Lãnh đạo tư tưởng
Làm thế nào các nền tảng dữ liệu đáng tin cậy cho phép các tổ chức hiện đại hóa, quản lý và áp dụng AI với tự tin
Dữ liệu kinh doanh của bạn là gì? Nó đến từ đâu? Và dữ liệu này chảy qua những hệ thống nào?
Vào năm 2026, nếu bạn không thể trả lời những câu hỏi này, bạn không có nền tảng dữ liệu đáng tin cậy để hiện đại hóa, quản lý và áp dụng AI với tự tin.
Cuộc trò chuyện về AI hiện tại đang diễn ra ở mức độ trừu tượng sai. Mọi người đang thảo luận về các mô hình mới nhất, tích hợp Copilot và như vậy. Nhưng câu hỏi thực sự là liệu bạn có biết dữ liệu của mình đủ tốt để tin tưởng bất kỳ hệ thống AI nào!
Đây là những con rồng
Các nhà картographers thời trung cổ đã vẽ những con quái vật trên những phần của bản đồ mà họ chưa khám phá. Cụm từ “Đây là những con rồng” xuất hiện trên Hunt-Lenox Globe. Nó có nghĩa là, chúng tôi không biết có gì ở đây – giả sử điều tồi tệ nhất!
Hầu hết các tổ chức có diện mạo dữ liệu có những khu vực như này. Có những lãnh thổ hiện đại được lập bản đồ tốt (các cơ sở dữ liệu sản xuất, các hệ thống giao dịch cốt lõi), và sau đó là mọi thứ khác. Các cơ sở dữ liệu bóng tối, cơ sở dữ liệu thử nghiệm dưới bàn của ai đó, hoặc môi trường giai đoạn được thiết lập cho thử nghiệm tích hợp với dữ liệu sản xuất trong đó.
Bạn không thể điều hướng lãnh thổ mà bạn chưa lập bản đồ, và bạn chắc chắn không nên xây dựng các hệ thống AI trên nền tảng chưa được lập bản đồ.
Chúng ta biết gì về phong cảnh?
Điều này không chỉ là một ẩn dụ giả thuyết. Báo cáo State of the Database Landscape năm 2026 của Redgate, đã khảo sát hơn 2000 chuyên gia CNTT trên toàn cầu, cung cấp một cái nhìn về những khu vực chưa được lập bản đồ này trong thực tế.
- 74% tổ chức hiện chạy hai hoặc nhiều nền tảng cơ sở dữ liệu, với 25% chạy hơn bốn. Dữ liệu không chỉ sống ở một nơi; nó được phân bố trên các nền tảng, môi trường đám mây và hệ thống cũ. Mỗi nền tảng có các kiểm soát truy cập riêng, các mẫu truy vấn riêng, các điểm yếu riêng. Khi dữ liệu bị phân mảnh như vậy, câu hỏi không phải là liệu bạn có điểm mù; nó là bạn có bao nhiêu!
- 39% vẫn dựa vào thử nghiệm và triển khai thủ công. Mỗi triển khai thủ công mang rủi ro, danh sách kiểm tra có thể không được thực hiện, nguồn gốc dữ liệu không rõ ràng và thời gian tồn tại của dữ liệu không rõ ràng.
- 47% tổ chức đa nền tảng đã gặp phải vấn đề bảo mật hoặc riêng tư. Đây là những con rồng thực sự!
Mặc dù những vấn đề này rất rõ ràng, 58% tổ chức sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao hơn để có hiệu quả AI. Tuy nhiên, nó không cần phải như vậy nếu bạn có nền tảng đúng.
Hiện đại hóa
Hầu hết các dự án hiện đại hóa cơ sở dữ liệu không thất bại vì công nghệ không hoạt động. Chúng thất bại vì không ai hiểu đầy đủ hệ thống cũ, chẳng hạn như các thủ tục lưu trữ mã hóa các quy tắc kinh doanh mà không ai ghi chép và các hợp đồng dữ liệu ngầm giữa các hệ thống chỉ tồn tại trong đầu những người đã rời đi.
Đây là Chesterton’s fence áp dụng cho diện mạo dữ liệu: Trước khi bạn loại bỏ một thứ gì đó, bạn cần hiểu tại sao nó được xây dựng như vậy!
Trong thực tế, điều đó có nghĩa là đối xử với các thay đổi cơ sở dữ liệu của bạn với cùng mức độ nghiêm túc như mã ứng dụng của bạn. Kiểm soát phiên bản, triển khai tự động, quy trình lặp lại; các thực tiễn mà các đội ứng dụng đã áp dụng từ nhiều năm trước vẫn còn hiếm trên phía cơ sở dữ liệu. Khi các thay đổi cơ sở dữ liệu là thủ công và không được theo dõi, mỗi bước trong quá trình hiện đại hóa đều mang rủi ro ẩn. Bạn không thể di chuyển một cách tự tin những gì bạn không thể triển khai một cách đáng tin cậy.
Dữ liệu thử nghiệm là điểm mù khác. Các tổ chức muốn hiện đại hóa diện mạo dữ liệu của mình cần xác nhận rằng mọi thứ đều hoạt động trên phía bên kia. Tuy nhiên, thử nghiệm trên các bản sao dữ liệu sản xuất tạo ra các vấn đề của riêng nó: Dữ liệu nhạy cảm có thể kết thúc trong các môi trường có kiểm soát truy cập yếu hơn, không ai theo dõi thời gian tồn tại của nó, và các nghĩa vụ tuân thủ theo dữ liệu cho dù bạn có ý định sao chép nó hay không. Dữ liệu thử nghiệm đáng tin cậy và đại diện không mang những rủi ro này là điều kiện tiên quyết để hiện đại hóa cơ sở dữ liệu của bạn một cách an toàn.
Các tổ chức hiện đại hóa thành công đối xử với DevOps cơ sở dữ liệu và quản lý dữ liệu thử nghiệm như những vấn đề hàng đầu, không phải là những thứ bạn gắn vào một lần di chuyển đã được thực hiện.
Quản lý
Có một sự cám dỗ để đối xử với quản lý AI như một bài tập chính sách đơn giản: 1) Viết một tài liệu, 2) xuất bản một khuôn khổ và 3) tick vào hộp tuân thủ. Nhưng quản lý chỉ tồn tại trong tài liệu là một vở kịch. Quản lý thực sự có nghĩa là xây dựng các hệ thống làm cho các thực tiễn tốt nhất trở thành tùy chọn mặc định, không phải là thứ mà mọi người phải nhớ làm.
Quản lý thực sự cũng có nghĩa là có tầm nhìn nhất quán về đường ống triển khai cơ sở dữ liệu của bạn, các truy vấn đang chạy trong sản xuất và nơi dữ liệu nhạy cảm chảy. Nó có nghĩa là biết (hoạt động, không phải lý thuyết) dữ liệu nào mà một hệ thống AI có quyền truy cập, từ đâu và ai đã phê duyệt việc sử dụng nó.
Điều này không phải là một khát vọng trừu tượng. Quy định đang đi thẳng vào hướng này. Đạo luật AI của EU phân loại các hệ thống AI theo mức độ rủi ro và áp đặt các nghĩa vụ cụ thể xung quanh quản lý dữ liệu, khả năng theo dõi và giám sát của con người cho các ứng dụng có rủi ro cao.
ISO 42001, tiêu chuẩn quốc tế cho các hệ thống quản lý AI, đi xa hơn; nó yêu cầu các tổ chức chứng minh cách họ quản lý chất lượng dữ liệu, nguồn gốc và vòng đời trên các hệ thống AI với bằng chứng có thể kiểm toán.
Chủ đề chung là các nhà quản lý không hỏi liệu bạn đã viết một chính sách quản lý. Họ sẽ hỏi liệu bạn có thể cho họ thấy nó hoạt động như thế nào:
Bạn có thể theo dõi dữ liệu đã thông báo cho một quyết định cụ thể không?
Bạn có thể chứng minh rằng thông tin nhạy cảm đã được xử lý theo quy tắc của riêng bạn không?
Bạn có thể chứng minh rằng các kiểm soát bạn đã mô tả trên giấy đang chạy trong sản xuất không?
Áp dụng AI với tự tin
Một khi bạn có thể trả lời những câu hỏi này, bạn đã xây dựng một nền tảng vững chắc và đang ở vị trí tuyệt vời để áp dụng AI. Bạn hiện có sự tự tin vào đầu vào của mình, không phải là các vấn đề đầu vào, đầu ra kém.
Các tổ chức đang nhận được giá trị thực từ AI không nhất thiết là những tổ chức có mô hình tiên tiến nhất. Họ là những tổ chức đã làm việc “nhàm chán” cơ bản, lập danh mục dữ liệu, thiết lập dòng dõi, tự động hóa triển khai, bảo mật kiểm soát truy cập và thử nghiệm chất lượng dữ liệu.
Khi các tổ chức báo cáo về các mối quan ngại về bảo mật, độ chính xác và tuân thủ, họ thực sự đang nói rằng họ không tin tưởng vào nền tảng của mình đủ để tin tưởng vào những gì được xây dựng trên nó.
Đừng rơi vào cùng một bẫy. Hiện đại hóa, quản lý và chỉ sau đó bạn mới có thể áp dụng AI với tự tin.
Bạn đã sẵn sàng cho AI?
Các tổ chức muốn áp dụng AI nên có thể trả lời ba câu hỏi này với tự tin:
- Bạn có thể tạo ra một danh mục đầy đủ về nơi dữ liệu nhạy cảm sống trên toàn bộ diện mạo của bạn không?
- Bạn có thể theo dõi dòng dõi của dữ liệu từ nguồn đến điểm mà một mô hình AI tiêu thụ nó không?
- Nếu một nhà quản lý hỏi ngày mai nơi PII của bạn, bạn có thể xác minh rằng nó không ở trong bất kỳ môi trường thử nghiệm nào của bạn không?
Nếu bạn không thể, hãy bắt đầu từ đó! Xây dựng bản đồ phong cảnh dữ liệu của bạn và khám phá kỹ lưỡng. Không có rồng nào nữa!
