ما هي إدارة البيانات؟
تتضمن إدارة البيانات العمليات والسياسات التي تضمن أن البيانات في حالة مناسبة لدعم مبادرات الأعمال والعمليات. تقوم المنظمات الحديثة بجمع البيانات من مصادر مختلفة على نطاق واسع لتعزيز العمليات وتقديم الخدمات. ومع ذلك، لا تكون عملية صنع القرار القائمة على البيانات فعالة إلا عندما تلبي البيانات معايير الجودة والنزاهة المطلوبة.
تحدد إدارة البيانات الأدوار والمسؤوليات والمعايير لاستخدام البيانات. ويحدد من يمكنه اتخاذ أي إجراء، وعلى أي بيانات، واستخدام الأساليب، وفي أي مواقف. مع استخدام المزيد من البيانات لدعم حالات استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، أصبح من الأهمية بمكان أن تلبي جميع استخدامات البيانات المتطلبات التنظيمية والأخلاقية. تعمل إدارة البيانات على موازنة أمان البيانات مع الأهداف التكتيكية والاستراتيجية لضمان أقصى قدر من الفعالية.
ما سبب أهمية إدارة البيانات؟
تم استخدام برامج إدارة البيانات فيما مضى لقفل البيانات في المخازن لمنع تسربها أو سوء استخدامها. ومع ذلك، فإن نتيجة مجموعة البيانات المنعزلة هي أنه يجب على المستخدمين الشرعيين تجاوز الحواجز للوصول إلى البيانات عندما يحتاجون إليها. عن غير قصد، تتم إعاقة الابتكار القائم على البيانات.
في استطلاع عام 2024 شمل 350 من المسئولين عن البيانات (CDOs) والأدوار التي تكافئهم رتبةً، وجدت MIT CDOIQ أن 45% من مسؤولي البيانات (Chief Data Officers) يحددون إدارة البيانات كأولوية قصوى. يرغب قادة البيانات هؤلاء في إنشاء إطار حوكمة البيانات الذي يتيح لهم إتاحة البيانات للأشخاص والتطبيقات المناسبة عند الحاجة مع الحفاظ على البيانات آمنة ومأمونة من خلال الضوابط المناسبة في مكانها.
الموازنة بين الوصول والتحكم
لديك وسيلتان لجعل الحوكمة عاملًا مساعدًا للابتكار: الوصول والتحكم. مفتاح النجاح هو إيجاد التوازن الصحيح بين الاثنين - تختلف نقطة التوازن لكل منظمة. عندما تمارس قدرًا كبيرًا من التحكم، يتم حجز البيانات في مجموعة البيانات المنعزلة ولن يتمكن المستخدمون من الوصول إلى البيانات عندما يحتاجون إليها. يؤدي ذلك إلى إعاقة الإبداع، وإلى إنشاء أنظمة تكنولوجيا المعلومات الظلية التي تترك البيانات قديمة وغير آمنة. في المقابل، عندما توفر قدرًا كبيرًا من الوصول، فإن مخاطر البيانات تصبح غير منظمة عبر التطبيقات ومخازن البيانات، مما يزيد من مخاطر الوصول غير المصرح به ويؤثر على جودة البيانات.
تعمل عمليات إدارة البيانات على موازنة الوصول مع التحكم، مما يمنح المستخدمين الثقة في البيانات. إنها تعزز الاكتشاف المناسب والتنظيم والحماية ومشاركة البيانات، وتشجع الابتكار مع حماية البيانات.
ما هي إدارة التحليلات؟
تحكم إدارة التحليلات البيانات لاستخدامها في التطبيقات التحليلية، فضلًا عن التحكم في استخدام أنظمة التحليلات. يمكن لفريق إدارة التحليلات إنشاء آليات الحوكمة، مثل إصدار تقارير التحليلات والوثائق. كما هو الحال دائمًا، عليك تتبع المتطلبات المؤسسية، ووضع سياسة الشركة، وتوفير حواجز الحماية للمؤسسة الأوسع.
ما هي مزايا إدارة البيانات؟
توفر إدارة البيانات إطارًا منظمًا لإدارة البيانات عبر المؤسسة. فيما يلي بعض الميزات الرئيسية.
تحسين جودة البيانات
تضع إدارة البيانات معايير لدقة البيانات واكتمالها واتساقها. يمكنك الحصول على بيانات ذات صلة وحديثة وسهلة التفسير يثق بها جميع أصحاب المصلحة. تعمل هذه البيانات عالية الجودة على تقليل الأخطاء وتوليد إحصائيات دقيقة وفي الوقت المناسب لاتخاذ القرارات الاستراتيجية والتشغيلية.
دعم الثقافة القائمة على البيانات
تعمل استراتيجية حوكمة البيانات الفعالة على تعزيز ثقافة تقدر البيانات، وتشجع جميع الموظفين على استخدام البيانات وفهمها في عملهم. كما تُحفِّز مشاركة مجتمع الأعمال ويدفع تكامل البيانات عبر مجالات الأعمال المشاركة. تعمل المواءمة بين مهندسي البيانات ومستخدمي الأعمال على تعزيز محو الأمية الشاملة للبيانات والقدرات التحليلية للمؤسسة.
زيادة الكفاءة التشغيلية
تساعد إدارة البيانات على تحديد نموذج التشغيل الصحيح، وخاصة مستوى المركزية واللامركزية المطلوبة. يمكنك إنشاء ممارسات إدارة بيانات متسقة تعمل على تبسيط العمليات. تعمل ملكية البيانات وحقوق الوصول المحددة بوضوح على تسهيل التعاون عبر الأقسام، مما يضمن عمل الجميع مع نفس مصادر البيانات الموثوقة. مواءمة الجهود بين الفرق لتقليل الازدواجية وخفض التكاليف التشغيلية وتحسين الإنتاجية.
دعم الامتثال للوائح التنظيمية
تتبنى أطر حوكمة البيانات نهجًا استباقيًا لإدارة المخاطر، مما يضمن توافق ممارسات البيانات مع اللوائح القانونية والصناعية. يمكنك منع الوصول غير المصرح به من خلال سياسات محددة مركزيًا لمن يمكنه الوصول إلى البيانات أو تعديلها. لحماية البيانات الحساسة تدعم أدوات إدارة البيانات الامتثال للوائح الخصوصية.
ما المقصود بإدارة تعلّم الآلة (ML)؟
تطبق حوكمة تعلّم الآلة العديد من ممارسات إدارة البيانات نفسها على تعلّم الآلة. تحتاج جودة البيانات وتكامل البيانات إلى توفير البيانات المطلوبة للتدريب النموذجي ونشر الإنتاج (متاجر الميزات من الجوانب المهمة لذلك). يولي الذكاء الاصطناعي المسؤول (AI) اهتمامًا خاصًا لاستخدام البيانات الحساسة لبناء النماذج. تشمل إمكانات حوكمة التعلم الآلي الإضافية تمكين الأشخاص من المشاركة في بناء النموذج ونشره ومراقبته؛ وتوثيق التدريب على النماذج، وإصدار الإصدارات، وحالات الاستخدام المدعومة، وتوجيه استخدام النموذج الأخلاقي؛ ومراقبة النموذج في الإنتاج للتأكد من دقته، واكتشاف الانحراف، والتجهيز الزائد، وعدم ملاءمته.
يتطلب الذكاء الاصطناعي المولّد قدرات إضافية لإدارة البيانات، مثل جودة البيانات وسلامتها لدعم تكييف النماذج التأسيسية للتدريب والاستدلال، وإدارة السمية والتحيز التوليدي للذكاء الاصطناعي، وعمليات نموذج التأسيس (FM): FMOps.
يمكنك دعم الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة بنفس برنامج إدارة البيانات. تجهيز البيانات ضروري لتحويل البيانات إلى نموذج يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة استخدامه للتدريب واستنتاج الإنتاج - ولكن إعداد البيانات الأكثر كفاءة هو الإعداد الذي لا يتعين عليك القيام به. يقضي علماء البيانات الكثير من الوقت في إعداد البيانات لكل حالة استخدام - يمكن لفريق إدارة البيانات الخاص بك المساعدة في التخفيف من هذا العبء الثقيل غير المتمايز. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لإدارة البيانات الإشراف على إنشاء مخازن الميزات المشكّلة لاستخدامها في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
أخيرًا، تجب حماية البيانات الحساسة بشكل مناسب، حتى يتمكن فريقك من التخفيف من مخاطر استخدام البيانات الحساسة لتدريب نماذج المؤسسة.
تمامًا مثل التحليلات بشكل عام، يجب عليك التحكم في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التي تقوم بإنشائها أو تخصيصها. من الناحية المثالية، يجب أن يرتبط هذا ارتباطًا وثيقًا بإدارة التحليلات، لأن هذه الوظيفة ستعرف كيفية دعم مجالات الأعمال المختلفة.
من يبني إدارة البيانات؟
يتطلب بناء استراتيجية قوية لإدارة البيانات العديد من الوظائف الوظيفية.
الرعاة التنفيذيون
وهي تحدد وتضع مبادئ ومعايير وسياسات إدارة البيانات في جميع أنحاء المؤسسة. كما أنهم يفهمون العديد من مبادرات الأعمال على خارطة طريق الشركة ويمكنهم المساعدة في تحديد الأولويات لدفع أنشطة إدارة البيانات.
مضيفو البيانات
إنهم من الشركة ويشاركون في التفاصيل اليومية للمشاريع. فهم يساعدون في فهم مشكلات البيانات التي من المحتمل أن تسبب تحديات في مبادرات الأعمال المستهدفة. كما يقومون بتنفيذ عملية إدارة البيانات في مشاريعهم وضمان إدارة البيانات بشكل مناسب. ويراقبون امتثال الموظفين والعملاء ويصعدون أي مشاكل إذا ظهرت.
مالكو البيانات
يضع مالكو البيانات سياسات حول البيانات، بما في ذلك من يجب أن يكون لديه حق الوصول إلى البيانات وتحت أي ظروف، وكيفية تفسير اللوائح وتطبيقها، وتعريفات المصطلحات الرئيسية كما أنهم مسؤولون عن الإدارة الفنية لمجموعات بياناتك وعناصر التحكم في الوصول.
مهندسو البيانات
إنهم من قسم تكنولوجيا المعلومات ويقومون باختيار وتنفيذ أفضل أدوات إدارة البيانات لتأمين البيانات ودمج البيانات من مصادر مختلفة وإدارة جودة البيانات والعثور على البيانات الصحيحة.
ما هي أنماط إدارة البيانات؟
يجب أن يوازن برنامج إدارة البيانات الخاص بك بين المركزية واللامركزية (بما في ذلك الخدمة الذاتية). في جميع أنحاء مؤسستك، سيكون لديك مزيج من الحوكمة المركزية والاتحادية واللامركزية - مرة أخرى، اعتمادًا على متطلبات العمل. يجب عليك تمكين فرق المجال قدر الإمكان مع الحفاظ على التماسك عبر المجالات (مثل القدرة على ربط البيانات معًا).
حوكمة البيانات المركزية
المؤسسات المركزية هي المسؤولة في النهاية عن بيانات المهمة والسياسات وخيارات الأدوات والمزيد. ومع ذلك، غالبًا ما يتم دفع الإجراءات اليومية إلى خطوط الأعمال (LOB).
حوكمة البيانات الموحَّدة
تعمل إدارة البيانات الموحدة على تمكين وحدات الأعمال الفردية أو المبادرات من العمل بالطريقة التي تناسب احتياجاتها على أفضل وجه. ومع ذلك، يركز فريق مركزي أصغر على حل المشكلات التي تتكرر باستمرار، بما في ذلك أدوات جودة البيانات على مستوى المؤسسة، على سبيل المثال.
إدارة البيانات ذاتية الخدمة أو اللامركزية
يقوم كل قسم بما يحتاجه للمشروع المحدد مع التوافق مع السياسات المركزية. يستخدم كل مشروع أي أدوات أو عمليات من مشاريع أخرى حيث تتوفر مناسبة للاستخدام. مع زيادة انتشار موضوعات مثل شبكة البيانات (نفسها لامركزية)، تزداد أيضًا إدارة بيانات الخدمة الذاتية.
كيف تعمل إدارة البيانات؟
تتطلب إدارة البيانات الأشخاص والعمليات والحلول التقنية عبر مجموعة من الإمكانات.
تنظيم البيانات على نطاق واسع للحد من انتشار البيانات.
إن تنظيم بياناتك على نطاق واسع يعني تحديد وإدارة مصادر البيانات الأكثر قيمة، بما في ذلك قواعد البيانات، ومخازن البيانات، ومستودعات بيانات. يمكنك الحد من انتشار أصول البيانات الهامة وتحويلها. يعني تنظيم البيانات أيضًا التأكد من أن البيانات الصحيحة دقيقة وحديثة وخالية من المعلومات الحساسة حتى يتمكن المستخدمون من الثقة في القرارات التي تعتمد على البيانات وتطبيقات تغذية البيانات.
الإمكانات: إدارة جودة البيانات وتكامل البيانات وإدارة البيانات الرئيسية
اكتشف بياناتك وافهمها في سياقها.
إن فهم بياناتك في السياق يعني أنه يمكن لجميع المستخدمين اكتشاف وفهم معنى بياناتهم حتى يستخدموها بثقة لزيادة قيمة الأعمال. باستخدام كتالوج البيانات المركزي، يمكن العثور على البيانات بسهولة، ويمكن طلب الوصول إليها، ويمكن استخدام البيانات لاتخاذ قرارات العمل.
الإمكانات: تصنيف البيانات ونسب البيانات وأدلة البيانات
حماية بياناتك ومشاركتها بأمان مع التحكم والثقة.
حماية بياناتك تعني القدرة على تحقيق التوازن الصحيح بين خصوصية البيانات والأمان والوصول. من الضروري أن تكون قادرًا على التحكم في الوصول إلى البيانات عبر الحدود المؤسسية، باستخدام أدوات سهلة الاستخدام لكل من مستخدمي الأعمال والهندسة.
القدرات: دورة حياة البيانات وتوافق البيانات وأمن البيانات
تقليل مخاطر الأعمال وتحسين الامتثال المؤسسي.
الحد من المخاطر يعني فهم كيفية استخدام هذه البيانات ومن يقوم بها. تساعدك خدمات AWS على مراقبة الوصول إلى البيانات وتدقيقها - بما في ذلك الوصول من خلال نماذج تعلّم الآلة (ML) - للمساعدة في ضمان أمان البيانات والامتثال المؤسسي. يتطلب تعلّم الآلة أيضًا شفافية التدقيق لضمان الاستخدام المسؤول والتقارير المبسطة.
الإمكانات: تدقيق الاستخدام للبيانات وتعلّم الآلة
كيف يمكنك تحسين فِرق إدارة البيانات؟
إن مفتاح برنامج إدارة البيانات الفعال هو الارتباط بمبادرات الأعمال الممولة بالفعل. تأكد من أن فريقك يفهم نطاقات البيانات والمصادر والعناصر اللازمة لدعم تلك المبادرات.
- قم ببناء خارطة طريق لإدارة البيانات تُظهر الدعم لمبادرات الأعمال المستهدفة. ثم ابدأ في تحديد تداخل البيانات بين مبادرات الأعمال المختارة.
- حدد حالات استخدام التطبيقات وذكاء الأعمال التي تحتاج البيانات إلى دعمها وتغذيتها، بما في ذلك متطلبات التحديث والخصوصية.
- تعرَّف على الشكل الذي تبدو عليه البيانات الملائمة للغرض لكل مبادرة أعمال مختارة.
- يمكنك الحفاظ على برنامج إدارة البيانات وتوسيعه من خلال إدراجه في نموذج تشغيل المؤسسة، بحيث يصبح تخطيط البيانات وتنفيذها جزءًا طبيعيًا من تشغيل المؤسسة.
- قم بتنظيم مجتمع التحليلات من أجل الخدمة الذاتية والاتساق.
- دعم الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلّم الآلة (ML) من خلال إدارة البيانات وإدارة تعلّم الآلة (ML). استخدم نفس برنامج إدارة البيانات، ولكن قم بتوسيع نطاقه ليشمل متاجر الميزات ونماذج تعلّم الآلة (ML).
ما هي أفضل ممارسات إدارة البيانات؟
إن مفتاح الحوكمة الفعالة للبيانات هو الارتباط بمبادرات الأعمال الممولة بالفعل. تأكد من أن فريقك يفهم نطاقات البيانات والمصادر والعناصر اللازمة لدعم تلك المبادرات.
- قم ببناء خارطة طريق لإدارة البيانات تُظهر الدعم لمبادرات الأعمال المستهدفة. ثم ابدأ في تحديد تداخل البيانات بين مبادرات الأعمال المختارة.
- حدد حالات استخدام التطبيقات وذكاء الأعمال التي تحتاج البيانات إلى دعمها وتغذيتها، بما في ذلك متطلبات التحديث والخصوصية.
- تعرَّف على الشكل الذي تبدو عليه البيانات الملائمة للغرض لكل مبادرة أعمال مختارة.
- الاستدامة والتوسع من خلال دمج الحوكمة في نموذج تشغيل المؤسسة بحيث يصبح تخطيط البيانات وتنفيذها جزءًا طبيعيًا من تشغيل المؤسسة.
- قم بتنظيم مجتمع التحليلات من أجل الخدمة الذاتية والاتساق.
- دعم الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) مع إدارة البيانات وإدارة تعلّم الآلة. استخدم نفس برنامج إدارة البيانات، ولكن قم بتوسيع نطاقه ليشمل متاجر الميزات ونماذج تعلّم الآلة (ML).
كيف تؤثر إدارة البيانات على التحليلات وتعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي؟
تلعب إدارة البيانات دورًا رئيسيًا في حالات الاستخدام الكثيف للبيانات.
حوكمة التحليلات
تحكم إدارة التحليلات البيانات لاستخدامها في التطبيقات التحليلية، فضلًا عن التحكم في استخدام أنظمة التحليلات. يمكن لفريق إدارة التحليلات إنشاء آليات الحوكمة، مثل إصدار تقارير التحليلات والوثائق. كما هو الحال دائمًا، عليك تتبع المتطلبات المؤسسية، ووضع سياسة الشركة، وتوفير حواجز الحماية للمؤسسة الأوسع.
حوكمة الذكاء الاصطناعي
تطبق حوكمة الذكاء الاصطناعي (AI) العديد من ممارسات إدارة البيانات نفسها على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي (AI)/تعلم الآلة (ML). يجب أن توفر جودة البيانات والتكامل البيانات المطلوبة للتدريب على النماذج ونشر الإنتاج (تعد مخازن الميزات أحد الجوانب المهمة لهذا). الذكاء الاصطناعي المسؤول (AI) يولي اهتمامًا خاصًا لاستخدام البيانات الحساسة لبناء النماذج. تشمل إمكانات حوكمة الذكاء الاصطناعي (AI) الإضافية تمكين الأشخاص من المشاركة في بناء النموذج ونشره ومراقبته؛ وتوثيق التدريب على النماذج، وإصدار الإصدارات، وحالات الاستخدام المدعومة، وتوجيه استخدام النموذج الأخلاقي؛ ومراقبة النموذج في الإنتاج للتأكد من دقته، واكتشاف الانحراف، والتجهيز الزائد، وعدم ملاءمته.
الذكاء الاصطناعي المولّد يتطلب قدرات إضافية لإدارة البيانات، مثل جودة البيانات وسلامتها لدعم تكييف النماذج التأسيسية للتدريب والاستدلال، وإدارة السمية والتحيز التوليدي للذكاء الاصطناعي، وعمليات نموذج التأسيس (FM): FMOps.
يمكنك دعم الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة بنفس برنامج إدارة البيانات. تجهيز البيانات ضروري لتحويل البيانات إلى نموذج يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة استخدامه للتدريب واستنتاج الإنتاج - ولكن إعداد البيانات الأكثر كفاءة هو الإعداد الذي لا يتعين عليك القيام به. يقضي علماء البيانات الكثير من الوقت في إعداد البيانات لكل حالة استخدام - يمكن لفريق إدارة البيانات الخاص بك المساعدة في التخفيف من هذا العبء الثقيل غير المتمايز. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لإدارة البيانات الإشراف على إنشاء مخازن الميزات المشكّلة لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML).
أخيرًا، تجب حماية البيانات الحساسة بشكل مناسب، حتى يتمكن فريقك من التخفيف من مخاطر استخدام البيانات الحساسة لتدريب نماذج المؤسسة.
تمامًا مثل التحليلات، يجب عليك التحكم في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التي تقوم بإنشائها أو تخصيصها. من الناحية المثالية، يجب أن يرتبط هذا ارتباطًا وثيقًا بإدارة التحليلات، لأن هذه الوظيفة ستعرف كيفية دعم مجالات الأعمال المختلفة.
ما هي تحديات إدارة البيانات الرئيسية؟
يتمثل التحدي الاستراتيجي الأكثر شيوعًا لإدارة البيانات في مواءمة برنامجك مع مبادرات الأعمال بدلاً من اقتراح قيمة إدارة البيانات مباشرةً. على سبيل المثال، يمكنك اقتراح قيمة تسهيل عثور المستخدمين النهائيين على البيانات التي يبحثون عنها، أو يمكنك اقتراح قيمة حل مشكلات جودة البيانات. لكن هذه حلول تبحث عن مشكلة. أمَّا إذا قمت بذلك بهذه الطريقة، فسينتهي بك الأمر إلى التنافس على التمويل والرعاية بمبادرات الأعمال التي يجب أن تدعمها. بدلًا من ذلك، ضع إدارة البيانات لدعم مبادرات الأعمال. تتطلب كل مبادرة تجارية كبرى بيانات. يجب أن تضمن إدارة البيانات أن البيانات في حالة جيدة لدعم نجاح مبادرة الأعمال. ولا تغفل ممارسات إعداد التقارير والتدقيق لكيفية دعم إدارة البيانات لهذه المبادرات.
التحدي الإستراتيجي المشترك الآخر هو تجنب تطبيق إدارة البيانات على نطاق محدود للغاية. يمكن أن يكون التعريف الضيق للغاية هو مواءمة البرنامج مع مجالات العمل الفردية أو حالات الاستخدام دون إلقاء نظرة أوسع عبر مجالات الأعمال. قد يعني التعريف الضيق أيضًا تعريف إدارة البيانات من خلال واحدة أو اثنتين فقط من قدرات إدارة البيانات. على سبيل المثال، لا يشكل وجود كتالوج بيانات برنامجًا لإدارة البيانات.
ما هي عروض AWS المقدمة لإدارة البيانات؟
من خلال إدارة البيانات الشاملة على AWS، يمكن للمؤسسات التحكم في مكان وجود بياناتها، ومن يمكنه الوصول إليها، وما يمكن فعله بها في كل خطوة من خطوات سير عمل البيانات. تساعد إدارة البيانات مع AWS المؤسسات على تسريع القرارات القائمة على البيانات من خلال تسهيل الأمر على الأشخاص والتطبيقات المناسبة للعثور على البيانات الصحيحة والوصول إليها ومشاركتها بأمان عند الحاجة إليها. يمكنك تنظيم البيانات عن طريق أتمتة تكامل البيانات وجودة البيانات للحد من انتشار البيانات. يمكنك اكتشاف بياناتك وفهمها من خلال الأدلة المركزية التي تعزز محو الأمية في مجال البيانات. يمكنك حماية بياناتك بأذونات دقيقة تتيح لك مشاركة البيانات بثقة.
يمكنك تقليل المخاطر وتحسين الامتثال المؤسسي من خلال مراقبة الوصول إلى البيانات وتدقيقه.
- Amazon DataZone – فتح البيانات عبر حدود المؤسسة باستخدام الحوكمة المدمجة
- AWS Glue - اكتشاف جميع بياناتك وتجهيزها ودمجها على أي نطاق
- AWS Lake Formation – إنشاء مخازن البيانات وإدارتها وتأمينها في أيام
- Amazon QuickSight ذكاء الأعمال الموحد على نطاق واسع
- Amazon SageMaker – ابنِ نماذج تعلّم الآلة ودرِّبها وانشرها لحالات استخدام مع البنية التحتية المُدارة بالكامل والأدوات وعمليات سير العمل.
- صفحة الويب الخاصة بحوكمة تعلم الآلة
- Amazon Bedrock – بناء وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد باستخدام نماذج التأسيس (FMs).
- Amazon Macie - - اكتشاف البيانات الحساسة وحمايتها على نطاق واسع
- نقاط الوصول في خدمة Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) - تخزين العناصر لاسترداد أي كمية من البيانات من أي مكان
- AWS Data Exchange – - يمكنك العثور بسهولة على بيانات الطرف الثالث والاشتراك فيها واستخدامها في السحابة
- AWS Clean Rooms – إنشاء غرف نظيفة في دقائق للتعاون مع شركائك دون مشاركة البيانات الأولية
ابدأ مع إدارة البيانات على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.
