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管理混合云人工智能数据治理虽然艰难但必不可少。 由于 73% 的组织采用混合云策略，平衡合规性、安全性和可扩展性至关重要。治理不善每年给公司造成平均1,290万美元的损失，并导致85％的人工智能项目因数据问题而失败。风险很高：违规行为，比如 第一资本2019年被处以1.9亿美元的罚款。
本文比较了三个平台- prompts.ai， IBM watsonx.gov，以及 微软 Azure A -论他们在混合设置中简化治理的能力。两者在自动化、合规性和可扩展性方面都有优势，但它们可以满足不同的需求：
选择正确的平台取决于贵组织的规模、合规性需求和现有的技术堆栈。强大的治理框架对于在混合人工智能环境中平衡创新与安全性和成本效益至关重要。
prompts.ai 致力于修复处理混合云 AI 数据规则方面的重大问题。通过将工作流程自动化与规则设置相结合，该工具可以轻松监视许多地方的数据，例如许多云和本地系统。它的构建旨在修复 一起工作 问题，使小组可以顺利处理数据。诸如排序数据、规则自动化和不断增长的设置等主要部分正是针对这些规则障碍。
prompts.ai 具有超出正常规则设置的强大工具。这些是 主要规则控件，对数据进行深度排序，并进入在混合环境中运行良好的管理模式。通过与大话模型，它可以提供更多内容，例如数据清单、元数据处理和完整的数据路径跟踪。
最重要的是其以人工智能为主导的数据分类系统，该系统根据显示的内容和位置自行对数据进行排序。这样可以减少手工操作的需求，在混合设置中保持规则不变。它可以正确处理私人信息，无论它停留在哪里或在哪里工作。
对于美国处理 GDPR、HIPAA 和 CCPA 等严厉法律的团体来说，prompts.ai 使规则变得简单。该工具可确保规则得到正确遵守和监督，帮助数据人员询问和审计等工作做好准备。日志可以帮助检查规则。
此外，自动报告工具还会生成实时留言板和警告，让规则团队可以快速查看和解决规则问题。这种现成举措可以帮助团体避免罚款，即使有严格的规定，也能保持快速处罚。
prompts.ai 还通过使事情自动化，在规则中省去了大量的手工工作，从而提高了它的运行效果。诸如数据排序、进入正常状态和规则检查之类的事情都是自动进行的，奇数情况会自行标记以供检查。
这个工具的 一起生活和工作 加强团队合作，让规则团队制定规则，回答问题，一起检查规则。这可以加快选择速度并更好地进行管理，打破混合云设置中经常会阻碍数据规则的障碍。
prompts.ai 专为与您的团队一起成长而构建，支持在许多云提供商和本地系统上工作。它是 即用即付模式 随着数据需求的增加，使用代币跟踪为制定规则提供了一种廉价的方法。
这种增长有利于在人工智能工作中扩大规模的群体。该工具可确保以相同的方式设定和监视规则，即使数据堆和覆盖范围不断增加也是如此。代币追踪份额明确着眼于数据的使用和成本，帮助各团体调整其混合云计划，同时保持严格的规则。这种开放的视角是以人工智能数据规则方式将新想法与理财计划相结合的关键。
IBM watsonx.governance 通过使流程自动化、负责风险和检查规则遵循情况，使云和混合设置中的 AI 规则设置变得容易。它处理的是通过其他工具和混合设置监视人工智能模型、应用程序和代理的艰巨任务。虽然 prompts.ai 使用可以改变的规则，但 watsonx.governance 着眼于强大的生命周期控制和降低大型任务的风险。在这里，我们将探讨其主要部分，例如规则设置、规则遵守、实现自动化，以及能够增长，这些都是 prompts.ai 能做的事情的补充。
IBM watsonx.governance为观察人工智能的整个生命周期提供了一个完整的计划，从制造到使用，并持续关注它。和 IBM Guardium 人工，它可以发现未列出的人工智能设置并发现薄弱环节，确保风险得到良好管理。无论是现场、公共云还是混合设置 AI 任务，该规则制定计划都保持相同的规则。它能够通过其他工具管理模型、应用程序和代理，使其成为拥有大规模分散式 AI 设置的场所的必备工具。
对于正在经历许多不断增长的规则的美国团体来说，watsonx.governance通过使流程自动发现需求并将其转化为明确的计划，从而简化了规则的遵守。它有助于满足欧盟人工智能法案、ISO 42001和NIST AI RMF等规则，为应对不断变化的州和重大规则提供了一条清晰的道路。这种自动装置可确保位置保持在同一条线上，而不会产生手工操作的重量。
watsonx.governance 不仅具有强大的规则设置部分，还通过顶级自动功能使工作更加顺畅。通过大量裁减手工完成的工作，它改变了工作流程。例如，IBM 将查看资产的时间从几天缩短到几分钟，同时将关键的生成式 AI 分数提高了两倍。
实际用途表明它运作良好。在 美国公开赛，watsonx.governance帮助减少了游戏数据的不公平性，使游戏公平性从71％上升到82％。Infosys还将该平台纳入了其 “人工智能优先” 报价， Infosys 黄玉，使他们的人工智能规则设置更加流畅，并减少了跨任务的手工工作。
watsonx.governance 专为大型任务设置而设计，可满足云和现场系统的不同放置需求。它不仅在人工智能计划的增长中保持规则不变，而且还带来了明确的结果，例如投资回报率提高了30％。
它在 2025 年 Gartner® 数据科学和机器学习平台魔力象限™ 中处于领先地位，这表明其发展能力和支持大型机构长期人工智能规则制定计划的意愿。
Microsoft Azure AI 用一套专为大型工作设置设计的工具结束了我们对混合云数据规则的看法。像 prompts.ai 和 Platform X 一样，Azure AI 对许多工具进行了分组，以简化规则。它非常擅长在本地和云端管理人工智能作业，着眼于遵循规则和大型工作规模。该平台遵循一条主要规则：
“数据治理是你为确保数据安全、私密、准确、可用和可用所做的一切”
思维方式可以让企业在混合系统中保持相同的规则。让我们来看看让 Azure AI 非常适合控制数据的主要因素。
Azure AI 确保为混合场所设置严格的规则。它为大公司带来了一个大问题：处理许多数据点。实际上，超过26％的员工表示他们的工作中有51到100个数据点。Azure AI 使用主规则和附带规则计划来帮助协同工作并消除数据点。它还密切监视数据质量，以在许多地方保持数据不变、真实和可靠。另外，这个工具可以让你查看所有关于数据路径的信息，确保所有系统都一目了然。
微软 Azure 有它所谓的：
“无论是在广度（产品总数）还是深度（评估范围内面向客户的服务数量）方面，都是业内最大的合规组合”
这个大集合喜欢SOC 2、HIPAA、GDPR、PCI DSS、NIST 800-53和ISO 27001等计划。Azure确保这一点的计划使用了双方共同承担责任的模型，明确规定了谁在安全方面负责什么。它选择使用OAuth 2.0、OpenID Connect和SAML等登录方式，中间使用Azure AD进行登录和根据规则选择角色。借助用于数据移动的 TLS 1.3 代码、用于静止数据的 AES-256 代码以及从一开始就不信任任何人的零信任方式，安全性进一步增强。独立运行的工具可以随时观察并显示当时正在发生的事情，从而更容易遵守规则。
Azure AI 通过自动作业使工作更加流畅。通过使用小型维修部件和群组，该设置允许部件在不同的地方自行更新。像这样的工具 Kubernetes 为建立和开展更大规模的分组 AI 工作奠定良好的基础。Auto 也用于遵守规则，Azure 会自行在任何地方制定数据规则。这确保了无论数据或任务在哪里完成，规则和安全性都保持不变。时刻关注系统的工作原理和规则，尽早告诉负责人可能出现的问题。
Azure AI 的混合地点设置使群组可以轻松更改大小，使地点可以轻松地：
“在需求高峰期向上和向下扩展工作负载，无需过度投资额外的本地基础架构”
这种简便性对于具有起伏计算机需求的人工智能任务至关重要。云设置允许您实时更改计算能力，而混合模式则为企业提供：
“可以根据其特定的安全或性能需求灵活地选择在何处运行工作负载”
随着越来越多的公司选择混合云——73％的公司在2024年制定了混合云计划，而且这一数字还会继续上升——Azure AI的构建使其可以不受阻碍地实现大规模发展。小组可以在需要时扩大规则集的部分内容，让他们在工作中不间断地进行扩展。
混合云人工智能规则在提供的内容、价格和可以增长的程度方面有好有坏的一面。让我们来看看三个主要平台的优点和难点。
prompts.ai 非常适合其即时工作流程和与他人合作良好。它在您使用时付费，类似代币的价格计划明确了成本，并且可以处理许多数据类型。但是，如果你需要它来满足硬性规则的需求，它可能需要更多的定制工作。
X 平台 在生长壮大，混合环境中表现最佳。它擅长查找和排序数据，适合数据整洁和混乱的地方。尽管如此，将其付诸使用可能很困难，不熟悉数据规则的团队可能会发现很难学习。
微软 Azure A 有许多规则印章，上面印有诸如 GDPR、HIPAA、SOC 2 和 ISO 27001 之类的东西。对于已经在使用微软的东西的地方，Azure AI恰好适合。其分工模式明确了谁负责安全。但是，微软尚未深入的地方可能会觉得它很昂贵，并且可能会觉得只能选择一家制造商。
该图表显示了关键的工作数据，但对金钱和工作的实际影响远不止于此。研究表明，良好的数据规则可以使资金增加21-49％。另一方面，数据泄露每次造成约445万美元的损失。此外，不良的规则使20-30％的云资金被浪费掉。这些要点说明了为什么选择正确的设置对于节省成本如此关键。
能够成长会对每种设置进行不同的测试。到 2024 年，许多团体采用了混合云计划，但许多人仍然难以在许多地方处理数据。prompts.ai 通过匹配的 LLM 工作步骤和设定方法来解决这个问题，而 Azure AI 在微软世界中则使用简单的混合方式。Platform X 遵循一条规则，但可能需要自己做更多的工作才能满足奇怪的需求。
规则也很重要。自2018年以来，GDPR的罚款已超过16亿欧元，将受控工作类型的规则放在首位。Azure AI 的许多 OK 非常适合健康和金钱工作等领域。另一方面，prompts.ai 非常适合想要快速设置和更改的群组。
对人工智能规则工具的需求正在迅速增加，市场将从2024年的8.9亿美元增长到2029年的约60亿美元。这一增长表明了群体对人工智能的依赖程度，91% 的群体在关键工作中使用人工智能。将智能工具与人工支票相结合的设置已成为关键。
混合使用它们仍然会带来测试，43% 的小组发现很难在他们的技术设置中添加规则工具。prompts.ai 使用设置的 API 来做到这一点，而 Azure AI 则受益于内置混合。尽管 Platform X 需要更多自己的工作，但它可以让你做更多的工作来满足特殊需求。
总而言之，小组必须考虑诸如新想法、数据方式和规则OK之类的东西，才能选择最符合其工作目标的设置。
仔细看看你的公司需要什么、它使用的技术以及在世界人工智能市场以每年40％的速度快速增长时必须遵循的规则。
prompts.ai 非常适合其易于理解的成本和按使用量付费的设置，以及实时的团队合作。由于使用了大型语言模型，它可以快速运行。
但是， X 平台 更适合查找和排序数据，尤其是在混合云系统中。但是，对于那些不习惯这种技术的人来说，设置它可能很困难。
在选择平台时，请考虑一些重要因素，例如您有多少数据（平均为 162.9 TB）、需要遵守哪些规则、您当前的技术以及团队的熟练程度。对于规则较多的字段，严格遵守规则应该是重中之重。另一方面，新公司可能喜欢灵活且成本不高的期权。
“治理不仅仅是控制；它还涉及创建一个框架，在保持安全性、合规性和成本效益的同时，实现未来的创新。关键在于在用户授权与必要的监督之间取得平衡。”
要取得成功，请使用强有力的规则制定方式。目标是将控制权集中到一处，严格检查谁进入，并时刻密切关注规则。
组织在尝试建立时会遇到各种障碍 数据治理 在混合云 AI 设置中。最大的挑战之一是应对 数据孤岛和碎片化，这会掩盖知名度，使治理工作的效率大大降低。
另一个主要障碍是确保 监管合规，尤其是在法律要求因地区而异的多云环境中。要应对这种复杂性，就需要深入了解不同司法管辖区的法律和政策。
最重要的是， 安全风险 例如配置错误、访问控制薄弱以及对数据使用的监督有限，都可能破坏治理举措。更难的是持续需要维护 数据质量 以及跨多个平台的一致性——同时努力在运营效率和满足合规标准之间取得平衡。
Prompts.ai 为组织提供人工智能驱动的工具，旨在简化监管方面的挑战，例如 GDPR 和 你好。这些工具有助于识别和跟踪敏感数据、执行监管规则和创建自动报告，确保数据处理符合法律要求。
该平台还有助于制定强有力的控制框架和政策，从而实现持续的合规监测。通过满足 GDPR 的明确同意要求和 HIPAA 对保护健康数据的重视等关键需求，Prompts.ai 使组织能够负责任地管理其人工智能数据，同时跟上不断变化的监管格局。
在为混合云人工智能环境选择数据治理平台时，需要记住几个关键方面。寻找一种能够与现有系统平稳集成、可以处理不断增长的数据量并自动执行治理任务以节省时间和精力的解决方案。同样重要的是，该平台必须支持监管合规性并提供数据编目、元数据管理和政策执行等强大工具。
顶级平台应提供 统一的可见性 跨云和本地环境。这确保您可以有效地跟踪数据沿袭并一致地执行治理政策。通过专注于这些功能，组织可以更好地管理混合设置的复杂性，同时确保人工智能驱动流程的信任和效率。
