Excel-də məlumatları süni intellektlə təhlil etməzdən əvvəl necə anonimləşdirmək olar

¿Excel-də məlumatları süni intellektlə təhlil etməzdən əvvəl necə anonimləşdirmək olar? Süni intellekt məlumatların təhlilində yeni imkanlar dünyası açdı, eyni zamanda məxfilik və şəxsi məlumatların qorunması ilə bağlı problemləri çoxaltdı. Bir çox şirkətlər və peşəkarlar AI modellərinə sıçrayış etməzdən əvvəl Excel-dən məlumatların saxlanması və təhlili üçün əsas vasitə kimi istifadə edirlər. Bununla belə, həssas məlumatların anonimləşdirmədən bu sistemlərə ötürülməsi geri qaytarılması çətin olan hüquqi, texniki və reputasiya riskləri yarada bilər.

Süni intellekt alətlərindən istifadə etməklə Excel-də verilənlərin təhlil üçün hazırlanması sadəcə formatlaşdırma və ya həcmli analiz məsələsi deyil: əsas addım məxfiliyə zəmanət verən anonimləşdirmə və nəzarət üsullarını tətbiq etməkdir. Bu məqalə boyunca siz təhlükəsiz və inamlı işləyə bilmək üçün metodlar, ən yaxşı təcrübələr, avtomatlaşdırma və hüquqi kontekst, Excel və AI sistemləri arasında inteqrasiya nümunələri ilə birlikdə hərtərəfli bələdçi tapa bilərsiniz.

Niyə məlumatları süni intellektlə təhlil etməzdən əvvəl anonimləşdirmək lazımdır?

Anonimləşdirmə fərdi identifikasiyanın qarşısını almaq üçün şəxsi məlumatları dəyişdirir, bununla da onların məxfiliyini qoruyur və mövcud qanunvericiliyə riayət edir. Süni intellekti informasiyadan dəyər çıxarmaq üçün müttəfiq kimi qəbul etməklə, həssas məlumatların ifşası riski artır: hər hansı sızma, düzgün olmayan manipulyasiya və ya düzgün olmayan giriş ciddi hüquqi və etik nəticələrə səbəb ola bilər.

Ümumi Məlumatların Qorunması Qaydasına (GDPR) və oxşar qaydalara uyğunluq isteğe bağlı deyil.: Şəxsi məlumatı idarə edən hər kəs hər hansı təkmil təhlildən əvvəl heç bir şəxsin müəyyən edilə bilməyəcəyini təmin etməlidir.

Excel-də verilənlərin süni intellektlə emal etməzdən əvvəl anonimləşdirilməsi hüquqi risklərin qarşısını alır, reputasiyanı qoruyur və istifadəçilər və müştərilər arasında inam yaradır. Bu, həm də peşəkar məsuliyyətin nümayişi və istənilən ölçülü təşkilata miqyas verə bilən güclü iş axınlarını inkişaf etdirmək imkanıdır.

Anonimləşdirmə və psevdonimləşdirmə arasındakı fərq: əsas anlayışlar

Məlumatların anonimləşdirilməsi məlumatların təxəllüsləşdirilməsi ilə eyni deyil, baxmayaraq ki, iki termin tez-tez bir-birini əvəz edir. Layihəyə və aparılacaq təhlilin növünə əsaslanaraq müvafiq texnikanı seçmək üçün onları bir-birindən ayırmaq vacibdir.

• Anonimləşdirmə: Bu, şəxsi məlumatların dəyişdirilməsindən ibarətdir şəxs hətta dolayı yolla da müəyyən edilə bilməzBu geri dönməzdir: anonimləşdirildikdən sonra siz heç vaxt məlumatları orijinal sahibi ilə əlaqələndirə bilməzsiniz. Bu, ən təhlükəsiz üsuldur və təkrar identifikasiya risklərinin qarşısını almaq üçün qanunla tələb olunur.
• Pseudonimization: Burada həssas məlumatlar kodlar və ya təxəllüslərlə əvəz olunur (məsələn, "NOM001"), lakin lazım olduqda prosesin tərsinə çevrilməsinə imkan verən bir yazışma cədvəli var. Təhlükəsizliyi az olsa da, istisna hallarda, məsələn, ciddi yoxlamalarda kiminsə müəyyənləşdirilməsinə ehtiyac olduğu ssenarilərdə faydalıdır.

Anonimləşdirməyə və nə vaxt təxəllüslərə üstünlük vermək lazımdır? Təhlil real şəxsiyyətə olan bütün əlaqələrin aradan qaldırılmasını tələb edirsə, anonimləşdirmə seçimdir. Bəzi izlənilməyə ehtiyacınız varsa, təxəllüsdən istifadə edin, lakin yazışma cədvəlini qorumaq üçün həddindən artıq təhlükəsizlik tədbirləri alın.

Excel ilə AI layihələrində məlumatların anonimləşdirilməsinin əsas üstünlükləri

Sadəcə hüquqi öhdəlikdən əlavə, süni intellekt tətbiq etməzdən əvvəl Excel-də məlumatların anonimləşdirilməsi aydın strateji və əməliyyat faydalarına malikdir:

• İnzibati cəzalardan çəkinin məxfilik qanunlarının pozulmasına görə.
• Mümkün sızmaların təsirini minimuma endirir və ya təhlükəsizlik pozuntuları: məlumat artıq müəyyən edilə bilməz.
• Müştəri və istifadəçi inamını gücləndirir, məlumatlarınızın ciddi və məsuliyyətlə idarə olunduğunu bilərək.
• Kütləvi analizi asanlaşdırır: AI modelləri məxfiliyə xələl gətirmədən böyük həcmli məlumatlarla işləyə bilər.
• Məlumatların paylaşılmasına və inteqrasiyasına imkan verir məxfiliyə xələl gətirmədən digər təşkilatlar və ya idarələrlə.

Süni intellektdən istifadənin sürətləndirilməsi ilə əvvəldən anonimləşdirməni həyata keçirən şirkətlər açıq-aydın uzunmüddətli rəqabət üstünlüyü əldə edirlər.

Excel-də məlumatların anonimləşdirilməsinin əsas üsulları

Bir çoxu hər bir layihənin xüsusi ehtiyaclarına uyğunlaşdırıla bilən müəyyən texnikaları tətbiq etsəniz, Excel-də məlumatların anonimləşdirilməsinə başlamaq asandır. Ən ümumi strategiyalara nəzər salaq:

Alfasayısal kodlarla əvəz

Bu üsul identifikasiya dəyərlərini real şəxsi məlumatlarla əlaqəli olmayan kodlarla əvəz etməkdən ibarətdir. Məsələn, adlar sütununu “NOM001”, “NOM002” və s.-ə çevirmək.

1. Strukturu qorumaq üçün sütunu orijinal identifikatorlarla təkrarlayın.
2. Tək siyahı yaratmaq üçün dublikatları silin.
3. Alfasayısal kodları təyin edin və istinad cədvəli yaradın (əgər psevdonimləşdirmə varsa).
4. İş faylındakı orijinal məzmunu yaradılan kodlarla əvəz edir.

Beləliklə, siz insanların həqiqi şəxsiyyətlərini ifşa etmədən daxili əlaqələri və AI üçün faydalı olan statistik nümunələri qoruyursunuz.

Xüsusi formatlarla vizual maskalama

Məlumatları dəyişdirmək həmişə lazım deyil, xüsusən də söhbət sadəcə oxunaqlılığın və ya ona birbaşa girişin azaldılmasından gedirsə, məsələn, tarixlər və ya vaxtlar.

• Tarixlər: Yalnız ayı və ya ili ("aa/yyyy") göstərmək üçün formatı dəyişin və ya "12032023" rəqəmini "Q1-2023"-ə çevirin.
• Saat: “00”-ni “450:4”-yə çevirən “#:50” kimi formatlardan istifadə edin.

Unutmayın ki, maskalanma vizual hesabat üçün faydalıdır, lakin verilənlər bazasında şəxsi məlumatlar mövcud olduqda həqiqi anonimləşdirməyə bərabər deyil.

Şəxsiyyəti təsdiq edən sənədlərə xüsusi münasibət

NIF, NIE və ya pasport kimi identifikatorlar üçün İspaniya Məlumat Mühafizəsi Agentliyi vacib olmayan simvolları silməyi, soldan tamamlamağı və standartlaşdırılmış formatları tətbiq etməyi tövsiyə edir.

• Defisləri və ya əlavə ayırmanı çıxarın.
• Hər bir sənəd növü üçün minimum uzunluğa çatana qədər sıfırlarla doldurun.
• Hər bir identifikatoru kodlayır, sahibi ilə əlaqə izlərini aradan qaldırır.

Excel-də siz VBA-da xüsusi funksiyalar yarada və ya bu prosesi toplu şəkildə yerinə yetirmək üçün birləşdirilmiş düsturlardan istifadə edə bilərsiniz.

Böyük həcmli məlumat üçün qabaqcıl anonimləşdirmə strategiyaları

Excel-də böyük verilənlər bazalarını idarə edərkən və ya daha yüksək səviyyədə anonimliyi təmin etmək lazım olduqda, tətbiq edə biləcəyiniz qabaqcıl üsullar var.

Təsadüfi funksiyalarla sistematik psevdonimləşdirmə

RAND() və CONCATENATE() funksiyaları hər bir qeyd üçün təsadüfi kodlar yaratmağa kömək edə bilər, daxili əlaqələrin qorunub saxlanmasını, lakin real şəxsiyyətlərin gizli qalmasını təmin edir. Siz hətta saniyələr ərzində minlərlə qeydə unikal kodların yaradılması və təyin edilməsini avtomatlaşdırmaq üçün VBA-da makroları proqramlaşdıra bilərsiniz.

Əlavə bir hiylə: Təhlil zamanı izlənmə qabiliyyətini qorumaq, lakin yekun hesabat üçün onu aradan qaldırmaq lazımdırsa, ən həssas AI addımları üçün verilənlər bazasının anonim surətini yaradın.

Diferensial məxfilik və idarə olunan səs əlavəsi

Diferensial məxfilik ədədi məlumatlara “səs-küy” adlanan az miqdarda təsadüfi variasiya əlavə etməyi nəzərdə tutur. Məsələn, sahə "43" yaşını ehtiva edirsə, siz əvvəlcədən müəyyən edilmiş qayda əsasında 1 və 3 il arasında əlavə və ya çıxa bilərsiniz ki, bu da ümumi nəticələri hələ də faydalı, lakin fərdi xüsusiyyətləri izləmək olmur.

Bu üsul kütləvi statistik təhlillər üçün tövsiyə olunur, burada vacib olan hər bir fərdin xüsusi dəyərləri deyil, qlobal nümunələrdir.

Dəyişənlərin əlavə edilməsi və silinməsi

Hər bir qeydi ayrı-ayrılıqda göstərmək əvəzinə, məlumatları diapazonlar, vasitələr və ya kateqoriyalar üzrə qruplaşdırın. Məsələn, dəqiq yaşı təhlil etmək əvəzinə, yaş aralığını ("30-39 yaş") istifadə edin. Bu, qeyri-identifikasiyanın mümkünlüyünü azaldır.

Təhlil üçün real dəyər əlavə etməyən bütün dəyişənləri aradan qaldırın. Bir çox verilənlər bazası yalnız sızma riskini artıran lazımsız və ya lazımsız məlumatları ehtiva edir.

Excel-də prosesi asanlaşdırmaq üçün alətlər və avtomatlaşdırmalar

Böyük həcmli məlumatlarla işləyərkən və ya məlumat axını davamlı olduqda, anonimləşdirməni sürətləndirmək və sadələşdirmək üçün Power Query və VBA kimi alətlərə etibar etmək yaxşı fikirdir.

• PowerQuery: O, məlumatları toplu halında emal etməyə və çevirməyə, anonimləşdirmə qaydalarını tətbiq etməyə və yeni fayllar gələn kimi məlumatları avtomatik yeniləməyə imkan verir.
• VBA Makrosları: Onlar kodların təyin edilməsi, dublikatların silinməsi və ya xüsusi sahələrin maskalanması kimi təkrarlanan tapşırıqları avtomatlaşdırır.
• Real vaxt anonimləşdirmə: Əgər siz Big Data mühitlərində işləyirsinizsə və ya davamlı axınlar alırsınızsa (məsələn, Power Automate və ya Zapier vasitəsilə), siz müəyyən edilə bilən məlumatların heç vaxt saxlanmamasını təmin edərək, məlumatların qəbulu zamanı birbaşa tətbiq olunan anonimləşdirmə qaydaları təyin edə bilərsiniz.

Avtomatlaşdırmanın birləşdirilməsi anonimləşdirmənin istənilən ölçülü təşkilata miqyasını genişləndirməyə imkan verir və insan səhvi riskini azaldır.

Effektiv və qanuni anonimləşdirmə üçün yaxşı təcrübələr

Sadəcə anonimləşdirmə üsullarını tətbiq etmək kifayət deyil: prosesin həqiqətən effektiv və yoxlanıla bilən olmasını təmin etmək üçün müəyyən ən yaxşı təcrübələrə əməl edilməlidir.

• Məlumatlarınızı ardıcıl saxlayın: Təhlil üçün müvafiq nümunələri pozmamaq üçün şəxsə və ya quruma təyin edilmiş kod bu əlaqəni paylaşan bütün qeydlərdə və fayllarda eyni olmalıdır.
• Temporal quruluşu qoruyur: Zamanla ardıcıllığı və ya hadisələri təhlil etmək lazımdırsa, siz dəqiq günü aradan qaldıraraq, lakin xronoloji ardıcıllığı qoruyaraq, tarixləri həftələrə, rüblərə və ya dövrlərə çevirə bilərsiniz.
• AI modellərinə təsirini qiymətləndirin: Anonimləşdirməni tətbiq etdikdən sonra, gözlənilən dəqiqliyi və proqnozlaşdırıcı dəyəri saxladıqlarını yoxlamaq üçün modellərinizi sınaqdan keçirin.
• Prosesi sənədləşdirin: Tətbiq olunan bütün dəyişikliklərin aydın qeydlərini aparın, çünki qaydalar anonimləşdirmənin geri dönməz və effektiv olduğunu sübut etməyi tələb edir.
• Giriş nəzarəti və şifrələmə ilə tamamlanır: Anonimləşdirmə bir müdafiədir, lakin tək deyil. Fayllara girişi məhdudlaşdırın və lazım olduqda əlavə şifrələmə tətbiq edin.
• Dövri auditlər təşkil edir: Potensial pozuntuları və ya yenidən identifikasiya cəhdlərini aşkar etmək üçün anonimləşdirmə proseslərinə mütəmadi olaraq nəzarət edin və nəzərdən keçirin.

Anonimləşdirmənin keyfiyyəti həm texnikalardan, həm də onların tətbiqi və nəzərdən keçirilməsində intizamdan asılıdır.

Süni intellekt ilə Excel inteqrasiyası: yeni imkanlar və artan çağırışlar

Excel-in ChatGPT, Gemini və ya xüsusi plaginlər kimi süni intellekt alətləri ilə birləşməsi bizim məlumatlarla işləmə tərzimizi tamamilə dəyişərək, qabaqcıl təhlilə çıxışı demokratikləşdirdi. Bununla belə, bu inteqrasiya məlumatı öz mənbəyində düzgün şəkildə anonimləşdirmək üçün daha çox təzyiq yaradır.

ChatGPT və Excel: Məxfilikdən imtina etmədən Ağıllı Analitika

ChatGPT kimi alətlər .xlsx, .csv və ya hətta .xls formatlarında faylları emal edə bilər, bu da təbii sorğulara, fərdi düsturların yaradılmasına, proqnozlaşdırıcı təhlilə və ya məlumatların avtomatik təmizlənməsinə imkan verir. Bu irəliləyiş qərarların qəbulunu asanlaşdırır və texniki maneələri azaldır, lakin məxfiliyə daha çox nəzarət tələb edir.

• Faydaları: Yorucu tapşırıqları avtomatlaşdırın, trendləri kəşf edin, ani hesabatlar yaradın və qabaqcıl analitikanı demokratikləşdirin.
• Məhdudiyyətlər: Buludda anonim olmayan məlumatların paylaşılması riski, potensial gücləndirilmiş qərəzlər və hər bir platformanın məxfilik siyasətinə riayət etmək zərurəti.

Faylları təhlil üçün ChatGPT kimi sistemlərə təqdim etməzdən əvvəl məlumatları anonimləşdirmək və onların yalnız səlahiyyətli şəxslər və platformalarla paylaşılmasını təmin etmək vacibdir.

Əkizlər və Excel vərəqlərindən şəkilləri şərh etmək bacarığı

Əkizlər kimi sistemlərdə inqilabi cəhət onların Excel cədvəl şəkillərini "oxumaq" və hətta verilənlər vizual və strukturlaşdırılmamış formatda olsa belə, düsturları, əlaqələri və ya nümunələri çıxarmaq qabiliyyətidir. Bu, qeyri-ənənəvi formatlarda miras və ya paylaşılan məlumatı təhlil etmək üçün yeni imkanlar açır, lakin məlumatı ələ keçirməzdən və ya paylaşmazdan əvvəl anonimləşdirməyə ikiqat diqqət tələb edir.

Süni intellekt və Excel arasında əməkdaşlıq səmərəliliyi artırır, lakin hər hansı vərəqdə olan identifikatorlar və şəxsi məlumatlar üzərində nəzarətin artırılmasını tələb edir.

Süni intellektdə anonimləşdirmə üçün xüsusi alətlər və son inkişaflar

Böyük verilənlər və AI mühitləri üçün xüsusi olaraq hazırlanmış yeni peşəkar alətlərlə anonimləşdirmə sahəsi hər il inkişaf edir. kimi həllər:

• Nymiz: Anonimləşdirməni avtomatlaşdıran və proseslərin dəqiq monitorinqini təmin edən, biznes və peşəkarlar üçün əlavə nəzarət təmin edən platforma.
• Anjana (IFCA): Beynəlxalq layihələr (məsələn, AI4EOSC) çərçivəsində hazırlanmış proqram təminatı, səhiyyə, bankçılıq və sənaye sahələrində tətbiqlərlə AI modellərinə inteqrasiya edilməzdən əvvəl həssas məlumatların Python-da anonimləşdirilməsinə imkan verir.
• Excel üçün əlavələr və GPT söhbəti: Formula AI, ExcelGPT Chat və ya GPT Excel kimi plaginlər verilənlərin anonimləşdirilməsi şərti ilə təbii dil formulunun yaradılmasına, verilənlərlə danışıq əlaqəsinə və kompleks təhlilə imkan verir.

Xarici avtomatlaşdırmaların inteqrasiyası (Zapier, Power Automate) faylları hər hansı AI sisteminə yükləməzdən əvvəl anonimləşdirmənin əvvəlcədən və avtomatik həyata keçirildiyi iş axınları yaratmaq imkanı təklif edir.

Case study: AI və Excel ilə anonimləşdirmə və avtomatlaşdırılmış analiz

Bir şirkətin tendensiyaları aşkar etmək və satışları proqnozlaşdırmaq məqsədi ilə, lakin fərdi şəxsiyyətləri heç vaxt ifşa etmədən müxtəlif mənbələrdən və Excel cədvəllərindən həssas müştəri məlumatlarını təhlil etməli olduğu bir ssenari təsəvvür edin.

1. Məlumat qəbulu: Fayllar Google Diskdə paylaşılan qovluğa daxil olur.
2. Latenode və ChatGPT ilə avtomatlaşdırma: Yeni fayl aşkar edildikdə, Latenode onu hazırlayır (məsələn, lazımsız sütunları silmək, identifikatorları maskalamaq və tarixləri həftələrə qruplaşdırmaq) və adları unikal kodlarla əvəz edən makro işə salır.
3. AI təhlili: ChatGPT hazırlanmış faylı emal edir, hesabatlar yaradır, nümunələri aşkar edir və heç bir tanınan şəxsi məlumat olmadan xülasələri qaytarır.
4. İxrac və çatdırılma: Hesabatlar avtomatik olaraq .xlsx, .csv və ya .pdf formatında ixrac edilir və şöbə menecerlərinə e-poçt vasitəsilə paylanır.
5. Audit və konservasiya: Bütün proses yalnız səlahiyyətli şəxslər üçün əlçatan olan tarixdə qeyd olunur.

Bu iş axını müəyyən edilə bilən məlumatın heç vaxt xarici sistemlər və ya icazəsiz işçilərlə paylaşılmamasını təmin edir, bununla da qanuna əməl edir və riskdən qaçır.

Süni intellektlə Excel-də anonimləşdirmə və təhlillə bağlı tez-tez verilən suallar

Birdən çox Excel faylı anonimləşdirildikdən sonra süni intellekt ilə eyni anda onları təhlil edə bilərəmmi? Bəli, hazırkı süni intellekt həlləri düzgün hazırlandıqda, eyni vaxtda bir neçə faylla işləməyə imkan verir.

Həssas məlumatları ChatGPT və ya digər AI-lərə yükləmək təhlükəsizdirmi? Bu xidmətlər təhlükəsizlik tədbirlərini həyata keçirsə də, məlumat paylaşmazdan əvvəl anonimləşdirmə və qanuna uyğunluq üçün məsuliyyət həmişə istifadəçinin üzərinə düşür.

Süni intellekt sistemləri böyük Excel verilənlər bazalarını idarə edə bilərmi? Bəli, onlar milyonlarla sətirləri emal edə bilirlər, baxmayaraq ki, performans infrastrukturdan və əvvəlcədən anonimləşdirmənin keyfiyyətindən asılıdır.

Bu alətlərlə Excel-də hansı təkmil təhlili aparmaq olar? Formulaların yaradılması və statistik təhlildən tutmuş proqnozlaşdırıcı modelləşdirməyə, trendin aşkarlanmasına və avtomatlaşdırılmış təmizləməyə qədər həmişə qorunan data ilə.

Excel-də məlumatları anonimləşdirərkən ümumi səhvlər və onlardan necə qaçınmaq olar

Excel-də məlumatların anonimləşdirilməsi sadə görünür, lakin məxfiliyə və təhlilin effektivliyinə xələl gətirə biləcək səhvlər etmək asandır. Ən çox yayılmış səhvlər və onların həlli yolları:

• Zəif kodların təkrar istifadəsi: Təyin edilmiş kodların açıq nümunəsi varsa (məsələn, əlifba sırası ilə “NOM1”, “NOM2”), təcavüzkarın həqiqi şəxsiyyəti çıxarması mümkün olardı. həll: Təsadüfi kod generatorlarından istifadə edin və tapşırıq sırasını qarışdırın.
• Orijinal məlumatları silmədən yalnız vizual olaraq maskalayın: Ekran formatının dəyişdirilməsi əsas məlumatları silmir. həll: Orijinal dəyəri silin və ya dəyişdirin, sadəcə onu gizlətməyin.
• Anonimləşdirmə prosesinin sənədləşdirilməməsi: Təfərrüatlı bir jurnal olmadan tənzimləmə uyğunluğunu nümayiş etdirmək çətindir. həll: Addım-addım təsviri saxlayın və hər dəfə metodu dəyişdiyiniz zaman onu yeniləyin.
• Dolayı identifikatorları (kvaziidentifikatorları) silməyi unutmaq: İnsanları müəyyən etmək üçün doğum tarixi, poçt kodu və s. kimi məlumatlar birlikdə istifadə edilə bilər. həll: Qiymətləndirilmiş riskdən asılı olaraq bu sahələri də dəyişdirin, əlavə edin və ya silin.
• Qeydlərə və ehtiyat nüsxələrə laqeyd yanaşma: Müvəqqəti fayllar və ya əvvəlki nüsxələr silinməzsə, məlumat sızması baş verə bilər. həll: Hər prosesdən sonra müvəqqəti faylları və qovluqları təmizləməyinizə əmin olun.

Prosesin vaxtaşırı nəzərdən keçirilməsi və monitorinqi bu səhvlərin qarşısını almaq və möhkəm anonimləşdirməni təmin etmək üçün açardır.

Excel anonimləşdirilməsi və süni intellektin gələcəyi

Süni intellekt sistemləri bütün sektorlara inteqrasiya olunduqca məxfilik və məsul məlumatların idarə edilməsi ön plana çıxmağa davam edəcək. Anonimləşdirmə üsulları strukturlaşdırılmamış məlumatların (elektron cədvəl şəkilləri, skan edilmiş sənədlər) kütləvi istismarından tutmuş əməkdaşlıq sistemləri, CRM və ya proqnozlaşdırıcı analitika platformaları ilə inteqrasiyaya qədər yeni çağırışlara uyğunlaşmaq üçün inkişaf edəcək.

Riskləri aşkar etmək, dəyişikliklər təklif etmək və real vaxt rejimində onların effektivliyini yoxlamaq qabiliyyətinə malik ağıllı həllərlə anonimləşdirmə prosesinin tam avtomatlaşdırılması tendensiyasıdır. Nymiz və Anjana kimi alətlər və ya Excel və ChatGPT üçün getdikcə daha təkmilləşmiş əlavələr vacib müttəfiqlər olacaq.

Son istifadəçi hər bir analiz üçün istənilən anonimlik səviyyəsinə qərar verə biləcək idarəetmə panellərinə çıxış əldə edəcək və məxfiliyin idarə edilməsində şəffaflıq əlavə deyil, tələb olacaq. Bu məqaləni sizə daha çox araşdırmaq üçün təqdim etdik. AI ilə Excel üçün ən yaxşı 9 alət.

Excel-də ilk andan möhkəm anonimləşdirmə mədəniyyətini qəbul etmək təkcə insanları və biznesi qorumur, həm də süni intellekt əsrində daha çevik, yaradıcı və hüquqi cəhətdən təhlükəsiz əməkdaşlığa qapı açır. Təlimə, avtomatlaşdırmaya və davamlı monitorinqə sərmayə qoymaq, heç kəsi riskə atmadan və ya təşkilatın reputasiyasına və ya normativ hüquqi aktlara uyğunluğuna xələl gətirmədən həssas məlumatları dəyərli, istismar edilə bilən resurslara çevirmək üçün ən yaxşı strategiya olacaq.