Strategi data

Pertanyaan	Contoh respon
Jenis data spesifik apa yang penting untuk beban kerja AI generatif Anda, dan berapa persentasenya yang saat ini dapat diakses?	Log panggilan pelanggan dan data ulasan produk sangat penting. Saat ini, 85% dari tipe data ini dapat diakses untuk proyek AI generatif kami.
Bagaimana Anda memastikan dan mengukur kualitas data Anda?	Kami telah menerapkan metrik kualitas data, termasuk kelengkapan, akurasi, konsistensi, dan ketepatan waktu. Kami menggunakan alat otomatis untuk menilai metrik ini secara teratur dan memiliki tim khusus untuk pembersihan dan pengayaan data.
Berapa persentase data Anda yang memenuhi standar kualitas Anda untuk penggunaan AI generatif?	Saat ini, 78% data kami memenuhi standar kualitas kami. Kami menargetkan 95% dalam 12 bulan ke depan melalui proses pembersihan data yang lebih baik.
Bagaimana Anda berencana untuk membangun kepercayaan tentang penggunaan data dalam AI generatif di antara para pemangku kepentingan Anda?	Kami menerapkan dewan etika AI, memberikan penjelasan yang jelas tentang keputusan AI, dan melakukan audit AI triwulanan untuk memastikan transparansi dan keadilan.
Seberapa komprehensif dokumentasi Anda untuk sumber data dan garis keturunan?	Kami memelihara katalog data terperinci yang mencakup metadata untuk semua sumber data kami, termasuk asal, frekuensi pembaruan, dan penggunaan. Kami menggunakan alat silsilah data untuk melacak bagaimana data mengalir dan berubah di seluruh sistem kami.
Bagaimana Anda memastikan keragaman dalam kumpulan data Anda untuk mencegah bias dalam model AI?	Kami secara aktif mengambil data dari beragam demografi dan secara teratur mengaudit kumpulan data kami untuk bias representasional. Kami juga menggunakan teknik pembuatan data sintetis untuk menyeimbangkan kategori yang kurang terwakili.
Berapa kecepatan refresh data Anda untuk model AI generatif kritis, dan bagaimana Anda menentukan frekuensi ini?	Model kritis disegarkan setiap minggu. Frekuensi ini ditentukan oleh metrik kinerja pengujian A/B, dan kami bertujuan untuk tidak lebih dari 2% degradasi antara penyegaran.
Berapa banyak versi kumpulan data penting yang Anda pertahankan dan untuk berapa lama?	Kami mempertahankan lima versi terakhir dari setiap kumpulan data penting, dengan periode retensi 18 bulan untuk setiap versi.
Berapa banyak tim lintas fungsi yang terlibat dalam inisiatif AI generatif Anda dan memiliki akses ke data Anda?	Kami memiliki tiga tim lintas fungsi. Setiap tim mencakup ilmuwan data, pakar domain, ahli etika, dan analis bisnis.
Kebijakan dan praktik tata kelola data apa yang Anda miliki?	Kami memiliki komite tata kelola data lintas fungsi yang mengawasi kebijakan data kami. Kami telah menerapkan kontrol akses berbasis peran, skema klasifikasi data, dan audit reguler untuk memastikan kepatuhan terhadap kerangka tata kelola kami.
Tindakan apa yang Anda miliki untuk memastikan privasi data, mendapatkan persetujuan yang tepat, dan menjaga kerahasiaan?	Kami telah menerapkan kerangka kerja privasi data komprehensif yang selaras dengan GDPR dan CCPA. Ini termasuk mendapatkan persetujuan eksplisit untuk penggunaan data, menerapkan teknik anonimisasi data, dan penilaian dampak privasi reguler.
Berapa persentase kumpulan data pelatihan AI Anda yang telah diaudit untuk bias pada kuartal terakhir?	70% dari kumpulan data pelatihan AI kami diaudit untuk bias kuartal terakhir. Kami menerapkan alat deteksi bias otomatis untuk mencapai audit triwulanan 100%.
Berapa kapasitas pemrosesan data Anda saat ini, dan berapa banyak proyek yang Anda butuhkan untuk beban kerja AI generatif masa depan?	Kapasitas kami saat ini adalah 10 TB/day. We project needing 30 TB/day dalam setahun dan meningkatkan infrastruktur kami untuk memenuhi permintaan ini.
Apa strategi Anda untuk menyeimbangkan privasi data dengan kebutuhan data model AI generatif?	Kami menerapkan teknik anonimisasi tingkat lanjut dan pembuatan data sintetis. Tujuan kami adalah untuk meningkatkan data yang dapat digunakan untuk AI sebesar 40% sekaligus mengurangi risiko privasi hingga 60% selama tahun depan.
Berapa persentase kumpulan data pembelajaran mesin (ML) Anda yang diberi label secara akurat, dan berapa tingkat akurasi target Anda?	Saat ini, 85% dari kumpulan data ML kami diberi label secara akurat. Kami menargetkan tingkat akurasi 95% dalam kuartal berikutnya dengan menggunakan teknik pelabelan manusia dan otomatis.