构建已治理数据基础，以加快取得数据结果并满足安全、隐私和合规性要求
建立信任，交付成果。
数据治理是侧重于组织数据的质量、安全性和可用性的数据管理学科。数据治理通过定义和实施数据收集、所有权、存储、处理和使用的政策、标准和程序，帮助确保数据完整性和数据安全。
主要产品和服务
IBM watsonx.governance 工具包与您现有的系统无缝集成，可加速负责任的 AI。自动化工作流则可落实人工智能治理计划中定义的最佳实践。
IBM watsonx.data intelligence 发现、管理并治理数据资产，将原始信息转化为精准 AI 与有效洞察，横跨本地与云端环境。
Guardium AI Security 可提供强大的企业级解决方案，以管理 AI 资产的安全。
在 IBM® Consulting，我们指导客户“部署合适的 AI”以创造企业级价值，并“合理应用 AI”来降低价值创造的风险。
用例
采用相同的工具来准备、清理和治理数据及 AI。
协作构建模型，减少偏差，无需离开平台即可进行部署。
利用自动化工具和实时监控来了解风险敞口，通过主动治理和安全管理发现漏洞、修复错误配置并构建可信的 AI。
采用相同的工具来准备、清理和治理数据及 AI。
协作构建模型，减少偏差，无需离开平台即可进行部署。
利用自动化工具和实时监控来了解风险敞口，通过主动治理和安全管理发现漏洞、修复错误配置并构建可信的 AI。
资源
了解为什么 IBM 能够在 2024 年 Gartner 增强数据质量解决方案魔力象限中连续 17 次荣膺领导者。
IDC MarketScape 对 ML Ops 领域的供应商分析评估了市面上的各类提供商，并强调了 IBM 在人工智能治理、部署选项灵活性和低代码／无代码功能方面的优势。
本电子书分析了与数据治理和隐私相关的多个主题，例如可扩展性、确立并实施组织级标准，以及数据沿袭和可追溯性。
整合来自不同数据源的数据集，利用由 ML 驱动的 Master Data Management 提供 360 度实体视图。