В 2025 году вопрос о том, как искусственный интеллект (AI) может быть интегрирован в процессы разработки, становится всё более актуальным. AIOps, или интеграция AI в повседневные рабочие процессы разработчиков и IT-специалистов, обещает повысить производительность и сократить временные затраты. Однако с этим подходом возникает необходимость в управлении рисками данных, чтобы избежать потенциальных угроз.
Современные компании сталкиваются с множеством вызовов, связанных с фрагментацией данных. Многие организации используют гибридные архитектуры, которые включают облачные решения, локальные системы и различные SaaS-приложения. Эти источники данных имеют разные стандарты сбора и хранения информации, что создает сложности в управлении данными. В результате неуправляемые данные могут попасть в AI-модели, что приведет к несоответствующим или некачественным результатам.
Существуют также новые требования к соблюдению норм, такие как GDPR и HIPAA, а также специфические для AI стандарты. Если компании не смогут эффективно управлять данными и соблюдать эти требования, это может замедлить скорость разработки и увеличить риски утечек данных.
Интеграция управления рисками данных в AIOps позволяет избежать этих проблем. Вместо того чтобы рассматривать операции и управление как отдельные задачи, компании могут объединить их, что приведет к более быстрой и безопасной разработке. Это включает непрерывную классификацию данных, соблюдение норм и оценку рисков в реальном времени, что позволяет избежать задержек и повысить скорость доставки продуктов.
Автоматизированная классификация данных помогает выявлять чувствительные данные, такие как личная информация или данные о платежах, и управлять ими на всех уровнях. Это не только снижает риски, но и оптимизирует затраты на хранение данных.
В конечном итоге интеграция управления рисками данных в процессы AIOps позволяет компаниям не только повысить производительность, но и защитить свои данные, что становится особенно важным в условиях растущих угроз кибербезопасности.