/ TI e dados /

Dados confiáveis: a governança de que a IA realmente precisa

Linhagem, SLAs de qualidade e rastreio do consentimento nas mesmas pipelines que a IA consome—para que os modelos passem auditoria e os analistas não percam a confiança.

Marcar uma demo

O problema

O teatro do governo desfaz-se quando a IA entra em cena

A linhagem só existe num PowerPoint

O diagrama de arquitetura mostra fluxos de dados impecáveis, mas ninguém responde a «que origem alimentou esta coluna nesta data» sem ir chamar o engenheiro que a construiu há três anos.
Os SLA de qualidade só se veem quando falham

A frescura, a completude e a exatidão vivem na memória de quem lá está. Os analistas dão pelo problema por um desvio num gráfico; a plataforma nunca os avisou.
Os dados pessoais tratam-se caso a caso

Há colunas sensíveis mascaradas em alguns circuitos e não noutros. As marcas de consentimento vivem no CRM e não chegam ao lago, e por isso os modelos de IA treinam com dados que não deviam ver.
O governo chega depois de a IA entrar em produção

O jurídico e o risco entram tarde, o modelo passa o piloto e chumba na auditoria, e refazer o trabalho cai sobre a equipa que já tinha entregado.

Como funciona

Uma camada de governo que vive nos circuitos de dados, não nas apresentações

Passo 1

Instrumentar e catalogar

Descobrimos as origens automaticamente, etiquetamos os dados pessoais, captamos a linhagem ao nível da coluna e atribuímos responsáveis, para que o catálogo reflita a realidade e não o diagrama do ano passado.

Passo 2

Fazer cumprir qualidade e consentimento

SLA de qualidade escritos como código, verificações de consentimento e de política à entrada e no serviço, e alertas quando um conjunto de dados se afasta do contrato.

Passo 3

Auditar e explicar

Cada modelo, cada relatório e cada dashboard remonta às entradas, aos responsáveis e às decisões de política, com um clique até ao relatório pronto para auditoria.

A camada encaixa no armazém de dados, no lago e nas ferramentas de BI que já têm.

O que inclui

Tudo o que é precisopara que o governo acompanhe a IA

Linhagem, qualidade, consentimento e auditoria, entregues como uma só camada de operação partilhada pelas equipas de dados, de IA e de risco.

Linhagem ao nível da coluna

Segue cada coluna até aos sistemas de origem e daí em diante até dashboards, modelos e exportações, com atualização automática.

SLA de qualidade do dado

Verificações de frescura, completude, esquema e distribuição escritas como código, com responsáveis identificados e alerta quando o contrato se quebra.

Deteção e mascaramento de dados pessoais

Descoberta, classificação e mascaramento por política dos dados sensíveis, em todos os circuitos e pontos de serviço.

Livro de consentimentos

Acompanha o estado do consentimento de cada cliente e propaga-o da fonte de verdade a cada modelo e a cada relatório a jusante.

Glossário e responsáveis

Glossário de negócio, donos dos conjuntos de dados, curadores e estado de certificação, à vista no sítio onde os analistas trabalham.

Relatórios de auditoria

Relatórios de linhagem, qualidade e consentimento num clique, no formato que a auditoria interna e os reguladores esperam.

Funciona sobre Synapse

Resultados

O que muda quando o governo corre ao lado dos dados

Os resultados variam com o contexto, a maturidade dos dados e o âmbito. Delimitamos com honestidade antes de prometer com precisão.

70%

Menos esforço a preparar os relatórios de auditoria e de linhagem

Orientativo — depende da maturidade documental de partida.

Horas

Para responder a perguntas do regulador que antes levavam semanas

Orientativo — a partir das primeiras implementações.

Menor

Risco de os modelos de IA treinarem com dados pessoais ou sem consentimento

Orientativo — confirma-se em discovery; depende do ponto de partida.

Como trabalhamos

Da linha de base a um governo em operação, sem programa faraónico

Diagnóstico

Semanas 1-2

Inventariamos os ativos de dados críticos, as falhas de linhagem atuais, a exposição de dados pessoais e o que o regulador exige.

Desenho

Semanas 3-5

Definimos os SLA de qualidade, o âmbito da linhagem, o modelo de consentimento e o mapa de responsáveis, com as equipas de dados, de IA e de risco.

Construção

Semanas 6-10

Instrumentamos os circuitos, povoamos o catálogo, ativamos o cumprimento das políticas e entregamos o primeiro relatório pronto para auditoria.

Operar e ampliar

Semana 11 em diante

Entregamos à equipa de governo de dados e ampliamos a cobertura a novos domínios, trimestre a trimestre.

Os prazos variam com a complexidade dos sistemas de origem, o âmbito regulatório e as ferramentas de catálogo que já existem.

Ideas, trends, and tools to stay ahead

Começar

Fazemos do governo parte de como os dados se movem, e não um slide?

Sem compromisso. Começamos com uma sessão delimitada para mapear os vossos dados, a regulação que vos aplica e a dor da auditoria.

Pedir uma demo Ver as soluções de IA