在快速发展的技术世界中，主动元数据正在彻底改变组织管理和利用数据的方式。随着生成式人工智能(GenAI)和大型语言模型(LLM)成为数据管理实践不可或缺的一部分，主动元数据在确保这些计划成功方面的作用怎么强调都不过分。通过利用主动元数据，组织可以验证AI输出，通过向LLM提供相关上下文来使AI功能与业务目标保持一致，并显着提高数据管理效率。它到底是什么，为什么重要?

主动元数据指的是动态信息，它为组织提供对数据资产的实时洞察，从而增强可用性、治理和管理。与被动元数据不同，被动元数据保持静态，需要手动更新，而主动元数据在组织的数据堆栈中不断地处理和更新自己。这支持实时监视、评估和自动化操作。

根据Gartner的说法，主动元数据包括将机器学习应用于元数据，将其从单纯的描述性信息转化为可操作的见解。这种转换使组织不仅能够更好地理解他们的数据，而且能够及时采取行动。主动元数据包含广泛的数据特征，包括数据沿袭、质量度量、隐私考虑和使用模式，使其具有可操作性和操作性。通过利用主动元数据，组织可以创建一个智能的、自我管理的数据环境，支持有效的决策和治理。

新兴数据与LLM

随着组织努力应对不断增长的数据量，并寻找将GenAI和LLM结合起来从数据中提取价值的方法，数据结构已经成为帮助管理这一趋势的关键技术选择，数据结构是一种通过提供统一框架来简化数据管理的架构方法。

一方面，LLM正在通过自动化复杂任务和提供先进的分析能力来改变数据管理。这些模型可以处理大量数据，以生成可操作的见解、识别模式并提供建议，从而推动业务决策和操作效率。

另一方面，作为LLM的补充，数据结构集成了来自各种来源的数据，无论是本地还是云中，从而创建了一个无缝的数据环境。数据结构的关键组件包括数据集成、数据准备和交付，以及数据和人工智能编排。LLM和数据结构共同创建了一个强大的数据管理生态系统。然而，它们的有效性取决于一个关键因素：有效地使用主动元数据。

现代数据管理的关键

主动元数据作为LLM和数据结构之间的关键链接，确保数据不仅可访问，而且可靠和安全。以下是主动元数据对这个生态系统成功的贡献:

增强的数据发现和理解:主动元数据提供了数据资产的全面视图，使查找和理解数据变得更加容易。它包括动态调整和分类数据的元数据，促进有效的数据检索和理解。

改进的数据质量和治理:持续监控数据质量和沿袭，确保LLM使用的数据准确、相关、一致和最新。主动元数据有助于实时识别和纠正数据质量问题，维护高标准的数据治理。

自动化提示工程:主动元数据的主要优点之一是它能够为LLM自动化提示工程。通过提供详细的上下文和结构化元数据，主动元数据简化了制作有效提示的过程。这确保了LLM可以生成准确和相关的输出，而不需要大量的手动及时调整，节省了时间和精力，同时提高了人工智能生成见解的可靠性。

精简的数据集成:主动元数据支持来自不同来源的数据的无缝集成，确保LLM能够有效地访问和处理数据。它为集成不同的数据源、创建内聚和统一的数据结构提供了必要的上下文。

治理和安全性:通过跟踪数据访问和使用情况，主动元数据有助于管理隐私和安全风险，确保符合法规要求。它支持自动执行数据治理策略，降低数据泄露和滥用的风险。

验证LLM输出和对齐AI与业务成果

LLM的输出必须经过验证，以确保它们是可靠的，并与业务目标保持一致。主动元数据提供了通过详细说明数据来源和质量来评估人工智能生成的见解的可靠性所需的上下文。

这一验证过程对于根据人工智能建议做出明智的商业决策以及确保LLM生成的见解得到信任至关重要。例如，当LLM生成销售预测时，主动元数据可以显示历史销售数据的来源、应用的任何转换以及整体数据质量。这种背景使企业领导者能够信任人工智能的洞察力，并自信地做出战略决策。

为了最大限度地发挥LLM、人工智能和主动元数据的好处，组织应该关注四个关键策略:

定义明确的目标:为人工智能计划设定可衡量的目标，使其与更广泛的业务目标保持一致。

利用主动元数据进行决策:在整个人工智能生命周期中，使用主动元数据为决策提供信息，确保计划基于可靠的数据。

持续监控和改进人工智能模型:使用来自主动元数据的反馈定期评估和改进人工智能模型。

培养协作文化:鼓励数据科学家、IT专业人员和业务领导者之间的协作，使用主动元数据作为通用语言。

数据管理的未来

随着人工智能和元数据管理技术的发展，主动元数据、LLM和数据结构之间的相互作用将变得越来越复杂。我们期待看到未来的一些趋势。一个主要趋势是元数据管理的自动化增强，这将进一步减少人工干预的需要。此外，在元数据处理中将有更高级的人工智能集成，从而产生更具洞察力和预测性的元数据。另一个重要的趋势是人们越来越关注可解释的人工智能，主动元数据在为人工智能决策提供背景方面发挥着至关重要的作用。最后，将更加强调实时数据处理和决策，由LLM、数据结构和主动元数据的组合提供支持。

毫无疑问，主动元数据是生成式人工智能项目成功的新无名英雄。它增强了数据发现、质量、集成和治理，使其成为任何现代数据管理策略中不可或缺的组成部分。通过利用主动元数据和数据结构架构，组织可以通过提供相关工具和上下文来释放LLM的全部潜力，从而显著改善其数据管理流程和决策能力。