Słownik pojęć

Zarządzanie danymi (data governance)

Czym jest Zarządzanie danymi (data governance)?

Data governance to reguły, role i procesy, według których organizacja ustala, kto może zbierać, wykorzystywać, zmieniać i usuwać jakie dane. Obejmuje odpowiedzialność za jakość danych, prawa dostępu, okresy przechowywania i zgodność z wymogami ochrony danych. Ma szczególne znaczenie w projektach AI, ponieważ modele i agenci są tak niezawodni, jak dane, na których się opierają.

Jak pomaga KI.ordo

KI.ordo wspiera data governance za pomocą ról (przeglądający, edytor, administrator, właściciel), dziennika zmian i eksportu danych.

Dowiedz się więcej

Tematy

zarządzanie danymi
compliance
prawa dostępu

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Przepisy o ochronie danych

Przepisy o ochronie danych to normy prawne regulujące postępowanie z danymi osobowymi. W UE kluczowym aktem jest ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO); wymaga ono między innymi podstawy prawnej dla każdej czynności przetwarzania, minimalizacji danych, przejrzystości wobec osób, których dane dotyczą, oraz umów powierzenia przetwarzania z dostawcami usług. Korzystając z AI, organizacje muszą wyjaśnić, jakie dane trafiają do danych wejściowych, źródeł wiedzy i logów oraz gdzie są przetwarzane.

RODO
ochrona danych
+1

Raportowanie zgodności (compliance)

Raportowanie zgodności to regularne, możliwe do prześledzenia dokumentowanie, czy organizacja spełnia wymogi prawne, normy i polityki wewnętrzne. Typowy raport przedstawia okres i zakres, status każdego wymogu, odstępstwa oraz działania wraz z osobami odpowiedzialnymi i terminami. Służy zarządowi, radom nadzorczym, audytorom lub organom jako dowód, na przykład w zakresie ochrony danych lub bezpieczeństwa informacji.

compliance
raport
+1

Szablon

Walidacja danych

Walidacja danych sprawdza, czy dane są kompletne, poprawnie sformatowane i wiarygodne, zanim zostaną przetworzone dalej. Typowe kontrole dotyczą pól obowiązkowych, formatu adresów e-mail, kodów pocztowych lub dat oraz sprzeczności logicznych – na przykład terminu dostawy przypadającego przed datą zamówienia. Dzięki temu błędy wychodzą na jaw wcześnie, zamiast przedostawać się do raportów, faktur lub analiz AI.

jakość danych
kontrole
+1

Szablon

Przejrzystość AI

Przejrzystość AI oznacza ujawnianie, kiedy zaangażowana jest AI, na jakich danych i źródłach opierają się jej wyniki oraz jak podejmowane są decyzje. Obejmuje to oznaczanie treści AI, możliwe do prześledzenia odniesienia do źródeł, logi i udokumentowane zmiany. Przejrzystość buduje zaufanie, ułatwia usuwanie błędów i jest częściowo wymagana prawem, na przykład przez obowiązki przejrzystości wynikające z unijnego AI Act, zgodnie z którymi ludzie powinni wiedzieć, że mają do czynienia z AI.

Przejrzystość
Zaufanie
+1