Podatkovni dug kao kočnica AI-ja
Većina organizacija ima podatkovni dug — godine akumuliranih nekonzistentnosti, duplikata, nedostajućih vrijednosti i nekompatibilnih formata kroz sustave. U AI sustavima podatkovni dug se pojačava.
Podatkovni katalog kao temelj
Podatkovni katalog je centralni inventar svih podatkovnih resursa organizacije — baze podataka, tablice, stupci, API-ji, datoteke, izvještaji — s metapodacima koji opisuju sadržaj, vlasnika, kvalitetu, stupanj povjerljivosti i dopuštenu uporabu.
Data lineage — sljedivost tokova podataka
Data lineage prati put podataka od izvora do izlaza. U kontekstu AI-ja lineage je kritičan za reproducibilnost, debugiranje, usklađenost i analizu utjecaja.
Kvaliteta podataka — mjerenje i popravak
Kvalitetu podataka definira nekoliko dimenzija: potpunost, točnost, konzistentnost, aktualnost, valjanost. Automatizirano profiliranje i validacijska pravila detektiraju probleme s kvalitetom u realnom vremenu.
Upravljanje za AI — specifični zahtjevi
AI dodaje nove zahtjeve standardnom upravljanju podacima: dokumentacija skupova podataka za treniranje, praćenje drifta podataka, revizija pristranosti, suglasnost i svrha. Organizacije koje grade AI bez struktura upravljanja riskiraju ne samo tehničke probleme, već i regulatorne sankcije.