Dostosowywanie strategii danych do AI

PROSZĘ SIĘ ZAREGISTROWAĆ NA STRONIE INTERNETOWEJ, ABY UZYSKAĆ DOSTĘP DO BUDYNKU Departament Zdrowia Behawioralnego i Usług dla Osób z Niepełnosprawnością Intelektualną 801 Market St (wejście znajduje się przy 8. ulicy) OPŁAC WSTĘP NA STRONIE INTERNETOWEJ, jeśli nie jesteś członkiem organizacji DAMA Philadelphia. Sztuczna inteligencja (AI) przekształca branżę, a udane wdrożenie AI potrzebuje solidnych podstaw danych. Przy budowaniu swojej strategii danych, może być wyzwaniem zrównoważenie momentu, w którym należy przyjąć AI, a kiedy podstawowe aspekty zarządzania danymi, analityki biznesowej i zarządzania danymi wchodzą w grę. Ta prezentacja będzie obejmować, jak zrównoważyć innowacje i fundamenty przy użyciu praktycznych, zorientowanych na biznes podejść do budowania skutecznej strategii i planu działania. Tematy obejmują: • Priorytetyzacja zastosowań AI i analityki • Zgodność AI z zarządzaniem danymi i zarządzaniem danymi • Budowanie odpowiedniego zespołu - role i odpowiedzialności • Opracowanie skutecznego planu działania Donna Burbank będzie mówić na ten temat. Uznawana za eksperta w branży w zakresie zarządzania danymi z ponad 25-letnim doświadczeniem w pomaganiu organizacjom w wzbogacaniu ich możliwości biznesowych dzięki danym. Obecnie jest Dyrektorem Zarządzającym w Global Data Strategy, Ltd., gdzie pomaga organizacjom na całym świecie w uzyskiwaniu wartości z ich danych. Donna regularnie przemawia na konferencjach branżowych, jest współautorką kilku książek na temat zarządzania danymi i regularnie pisze do publikacji branżowych. Zabezpieczanie danych dla AI Opis sesji AI zmienia to, co robią dane przedsiębiorstwa. Poza raportowaniem i analizą, dane teraz bezpośrednio kształtują zachowanie modeli, pobieranie, rekomendacje, automatyzację i działania agentów - co czyni zarządzanie danymi kwestią bezpieczeństwa. Ta sesja wykorzystuje LLM04 2026: Zatrucie danych i modeli jako punkt odniesienia w branży, aby zbadać, jak ryzyko zatrucia wchodzi przez niesprawdzone źródła, manipulowane treści, przestarzałą wiedzę, niebezpieczne pętle feedbackowe i dane dostępne dla AI, które traktowane są jako bardziej autorytatywne, niż powinny być. Sesja połączy te ryzyka z kontrolami zarządzania wymaganymi do zabezpieczenia danych dla systemów AI. Dodatkowe tematy • Jak AI rozszerza powierzchnię ataku danych przedsiębiorstwa • Jak zatrute lub manipulowane treści wpływają na pobieranie RAG i rekomendacje • Jak skompromitowane zestawy dostrajania i pętle feedbackowe pogarszają zachowanie modeli • Zaufanie do źródła, pochodzenie i autorytet dla danych dostępnych dla AI • Kontrole ingerencji i zarządzanie cyklem życia dla potoków AI • Identyfikacja luk i testowanie specyficzne dla przepływów danych AI • Mapowanie LLM04 2026 do praktycznych decyzji dotyczących zarządzania danymi Mark Roxberry będzie mówić na te tematy. Jest zaufanym konsultantem w dziedzinie bezpieczeństwa AI i architektury inteligentnych systemów z ponad 20-letnim doświadczeniem w pomaganiu organizacjom w nawigowaniu na styku danych, ryzyka i nowo pojawiającego się AI. Jest głównym konsultantem do spraw bezpieczeństwa i rozwiązań inteligentnych w Database Solutions Inc. i posiada certyfikaty CISSP i CEH. Mark współpracuje z klientami w zakresie opieki zdrowotnej, gier, usług finansowych i innych regulowanych branż. Kieruje projektem testowania bezpieczeństwa AI OWASP HACTU8 oraz grupą roboczą OWASP LLM04, regularnie przemawia na temat zarządzania AI i bezpiecznej architektury oraz skupia się na tym, aby możliwości AI w przedsiębiorstwie były użyteczne, testowalne i podlegały zarządzaniu w środowiskach produkcyjnych.