบต่อความเสี่ยง D&A เพิ่มการเปิดเผยความเสี่ยงขององค์กร

การแบ่งหน้าที่ความรับผิดชอบใน AI Governance:

  • 41% ขององค์กรมีทีมธุรกิจ-เทคโนโลยีร่วมกันที่รับผิดชอบ D&A governance

  • 25% ให้ IT เป็นผู้นำหลัก

  • ประมาณ 1 ใน 3 ขององค์กรให้ผู้นำ IT และเทคโนโลยีรับผิดชอบ AI governance

  • น้อยกว่า 1 ใน 4 ที่ทีม D&A governance เป็นผู้นำ AI governance

  • 80% ขององค์กรมีทีม AI เฉพาะทางตั้งแต่หนึ่งทีมขึ้นไป

  • เกือบครึ่งหนึ่งของทีมเหล่านี้มีกิจกรรม AI governance อยู่ในขอบเขตงาน

2. จัดลำดับความสำคัญของ AI-Ready Data

Data Governance ไม่ได้นำ AI อย่างเต็มรูปแบบ ผู้นำด้าน D&A ต้องขยาย D&A governance แบบค่อยเป็นค่อยไปเพื่อตอบสนองความต้องการของ AI สำหรับข้อมูลที่พร้อมใช้งาน

มากกว่า 75% ขององค์กรจัดอันดับ "AI-ready data" ในลำดับความสำคัญการลงทุนอันดับต้นๆ ห้าอันดับ แต่องค์กรส่วนน้อยที่ได้ปรับใช้แนวทางปฏิบัติที่จำเป็น เช่น:

  • Data observability

  • Lineage tracking

  • Data labeling

AI-ready data อยู่ในขอบเขตการจัดการโดย D&A governance ใน 52% ขององค์กร ขอบเขตที่ชัดเจนนี้ส่งเสริมความรับผิดชอบเพื่อรับประกันว่าระบบ AI ถูกสร้างบนข้อมูลที่เชื่อถือได้ โดยไม่ขยายหน้าที่ของ D&A ไปยังพื้นที่อื่นของ AI governance มากเกินไป

3. หลีกเลี่ยงการรวม Data และ Model Governance เข้าด้วยกัน

การ conflate data และ model governance สร้างความสับสนและความไม่มีประสิทธิภาพ องค์กรควร:

  • แยกความแตกต่างอย่างชัดเจน: เข้าใจว่า data governance และ model governance มีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน

  • ใช้ทรัพยากรที่เหมาะสม: จัดสรรทักษะและเครื่องมือที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละด้าน

  • สร้างกรอบการทำงานที่ต่อเนื่อง: เชื่อมโยงการกำกับดูแล data และ model ผ่านกรอบการทำงานที่สนับสนุนผลลัพธ์ขององค์กร

  • นำ Adaptive Governance มาใช้: เคลื่อนไปสู่รูปแบบ governance ที่อิงผลลัพธ์และความคล่องตัว


กลยุทธ์สำหรับการบูรณาการ Data Governance และ AI Governance

1. ทำแผนที่และประเมินโครงสร้าง Governance

Gartner แนะนำให้ผู้นำ D&A ทำแผนที่และประเมินโครงสร้าง governance ที่มีอยู่สำหรับ AI, data และ analytics ตามการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ประสิทธิผล และความสมบูรณ์

ขั้นตอนสำคัญ:

  • กำหนดความรับผิดชอบอย่างชัดเจนสำหรับกิจกรรม governance หลัก

  • ระบุช่องว่างในโครงสร้าง governance ปัจจุบัน

  • ประเมินความซ้ำซ้อนและความสับสน

2. เจรจาและกำหนดสิทธิ์ในการตัดสินใจ

สร้างสิทธิ์การตัดสินใจที่ชัดเจนสำหรับ AI, data และ analytics governance เพื่อหลีกเลี่ยงความสับสนและช่องว่างในความรับผิดชอบ

ตัวอย่างกิจกรรม governance ที่ต้องกำหนดความรับผิดชอบ:

  • Data quality management

  • Privacy protection

  • Cybersecurity

  • Model validation

  • Ethical oversight

  • Data access control

3. สร้างกลไกการประสานงานข้ามสายงาน

สร้างช่องทางการสื่อสารและกลไกการทำงานร่วมกันระหว่าง D&A, AI, IT และฟังก์ชันการจัดการความเสี่ยง

แนวทางปฏิบัติ:

  • จัดตั้งคณะกรรมการ governance ข้ามสายงาน

  • สร้างช่องทางการสื่อสารเป็นประจำเกี่ยวกับ AI governance

  • ส่งเสริม AI และ data literacy ภายในองค์กร

  • ปรับใช้ data stewardship เป็น AI stewardship

4. ลงทุนใน AI-Ready Data Capabilities

พัฒนาความสามารถพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการสนับสนุนความโปร่งใส ความน่าเชื่อถือ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ระบบ AI ต้องการ

ลำดับความสำคัญ:

  • Data observability platforms

  • Automated lineage tracking

  • Data labeling processes

  • Data quality monitoring

  • Metadata management systems


ผลกระทบของการมี Data Governance ที่รองรับ AI

องค์กรที่มีการบูรณาการ data และ AI Governance จะได้รับประโยชน์:

ด้านประสิทธิภาพ:

  • ลดความซ้ำซ้อนในกระบวนการ governance

  • เพิ่มความเร็วในการพัฒนาและปรับใช้ AI

  • ลดต้นทุนในการจัดการความเสี่ยง

ด้านความเสี่ยง:

  • ลดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

  • เพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ AI

  • ป้องกันความล้มเหลวของโครงการ AI

ด้านคุณค่าทางธุรกิจ:

  • เพิ่มผลกระทบทางธุรกิจจากโครงการ AI 10%

  • เพิ่มอัตราการนำ AI use cases ไปใช้งานจริง

  • สามารถนำข้อมูลและ data products กลับมาใช้ใหม่ได้

Gartner เตือนว่าภายในปี 2027 องค์กร 60% จะไม่สามารถบรรลุคุณค่าที่คาดหวังจาก AI use cases ของพวกเขาเนื่องจากกรอบ ethical governance ที่ไม่สอดคล้องกัน


สรุป: Data Governance คือรากฐานของ AI ที่ประสบความสำเร็จ

ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการแข่งขันทางธุรกิจ Data Governance ที่มีประสิทธิภาพไม่ใช่แค่ตัวเลือก แต่เป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ ผู้นำด้าน D&A ต้องเข้าใจ Role ที่แตกต่างแต่สำคัญของพวกเขาใน AI Governance โดยมุ่งเน้นที่การสร้างข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI พร้อมทั้งทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI, cybersecurity และ risk management

ความสำเร็จจะมาจาก:

  • การกำหนด Role และความรับผิดชอบที่ชัดเจน

  • การแยกความแตกต่างระหว่าง data และ model governance

  • การลงทุนใน AI-ready data capabilities

  • การสร้างกลไกการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน

  • การนำ adaptive governance มาใช้

องค์กรที่สามารถบูรณาการ Data Governance และ AI Governance อย่างมีประสิทธิภาพจะได้เปรียบในการแข่งขันและสามารถสร้างคุณค่าจาก AI ได้อย่างยั่งยืน


ALPHASEC: พันธมิตรของคุณในการสร้าง Data Governance และ AI Governance ที่บูรณาการ

ALPHASEC เข้าใจดีว่าการสร้าง Data Governance ที่รองรับ AI Governance ต้องการความเชี่ยวชาญและประสบการณ์เฉพาะทาง เราช่วยองค์กรสร้างกรอบการทำงานที่บูรณาการทั้งสองด้านอย่างมีประสิทธิภาพ

บริการหลักด้าน Data Governance สำหรับ AI:

  • AI Governance Framework Design: ออกแบบกรอบ AI Governance ที่บูรณาการกับ Data Governance อย่างสมบูรณ์

  • AI-Ready Data Assessment: ประเมินความพร้อมของข้อมูลสำหรับ AI และแนะนำแผนพัฒนา

  • Governance Operating Model: สร้างโมเดลการดำเนินงานที่กำหนด Role และความรับผิดชอบอย่างชัดเจน

  • Model Governance Framework: สร้างกรอบการทำงานเฉพาะสำหรับ model governance ที่แยกจาก data governance

  • Cross-Functional Coordination: ช่วยสร้างกลไกการทำงานร่วมกันระหว่าง D&A, AI, IT และ risk teams

ทีมผู้เชี่ยวชาญของ ALPHASEC มีประสบการณ์ช่วยองค์กรสร้างความสมดุลระหว่าง Data Governance และ AI Governance เพื่อให้บรรลุผลกระทบทางธุรกิจสูงสุดจากโครงการ AI พร้อมทั้งจัดการความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ

ติดต่อ ALPHASEC วันนี้เพื่อเริ่มต้นสร้างรากฐาน Data Governance ที่แข็งแกร่งและพร้อมรองรับการเติบโตของ AI ในองค์กรของคุณ

 
 
bottom of page