Yazan Dr. Pragyansmita Nayak, Baş Veri Bilimcisi, Hitachi Vantara Federal
Ulusal güvenlik, teknolojik ilerlemenin birçok yönden yönlendirdiği dönüştürücü bir yolculuğun ortasındadır. Bu yollardan biri, Savunma Bakanlığı (DoD) gibi Federal kurumların kendilerini veri konumu, depolama ve yönetiminin titizlikle değerlendirilmesinin güvenlik ve karar verme açısından hayati önem taşıdığı kritik bir noktada bulmasına yol açtı. Ancak güvenliği güçlendirmek ve yetkili veri erişilebilirliğini sağlamak için veri dokusuna veya veri ağına dayanan mimarileri aktif olarak benimserken, aynı zamanda çeşitli amaçlar için büyük miktarda veri birikmesiyle de uğraşırlar; bunların bir kısmı kullanılmayabilir ve bu nedenle sayısız uzun süre boyunca hiçbir zaman kullanılamayacaktır. değerleri veya faydaları azalmaya başlamadan önce değerli bilgiler. Gelişen ortam, yalnızca veri kategorizasyonu ve etiketleme konusunda ileriyi düşünen bir yaklaşımı değil, aynı zamanda veri egemenliği, fazlalık ve veri bozulmasının olası sonuçları gibi zorlukların üstesinden gelmek için stratejik önlemleri de gerektirmektedir.
Veri Kategorizasyonunun Önemli Rolü
Etkili veri etiketleme, dosyalama ve sınıflandırma, çeşitli temel nedenlerden dolayı Federal kurumlar için hayati öneme sahiptir. Bu süreçler (genellikle otomatikleştirilmiş ve zaman içinde öğrenmek ve gelişmek için bir tür Makine Öğrenimi’nden yararlanan arka planda) veri anlayışını geliştirerek kurumların kritik operasyonlar veya karar verme için gerekli bilgileri belirlemesine ve önceliklendirmesine olanak tanır. Veri arama önemli bir artış sağlar (burada veri aramanın veri aramadan farklı olduğunu unutmayın) ve kuruluşun veri külliyatını veya ekosistemini daha organize hale getirir ve veri uygulayıcıları aracılığıyla karar vericiler aracılığıyla BT’den çeşitli paydaşlar için erişilebilir hale getirir. Kaynak tahsisinin kolaylaştırılması, dikkatin ve kaynakların en kritik ve değerli verilerin yönetilmesi ve güvence altına alınmasına yönlendirilmesi ve böylece gereksiz bilgilerden kaynaklanan operasyonel maliyetlerin azaltılması yoluyla kolaylaştırılır. Ek olarak, iyi kategorize edilmiş veriler stratejik karar almayı destekleyerek kurumların anlamlı içgörüler elde etmesini ve misyon hedeflerini geliştirmek için verimli operasyonları yönlendirmesini sağlar.
Kapsamlı Veri Yönetişim Politikalarının Oluşturulması
Buna paralel olarak, her kurumun farklı ihtiyaçlarının dikkate alındığı kapsamlı veri yönetişimi politikalarının uygulanması Federal kurumlar için çok önemlidir. Veri sınıflandırma kriterlerini, erişim kontrollerini, veri yaşam döngüsü aşamalarını, uyumluluk gerekliliklerini ve yapay zekanın entegrasyonuna yönelik yönergeleri kapsayan standartlaştırılmış politikalar, bu kurumlara büyük fayda sağlayabilir. İyi tanımlanmış kriterler ve sınıflandırma standartları, farklı veri türlerinin işlenmesine, depolanmasına ve erişimine rehberlik ederek uygun güvenlik önlemlerinin uygulanmasını sağlar ve daha birleşik ve güvenli bir veri ortamını teşvik eder.
Dijital Çağda Güvenlik Risklerini Ele Alma
Dijital çağda güvenlik risklerinin ele alınması bu ortamın çok önemli bir yönüdür. Gereksiz verilerin tutulmasından kaynaklanan güvenlik riskleri, eski veya yedekli verilerin saldırı yüzeyini arttırması ve siber saldırganlara daha fazla potansiyel giriş noktası sağlaması nedeniyle artar. Güvenli veri imha yöntemlerinin uygulanması, kayıt yönetimi için temel olmaya devam ediyor ve yapay zeka, alakasız verilerin tanımlanmasını ve imha edilmesini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Düzenli denetimler ve uyumluluk kontrolleri, hem insan hem de makine öğrenme hatalarını ele alarak, veri imha politikalarına ve mevzuat uyumluluğuna uygunluğu doğrulamak için yapay zeka odaklı süreçlere odaklanmalıdır. Veri bütünlüğünün sağlanması, hassas bilgilerin aktarım sırasında ve bekleme sırasında korunması için veri şifreleme gibi ek hususları içerir. Düzenli veri yedeklemeleri, dinamik katmanlama ve güçlü kurtarma mekanizmaları, veri kaybı veya sistem arızası risklerini azaltmak ve aynı zamanda veri kullanıcılarına doğru verilerin iletilmesini sağlamak için gerekli hale gelir (ve eski veriler, veri erişimini ve analiz işlem süresini kısaltmaz) ).
Veri Yaşam Döngüsü Entegrasyonunu Yönlendirmede Yapay Zekanın Rolünden Yararlanma
Yapay zekanın veri yönetimindeki rolü, yapay zekanın yalnızca onu besleyen veriler kadar güçlü olduğunun anlaşılmasıyla vurgulanmaktadır. Federal kurumlar, her çabuk bozulan ürün gibi verilerin de bir raf ömrü olduğunun bilincinde olarak, ilgili ve güncel verileri kullandıklarından emin olmalıdır. Yapay zeka, sınıflandırma süreçlerinde verimliliği ve doğruluğu artırarak veri yönetiminde önemli bir rol oynadığından, doğru verilerin işlenmesi sonsuz olasılıkların kilidini açar. Modellerden öğrenen makine öğrenimi algoritmaları, verileri önceden tanımlanmış kriterlere göre otomatik olarak etiketler ve kategorilere ayırır, tutarlılık ve doğruluk sağlarken kategorizasyon sürecini hızlandırır, böylece hem insan hem de makine öğrenimi hataları riskini azaltır (manuel öğrenmenin aksine çok büyük zaman tasarrufu dışında) tekrarlanan bir görevin gözden geçirilmesi ve otomasyonu). Bu, teknolojik gelişmeler, veri yönetimi ve ulusal güvenlik zorunlulukları arasındaki kritik bağlantının altını çiziyor.
Veri yaşam döngüsünü ve yönetimini, özellikle de yapay zekanın entegrasyonuyla sürekli olarak yeniden gözden geçirmek çok önemlidir. Verilerin oluşturulmasından imha edilmesine kadar yapılandırılmış bir yaklaşımın uygulanması, verimliliğin ve doğruluğun artırılması için yapay zekanın kullanılmasını sağlar. Gereksiz veya güncelliğini kaybetmiş verilerin tutulmasıyla ilişkili riskleri en aza indirmek için veri saklama süreleri, arşivleme süreçleri ve güvenli imha yöntemlerine ilişkin protokoller tanımlanmalıdır.
yazar hakkında
Dr. Pragyansmita Nayak, Hitachi Vantara Federal’de (HVF) Baş Veri Bilimcisidir. Verileri, API’leri, algoritmaları ve uygulamaları düzenleyen çözüm mimarilerinin “Sanattan Bilime” özelliğini araştırıyor. Yazılım geliştirme ve veri bilimi (Analitik, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme) alanında 25 yıldan fazla deneyime sahiptir. Federal Muhasebe, Operasyonel Analitik, Veri Dokusu, Nesne Depolama, Meta Veri yönetimi, Kayıt Yönetimi ve Veri Yönetişimi alanlarında birçok Federal Hükümet kurumu (DoD/Sivil) için projeler yönetmiştir. Doktora derecesine sahiptir. GMU’dan (Fairfax, VA) Hesaplamalı Bilimler ve Bilişim alanında lisans ve Bilgisayar Bilimleri Lisans Diploması. Pragyan’ın mesleki deneyimi hakkında daha fazla bilgi için lütfen LinkedIn ve Twitter profillerini ziyaret edin.