【生成式AI時代的數據管理最佳實踐】從治理、技術、組織的角度進行重建
Pataner株式會社（總公司：東京都品川區，代表董事：深野 嗣）公開了指南《【生成式AI時代的數據管理最佳實踐】從治理、技術、組織的角度進行重建》，該指南解釋了企業如何最大限度地發揮生成式AI價值的數據基礎設施策略。
本資料針對AI導入的巨大障礙——「內部數據品質、孤島化、安全性」等課題，不僅從系統理論，更從「治理、技術、組織」三個角度重新定義數據管理，並深入剖析了在實際業務中實現規模化的具體最佳實踐。
▼閱讀完整解說指南（PDF下載）：
https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2
公開背景：AI的大腦是「數據」。輸入垃圾，輸出垃圾。
「導入了生成式AI，但回答準確度低，無法用於業務。」
「擔心機密數據被AI讀取而產生安全風險，導致內部推廣停滯不前。」
近期，面臨此類「數據管理障礙」的企業急劇增加。
無論AI演算法如何進化，如果其參考的內部數據處於「陳舊、錯誤、不知所蹤」的狀態，AI就無法發揮其應有的力量。
在商業環境劇烈變化的今天，數據管理的角色已從「單純的數據儲存工作」轉變為「為AI這個強大引擎注入高品質燃料（數據）的經營策略」。
本資料以商業語言解釋了AI時代企業應採取的數據管理正確方法，即使非技術人員也能理解。
▼閱讀完整解說指南（PDF下載）：
https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2
本資料（白皮書）的亮點
＜圖片＞
【生成式AI時代的數據管理最佳實踐】從治理、技術、組織的角度進行重建
＜目錄＞
・ 前言
・ 生成式AI時代數據管理的重新定義
・ 全球趨勢與日本企業的差距
・ 生成式AI與數據管理的相互依存結構
・ 整理生成式AI特有的數據風險（洩漏、版權、幻覺、毒性）
・ 提升數據品質和提示詞效能的技術基礎
・ 數據管道設計與LLM輸入優化
・ 向量數據庫與嵌入管理
・ 檢索增強生成（RAG）的實施指南
・ 生成式AI數據治理設計：經營層應決定的事，現場應運作的事
・ 將政策落實為「可遵守的形式」：決策點與例外處理
・ AI指南與個人資訊保護法的重點
・ 透過模型卡和審計日誌確保問責制
・ 跨全球據點的多區域設計
・ 組織、人才：如何建立生成式AI數據管理團隊
・ 數據所有權與跨職能協作
・ MLOps/LLMOps技能圖與培訓措施
・ 生成式AI運營（LLMOps/MLOps）中的數據管理：持續改進的機制
・ 訓練數據／推論數據／回饋數據的生命週期管理
・ 事件應對與紅隊演練：將OWASP Top 10「運營化」
・ 評估（Evaluation）與監控：將品質KPI與「業務KPI」連結
・ 總結
・ 全球最容易上手的數據目錄「Tazna」
＜推薦給以下人士＞
・ CDO・CIO・IT部門主管： 希望制定全公司AI・數據基礎設施策略，並向經營層明確展示投資回報率的人士
・ DX推進領導者、數據管理負責人： 為內部數據孤島化或品質下降所困擾，正在尋找具體解決方案和實踐步驟的人士
・ 經營企劃、事業負責人： 希望將生成式AI的導入不僅止於「效率化」，而是直接連結到業務增長，建立競爭優勢的人士
▼閱讀完整解說指南（PDF下載）：
https://tazna.io/contents-ai-datamanagement-2
Pataner提供的熱門內容
「數據活用」實用資料3件套
【數據使用者、DX負責人必看】
涵蓋「數據活用」所需知識的
《數據活用實用資料3件套》
。
完美指南3件套
【「數據」與「AI」理解的決定版】
完全涵蓋生成式AI×數據策略所需知識的《超人氣完美指南3件套》
。
Excel×AI實現數據分析入門書3件套
【「Excel×AI」全面應用於分析】
使用Excel×ChatGPT・Copilot・Python進行數據分析時的參考資料《數據分析入門書3件套》
。
全球最容易上手的數據目錄「Tazna」
數據目錄最初是為資訊系統部門管理內部數據，以及數據分析專業人員尋找數據而開發的軟體。
我們將這樣的數據目錄重新發明為「任何企業、任何職位都能快速、輕鬆使用」的軟體。
重點①：自動生成設計文件
某人努力使用BI工具開發的儀表板。
您能回答顯示的指標是什麼意思嗎？
當您懷疑顯示的數值有誤時，您有辦法立即查詢嗎？
有了Tazna，一切一目了然。
<img src="https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/105601/111/105601-111-7127f96a05fa62409752fcad2285981a-425x303.jpg?width=1950&height=1350&quality=85&format=jpeg&auto=webp 關鍵字：數據、數據目錄、數據管理、元數據、數據分析、數據治理、數據評估、數據智慧
FACT BOX · 重點整理
- 來源：PR TIMES
- 分類：新聞