Giunsa ang pag-anonymize sa datos sa Excel sa wala pa kini pag-analisar gamit ang artificial intelligence

¿Giunsa ang pag-anonymize sa datos sa Excel sa wala pa kini pag-analisar gamit ang artificial intelligence? Ang artipisyal nga paniktik nagbukas sa usa ka bag-ong kalibutan sa mga posibilidad sa pagtuki sa datos, apan gipadaghan usab niini ang mga hagit nga naglibot sa pagkapribado ug pagpanalipod sa personal nga kasayuran. Daghang mga kompanya ug mga propesyonal ang naggamit sa Excel ingon ilang panguna nga himan alang sa pagtipig ug pag-analisar sa mga datos sa wala pa maghimo sa paglukso sa mga modelo sa AI. Bisan pa, ang pagbalhin sa sensitibo nga kasayuran sa kini nga mga sistema nga wala gi-anonymize mahimo’g magbutang mga peligro nga ligal, teknikal, ug reputasyon nga lisud balihon.

Ang pag-andam sa datos sa Excel alang sa pagtuki gamit ang artipisyal nga paniktik nga mga himan dili lang usa ka butang sa pag-format o volumetric nga pagtuki: ang importante nga lakang mao ang pagpadapat sa anonymization ug pagkontrol sa mga teknik nga naggarantiya sa pribasiya. Sa tibuuk nga artikulo, makit-an nimo ang usa ka komprehensibo nga giya nga adunay mga pamaagi, labing kaayo nga gawi, automation, ug ligal nga konteksto, kauban ang mga panig-ingnan sa panagsama tali sa mga sistema sa Excel ug AI, aron makatrabaho ka nga luwas ug masaligon.

Nganong i-anonymize ang datos sa dili pa kini tukion gamit ang artificial intelligence?

Ang anonymization nagbag-o sa personal nga datos aron mapugngan ang indibidwal nga pag-ila, sa ingon mapanalipdan ang ilang pagkapribado ug pagsunod sa karon nga balaod. Pinaagi sa pagsagop sa artificial intelligence isip usa ka kaalyado sa pagkuha sa bili gikan sa impormasyon, ang risgo sa pagbutyag sa sensitibo nga datos motaas: bisan unsa nga pagtulo, dili husto nga pagmaniobra, o dili husto nga pag-access mahimong adunay seryoso nga legal ug etikal nga mga sangputanan.

Ang pagsunod sa General Data Protection Regulation (GDPR) ug susamang mga regulasyon dili opsyonal.: Bisan kinsa nga nagdumala sa personal nga impormasyon kinahanglan nga masiguro nga, sa wala pa ang bisan unsang advanced nga pagtuki, walay indibidwal nga mailhan.

Ang pag-anonymize sa datos sa Excel sa dili pa kini iproseso gamit ang AI makapugong sa legal nga mga risgo, manalipod sa reputasyon, ug makatukod og pagsalig sa mga tiggamit ug kustomer. Kini usab usa ka pagpakita sa propesyonal nga responsibilidad ug usa ka oportunidad sa paghimo og lig-on nga mga workflow nga mahimo’g masukod sa bisan unsang gidak-on nga organisasyon.

Ang kalainan tali sa anonymization ug pseudonymization: yawe nga mga konsepto

Ang pag-anonymize sa datos dili parehas sa pseudonymizing data, bisan kung ang duha ka termino sagad gigamit nga baylobaylo. Mahinungdanon ang pag-ila tali kanila aron mapili ang angay nga teknik base sa proyekto ug ang tipo sa pagtuki nga himuon.

• Pag-anonymize: Naglangkob kini sa pagbag-o sa personal nga datos aron ang tawo dili mailhan, bisan sa dili direktaDili na mabalik: sa higayon nga ma-anonymize, dili na nimo ma-link ang data balik sa orihinal nga tag-iya niini. Kini ang labing luwas nga pamaagi ug gikinahanglan sa balaod aron malikayan ang mga risgo sa pag-ila pag-usab.
• Pseudonymization: Dinhi, ang sensitibo nga datos gipulihan sa mga code o pseudonyms (pananglitan, "NOM001"), apan adunay usa ka talaan sa sulat nga, kung gikinahanglan, magtugot sa proseso nga balihon. Bisan tuod dili kaayo luwas, kini mapuslanon sa mga sitwasyon diin adunay panginahanglan sa pag-ila sa usa ka tawo sa talagsaon nga mga kaso, pananglitan, sa higpit nga pag-audit.

Kanus-a magpili alang sa anonymization ug kanus-a alang sa pseudonymization? Kung ang pag-analisar nanginahanglan nga wagtangon ang tanan nga mga link sa tinuud nga pagkatawo, ang dili pag-ila mao ang kapilian. Kung kinahanglan nimo ang pipila nga pagsubay, gamita ang pseudonymization, apan paghimo og grabe nga mga lakang sa seguridad aron mapanalipdan ang lamesa sa sulat.

Panguna nga mga benepisyo sa pag-anonymize sa datos sa mga proyekto sa AI nga adunay Excel

Labaw pa sa ligal nga obligasyon, ang pag-anonymize sa datos sa Excel sa wala pa mag-apply sa artificial intelligence adunay klaro nga estratehiko ug operasyon nga mga benepisyo:

• Likayi ang administratibong mga silot alang sa paglapas sa mga balaod sa pagkapribado.
• Gipamenos ang epekto sa posible nga pagtulo o mga paglapas sa seguridad: ang datos dili na mailhan.
• Nagpalig-on sa pagsalig sa kustomer ug tiggamit, nahibal-an nga ang imong datos gidumala uban ang kahigpit ug responsibilidad.
• Gipadali ang pagtuki sa masa: Ang mga modelo sa AI mahimong molihok uban ang daghang mga volume sa datos nga wala ikompromiso ang pribasiya.
• Gitugotan ang pagpaambit ug paghiusa sa datos uban sa ubang mga organisasyon o departamento nga walay pagkompromiso sa pribasiya.

Sa pagpadali sa paggamit sa AI, ang mga kompanya nga nagpatuman sa anonymization gikan sa sinugdanan nakakuha usa ka tin-aw nga dugay nga bentaha sa kompetisyon.

Panguna nga mga teknik sa pag-anonymize sa datos sa Excel

Ang pagsugod sa pag-anonymize sa datos sa Excel sayon ​​kung mag-apply ka sa pipila ka mga teknik, kadaghanan niini mahimong ipahiangay sa piho nga mga panginahanglan sa matag proyekto. Atong tan-awon ang labing komon nga mga estratehiya:

Pag-ilis sa mga alphanumeric code

Kini nga pamaagi naglangkob sa pag-ilis sa pag-ila sa mga kantidad sa mga code nga wala nalambigit sa tinuod nga personal nga datos. Pananglitan, ang pagbag-o sa usa ka kolum sa mga ngalan ngadto sa "NOM001", "NOM002", ug uban pa.

1. Doblehin ang kolum gamit ang orihinal nga mga identifier aron mapreserbar ang istruktura.
2. Kuhaa ang mga duplicate aron makahimo usa ka lista.
3. Paghatag ug alphanumeric code ug paghimo ug reference table (kon pseudonymization).
4. Gipulihan ang orihinal nga sulud sa nagtrabaho nga file sa mga nahimo nga code.

Niining paagiha, imong gipreserbar ang mga internal nga relasyon ug mga estadistika nga sumbanan nga mapuslanon sa AI, nga dili ibutyag ang tinuod nga pagkatawo sa mga tawo.

Visual masking nga adunay naandan nga mga format

Dili kanunay kinahanglan nga usbon ang datos, labi na kung kini usa lamang ka butang sa pagkunhod sa pagkabasa o direkta nga pag-access niini, pananglitan, sa mga petsa o oras.

• Mga Petsa: Usba ang format aron ipakita lang ang bulan o tuig ("mm/yyyy"), o usba ang "12032023" ngadto sa "Q1-2023".
• Mga oras: Gamita ang mga format sama sa "#:00" nga nag-convert sa "450" ​​ngadto sa "4:50".

Hinumdumi nga ang masking mapuslanon alang sa biswal nga pagtaho apan dili katumbas sa tinuod nga anonymization kung ang personal nga datos naa sa database.

Piho nga pagtambal sa mga dokumento sa pag-ila

Para sa mga identifier sama sa NIF, NIE, o pasaporte, girekomenda sa Spanish Data Protection Agency ang pagtangtang sa dili kinahanglan nga mga karakter, pagkompleto gikan sa wala, ug pag-apply sa standardized nga mga format.

• Kuhaa ang mga hyphen o dugang nga pagbulag.
• Pun-a ang mga sero hangtod maabot nimo ang labing gamay nga gitas-on sa matag tipo sa dokumento.
• Gi-encode ang matag identifier, giwagtang ang bisan unsang pagsubay sa correlation sa tag-iya.

Sa Excel, makahimo ka og custom nga mga function sa VBA o mogamit og hiniusa nga mga pormula aron mahimo kini nga proseso sa kadaghanan.

Mga advanced nga estratehiya sa pag-anonymize alang sa daghang mga bulto sa datos

Kung nagdumala ka sa dagkong mga database sa Excel o kinahanglan nga masiguro ang usa ka mas taas nga lebel sa dili mailhan, adunay mga advanced nga teknik nga mahimo nimong magamit.

Sistematiko nga pseudonymization nga adunay random nga mga gimbuhaton

Ang RAND() ug CONCATENATE() functions makatabang kanimo sa pagmugna ug random codes para sa matag rekord, pagsiguro nga ang internal nga mga relasyon gipreserbar apan ang tinuod nga mga identidad nagpabiling tago. Mahimo pa nimo nga iprograma ang mga macro sa VBA aron awtomatiko ang paghimo ug pag-assign sa mga talagsaon nga code sa libu-libo nga mga rekord sa mga segundo.

Dugang nga trick: Kung kinahanglan nimo nga ipadayon ang pagsubay sa panahon sa pag-analisar apan wagtangon kini alang sa katapusan nga pagreport, paghimo usa ka wala mailhi nga kopya sa database alang sa labing sensitibo nga mga lakang sa AI.

Nagkalainlain nga pagkapribado ug kontrolado nga pagdugang sa ingay

Ang differential privacy naglakip sa pagdugang og gamay nga gidaghanon sa random variation, gitawag nga "noise," sa numerical data. Pananglitan, kung ang usa ka field naglangkob sa edad nga "43," mahimo nimong idugang o ibasura tali sa 1 ug 3 ka tuig base sa gitakda nang daan nga lagda, nga himoong mapuslanon ang mga resulta apan dili masubay sa indibidwal nga mga kinaiya.

Girekomenda kini nga pamaagi alang sa daghang pag-analisar sa istatistika, diin ang hinungdanon nga butang mao ang mga sumbanan sa kalibutan ug dili ang piho nga mga kantidad sa matag indibidwal.

Pagdugang ug pagtangtang sa mga variable

Igrupo ang datos pinaagi sa mga han-ay, paagi, o mga kategorya imbes nga ipakita ang matag rekord sa tagsa-tagsa. Pananglitan, imbes nga analisahon ang eksaktong edad, gamita ang mga han-ay sa edad ("30-39 ka tuig"). Gipamenos niini ang posibilidad sa dili tinuyo nga pag-ila pag-usab.

Kuhaa ang tanan nga mga variable nga dili makadugang sa tinuod nga bili sa pagtuki. Daghang mga database adunay sobra o dili kinahanglan nga kasayuran nga nagdugang lamang sa risgo sa pagtulo.

Mga himan ug automation aron mapadali ang proseso sa Excel

Kung nagtrabaho uban ang daghang mga bulto sa datos o kung ang dagan sa kasayuran padayon, maayo nga ideya nga mosalig sa mga himan sama sa Power Query ug VBA aron mapadali ug mapadali ang pagka-anonymization.

• PowerQuery: Gitugotan ka niini sa pagproseso ug pagbag-o sa datos sa mga batch, paggamit sa mga lagda sa anonymization, ug awtomatiko nga i-update ang data kung moabut ang bag-ong mga file.
• VBA Macro: Gi-automate nila ang mga balik-balik nga buluhaton, sama sa pag-assign sa mga code, pagtangtang sa mga duplicate, o pag-mask sa piho nga mga natad.
• Real-time nga anonymization: Kung nagtrabaho ka sa mga palibot sa Big Data o nakadawat og padayon nga mga sapa (pananglitan, pinaagi sa Power Automate o Zapier), mahimo nimong itakda ang mga lagda sa anonymization nga direkta nga magamit sa pagkadawat sa datos, pagsiguro nga ang mailhan nga datos dili gyud matipigan.

Ang pag-apil sa automation nagtugot sa anonymization sa pagsukod sa bisan unsang gidak-on nga organisasyon ug makunhuran ang risgo sa sayup sa tawo.

Maayong mga gawi para sa epektibo ug legal nga pag-anonymize

Ang pag-aplay lang sa mga pamaagi sa pag-anonymize dili igo: pipila ka labing maayo nga mga gawi kinahanglan sundon aron masiguro nga ang proseso tinuod nga epektibo ug ma-audit.

• Hupti nga makanunayon ang imong datos: Ang usa ka code nga gi-assign sa usa ka tawo o entidad kinahanglan parehas sa tanan nga mga rekord ug mga file nga adunay parehas nga relasyon, aron dili mabungkag ang mga sumbanan nga may kalabotan sa pagtuki.
• Gipreserbar ang temporal nga istruktura: Kung kinahanglan nimo nga analisahon ang mga han-ay o mga panghitabo sa paglabay sa panahon, mahimo nimong usbon ang mga petsa ngadto sa mga semana, quarter, o mga yugto, nga giwagtang ang eksaktong adlaw apan gipadayon ang kronolohikal nga pagkasunud.
• Timbang-timbanga ang epekto sa mga modelo sa AI: Human ma-apply ang anonymization, sulayi ang imong mga modelo aron mapamatud-an nga gipadayon nila ang gipaabut nga katukma ug prediktibo nga kantidad.
• Idokumento ang proseso: Pagtipig og tin-aw nga mga rekord sa tanan nga mga pagbag-o nga gipadapat, tungod kay ang mga regulasyon nanginahanglan og pruweba nga ang pag-anonymization dili na mabalik ug epektibo.
• Mga komplemento sa mga kontrol sa pag-access ug pag-encrypt: Ang anonymization usa ka depensa, apan dili ang usa ra. Limitahi ang pag-access sa mga file ug gamita ang dugang nga pag-encrypt kung gikinahanglan.
• Nagtukod ug periodic audits: Kanunay nga bantayan ug ribyuha ang mga proseso sa pag-anonymize aron mahibal-an ang mga potensyal nga paglapas o pagsulay sa pag-ila pag-usab.

Ang kalidad sa anonymization nagdepende sa mga teknik ug sa disiplina sa ilang aplikasyon ug pagrepaso.

Excel Integration uban sa AI: Bag-ong mga Posibilidad ug Nag-uswag nga mga Hagit

Ang kombinasyon sa Excel uban sa artipisyal nga paniktik nga mga himan sama sa ChatGPT, Gemini, o espesipikong mga plugins bug-os nga nagbag-o sa paagi sa among pagtrabaho sa datos, nga nagdemokratize sa pag-access sa advanced analysis. Bisan pa, kini nga panagsama nagdugang dugang nga presyur sa husto nga pag-anonymize sa kasayuran sa gigikanan niini.

ChatGPT ug Excel: Smart Analytics nga Walay Pagsakripisyo sa Privacy

Ang mga himan sama sa ChatGPT makaproseso sa mga file sa .xlsx, .csv, o bisan .xls nga mga format, nga magtugot sa natural nga mga pangutana, custom formula generation, predictive analysis, o automatic data cleansing. Kini nga pag-uswag nagpahapsay sa paghimog desisyon ug nagpamenos sa teknikal nga mga babag, apan nanginahanglan ug mas dakong kontrol sa pribasiya.

• Ventajas: I-automate ang kapoy nga mga buluhaton, pagdiskobre sa mga uso, paghimo dayon nga mga taho, ug pag-demokratize sa mga advanced analytics.
• Mga limitasyon: Risgo sa pagpaambit sa dili-anonymized nga datos sa panganod, potensyal nga gipadako nga mga bias, ug ang panginahanglan sa pagsunod sa mga palisiya sa pribasiya sa matag plataporma.

Sa wala pa isumite ang mga file sa mga sistema sama sa ChatGPT alang sa pagtuki, hinungdanon nga dili mailhan ang datos ug siguruha nga gipaambit lamang kini sa mga awtorisado nga indibidwal ug platform.

Gemini ug ang abilidad sa paghubad sa mga imahe gikan sa mga sheet sa Excel

Unsa ang rebolusyonaryo bahin sa mga sistema sama sa Gemini mao ang ilang abilidad sa "pagbasa" sa mga imahe gikan sa mga spreadsheet sa Excel ug mahibal-an ang mga pormula, relasyon, o sumbanan, bisan kung ang datos naa sa biswal ug dili istruktura nga pormat. Nagbukas kini og bag-ong mga posibilidad sa pag-analisar sa kabilin o gipaambit nga impormasyon sa dili tradisyonal nga mga format, apan nagkinahanglan og dobleng pag-atiman sa pag-anonymize sa impormasyon sa dili pa kini makuha o ipaambit.

Ang kolaborasyon tali sa AI ug Excel nagdugang sa kahusayan, apan nanginahanglan dugang nga kontrol sa mga identifier ug pribadong impormasyon nga anaa sa bisan unsang sheet.

Espesyalista nga mga himan ug bag-o nga mga kalamboan alang sa anonymization sa AI

Ang natad sa anonymization nag-uswag matag tuig, nga adunay bag-ong propesyonal nga mga himan nga gidisenyo alang sa dagkong datos ug AI nga palibot. Mga solusyon sama sa:

• Nymiz: Platform nga nag-automate sa anonymization ug makahimo sa tukma nga pag-monitor sa proseso, nga naghatag dugang nga mga kontrol alang sa mga negosyo ug mga propesyonal.
• Anjana (IFCA): Ang software naugmad sulod sa gambalay sa internasyonal nga mga proyekto (sama sa AI4EOSC) nga nagtugot sa sensitibo nga datos nga ma-anonymize sa Python sa dili pa i-integrate sa AI nga mga modelo, nga adunay mga aplikasyon sa healthcare, banking, ug industriya.
• Mga add-in alang sa Excel ug Chat GPT: Ang mga plugins sama sa Formula AI, ExcelGPT Chat, o GPT Excel makapahimo sa natural nga pagmugna sa pormula sa pinulongan, pakig-estorya sa panag-istoryahanay sa datos, ug komplikadong pagtuki, basta ang datos wala mailhi.

Ang pag-integrate sa mga external automation (Zapier, Power Automate) nagtanyag sa abilidad sa paghimo og mga workflow diin ang anonymization gihimo sa wala pa ug awtomatiko sa dili pa mag-upload og mga file sa bisan unsang AI system.

Pagtuon sa kaso: Anonymization ug automated analysis uban sa AI ug Excel

Hunahunaa ang usa ka senaryo diin ang usa ka kompanya kinahanglan nga mag-analisar sa sensitibo nga datos sa kostumer gikan sa lainlaing mga gigikanan ug mga spreadsheet sa Excel, nga adunay katuyoan nga makit-an ang mga uso ug pagtagna sa mga baligya, apan wala gyud ibutyag ang mga indibidwal nga identidad.

1. Pagdawat sa datos: Ang mga file moabut sa usa ka gipaambit nga folder sa Google Drive.
2. Automation sa Latenode ug ChatGPT: Kung makit-an ang usa ka bag-ong file, giandam kini ni Latenode (pananglitan, pagtangtang sa wala kinahanglana nga mga kolum, pag-mask sa mga identifier, ug pag-grupo sa mga petsa sa mga semana) ug maglansad usa ka macro nga mopuli sa mga ngalan sa talagsaon nga mga code.
3. Pagtuki sa AI: Giproseso sa ChatGPT ang giandam nga file, nagmugna og mga taho, nakamatikod sa mga pattern, ug nagbalik sa mga summary nga walay bisan unsang mailhan nga personal nga datos.
4. Export ug delivery: Ang mga taho awtomatik nga ma-eksport sa .xlsx, .csv, o .pdf nga pormat ug ipanghatag pinaagi sa email ngadto sa mga tigdumala sa departamento.
5. Audit ug konserbasyon: Ang tibuok proseso girekord sa usa ka kasaysayan nga ma-access lamang sa awtorisado nga mga tawo.

Kini nga dagan sa trabaho nagsiguro nga ang nahibal-an nga kasayuran dili ipaambit sa mga eksternal nga sistema o dili awtorisado nga mga kawani, sa ingon nagsunod sa balaod ug naglikay sa peligro.

Kanunay nga gipangutana nga mga pangutana bahin sa anonymization ug pagtuki sa Excel nga adunay artificial intelligence

Mahimo ba nako analisahon ang datos gikan sa daghang mga file sa Excel nga dungan sa AI sa higayon nga dili na sila mailhan? Oo, ang karon nga mga solusyon sa AI nagtugot kanimo sa pagtrabaho uban ang daghang mga file nga dungan, basta sila andam nga husto.

Luwas ba ang pag-upload sa sensitibo nga datos sa ChatGPT o uban pang mga AI? Samtang kini nga mga serbisyo nagpatuman sa mga lakang sa seguridad, ang responsibilidad sa pag-anonymize ug legal nga pagsunod kanunay naa sa tiggamit sa wala pa magpaambit sa kasayuran.

Makadumala ba ang mga sistema sa AI sa daghang mga database sa Excel? Oo, sila makahimo sa pagproseso sa milyon-milyon nga mga laray, bisan kung ang pasundayag nagdepende sa imprastraktura ug kalidad sa pre-anonymization.

Unsang klase sa advanced analysis ang mahimo sa Excel gamit kini nga mga himan? Gikan sa paghimo sa pormula ug pag-analisa sa istatistika hangtod sa predictive nga pagmodelo, pag-detect sa uso, ug awtomatiko nga paglimpyo, kanunay nga adunay giprotektahan nga datos.

Kasagarang mga sayop sa pag-anonymize sa datos sa Excel ug unsaon paglikay niini

Ang pag-anonymize sa datos sa Excel ingon og yano, apan dali nga makahimo og mga sayup nga mahimong ikompromiso ang pribasiya ug ang pagka-epektibo sa pagtuki. Ang labing kasagaran nga mga sayup ug ang ilang mga solusyon:

• Paggamit pag-usab sa huyang nga mga code: Kung ang gi-assign nga mga kodigo adunay klaro nga sumbanan (pananglitan, "NOM1", "NOM2" sa alpabetikong han-ay), posible alang sa usa ka tig-atake nga mahibal-an ang tinuod nga pagkatawo. Solusyon: Gamit ug random code generators ug isagol ang assignment order.
• Ang maskara lamang biswal nga wala makuha ang orihinal nga datos: Ang pagbag-o sa pormat sa pagpakita dili makatangtang sa nagpahiping datos. Solusyon: I-delete o ilisan ang original value, ayaw lang itago.
• Pagkapakyas sa pagdokumento sa proseso sa pag-anonymize: Kung wala ang usa ka detalyado nga log, lisud ang pagpakita sa pagsunod sa regulasyon. Solusyon: Paghupot sa usa ka sunod-sunod nga paghulagway ug i-update kini sa matag higayon nga imong usbon ang pamaagi.
• Nakalimot sa pagtangtang sa dili direkta nga mga identifier (quasi-identifiers): Ang mga datos sama sa petsa sa natawhan, postal code, ug uban pa, mahimong gamiton nga magkauban aron mailhan ang mga tawo. Solusyon: Ilisan, idugang, o tangtangon usab kini nga mga natad depende sa gibanabana nga risgo.
• Pagpasagad sa mga log ug pag-backup: Kung ang temporaryo nga mga file o mga nangaging mga kopya dili mapapas, ang mga pagtulo sa datos mahimong mahitabo. Solusyon: Siguruha nga limpyohan ang temporaryo nga mga file ug folder pagkahuman sa matag proseso.

Ang matag-panahon nga pagrepaso ug pagmonitor sa proseso mao ang yawe sa paglikay niini nga mga kasaypanan ug pagsiguro sa lig-on nga anonymization.

Ang kaugmaon sa Excel anonymization ug artificial intelligence

Ang pagkapribado ug responsable nga pagdumala sa datos magpadayon sa pag-angkon nga prominente samtang ang mga sistema sa artificial intelligence nahimo nga gisagol sa tanan nga mga sektor. Ang mga pamaagi sa pag-anonymize mag-uswag aron mohaum sa bag-ong mga hagit, gikan sa kaylap nga pagpahimulos sa wala matukod nga datos (mga hulagway sa spreadsheet, mga scan nga dokumento) ngadto sa paghiusa sa mga sistema sa kolaborasyon, CRM, o predictive analytics nga mga plataporma.

Ang uso padulong sa hingpit nga automation sa proseso sa pag-anonymization, nga adunay mga intelihente nga solusyon nga makahimo sa pag-ila sa mga peligro, pagsugyot sa mga pagbag-o, ug pag-awdit sa ilang pagkaepektibo sa tinuud nga oras. Ang mga himan sama sa Nymiz ug Anjana, o labi ka sopistikado nga mga add-in alang sa Excel ug ChatGPT, mahimong hinungdanon nga mga kaalyado.

Ang katapusan nga tiggamit adunay access sa mga control panel diin sila makahukom sa gitinguha nga lebel sa dili mailhan alang sa matag pagtuki, ug ang transparency sa pagdumala sa privacy usa ka kinahanglanon, dili usa ka dugang. Gihatag namo kini nga artikulo aron makasusi ka pa. Ang 9 nga labing kaayo nga himan alang sa Excel nga adunay AI.

Ang pagsagop sa usa ka lig-on nga kultura sa anonymization gikan sa sinugdanan sa Excel dili lamang manalipod sa mga tawo ug sa negosyo, apan nagbukas usab sa pultahan sa mas abtik, mamugnaon, ug legal nga luwas nga kolaborasyon sa edad sa artificial intelligence. Ang pagpamuhunan sa pagbansay, automation, ug padayon nga pagmonitor mao ang pinakamaayong estratehiya sa pagbag-o sa sensitibo nga datos ngadto sa bililhon, mapahimuslanon nga mga kapanguhaan, nga walay pagbutang sa bisan kinsa sa peligro o pagkompromiso sa reputasyon sa organisasyon o pagsunod sa regulasyon.