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Glossario

Governance dei dati

Che cos’è Governance dei dati?

La governance dei dati comprende le regole, i ruoli e i processi con cui un'organizzazione stabilisce chi può raccogliere, usare, modificare e cancellare quali dati. Include responsabilità per la qualità dei dati, diritti di accesso, tempi di conservazione e rispetto delle norme sulla protezione dei dati. È particolarmente importante nei progetti di IA, perché modelli e agenti sono affidabili solo quanto i dati a cui attingono.

Come aiuta KI.ordo

KI.ordo supporta la governance dei dati con ruoli (Lettore, Editor, Admin, Proprietario), un registro delle modifiche e l'esportazione dei dati.

Scopri di più →: Governance dei dati

Temi

  • gestione dei dati
  • compliance
  • diritti di accesso

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Termini correlati

Normative sulla protezione dei dati

Le normative sulla protezione dei dati sono regole di legge sul trattamento dei dati personali. Nell'UE il riferimento è il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), che richiede tra l'altro una base giuridica per ogni trattamento, la minimizzazione dei dati, trasparenza verso gli interessati e accordi sul trattamento con i fornitori. Quando si usa l'IA occorre chiarire quali dati finiscono negli input, nelle fonti di conoscenza e nei registri, e dove vengono trattati.

  • GDPR
  • protezione dei dati
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Reportistica di compliance

La reportistica di compliance è la documentazione periodica e tracciabile che attesta se un'organizzazione rispetta leggi, norme e politiche interne. Un rapporto tipico indica periodo e ambito, lo stato di ciascun requisito, le non conformità e le misure con responsabili e scadenze. Serve come prova per direzione, organi di controllo, revisori o autorità, ad esempio in materia di protezione dei dati o sicurezza delle informazioni.

  • compliance
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Modello

Validazione dei dati

La validazione dei dati verifica che i dati siano completi, formattati correttamente e plausibili prima di essere elaborati. Controlli tipici riguardano i campi obbligatori, il formato di indirizzi e-mail, CAP o date e le contraddizioni logiche, come una data di consegna precedente a quella dell'ordine. Così gli errori emergono presto, invece di propagarsi in report, fatture o analisi basate sull'IA.

  • qualità dei dati
  • verifica
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Modello

Trasparenza dell'IA

La trasparenza dell'IA consiste nel rendere noto quando è coinvolta un'IA, su quali dati e fonti si basano i suoi risultati e come si arriva alle decisioni. Ne fanno parte l'etichettatura dei contenuti generati, le fonti verificabili, i registri e le modifiche documentate. La trasparenza crea fiducia, facilita la ricerca degli errori ed è in parte obbligatoria per legge, ad esempio per gli obblighi di trasparenza dell'AI Act UE, secondo cui le persone devono poter capire che interagiscono con un'IA.

  • Trasparenza
  • Fiducia
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