Ας μοιραστούμε πράγματα...

Αρχιτεκτονική Δεδομένων σε Περιβάλλοντα Τεχνητής Νοημοσύνης: Πόσο Διαφανές είναι το Μαύρο Κουτί;

Στο οικοσύστημα των επιχειρησιακών συστημάτων, η τεχνητή νοημοσύνη δεν λειτουργεί πλέον ως διακοσμητική προσθήκη, αλλά ως καταλύτης για αυτοματοποίηση, πρόβλεψη και βελτιστοποίηση. Η βάση αυτής της δύναμης δεν είναι άλλη από τα δεδομένα. Ωστόσο, η παραδοσιακή έννοια της βάσης δεδομένων μετασχηματίζεται σε πολύπλοκες αρχιτεκτονικές ροών, αποθηκών και μοντέλων που συχνά συγκαλύπτονται πίσω από ένα «μαύρο κουτί» λήψης αποφάσεων. Σε αυτό το πλαίσιο, τίθεται το ερώτημα: Πώς μπορεί μια αρχιτεκτονική δεδομένων να υπηρετήσει τόσο τη λειτουργικότητα όσο και τη διαφάνεια;

Στο παρελθόν, μια καλά σχεδιασμένη σχεσιακή βάση δεδομένων (RDBMS) επαρκούσε για τις ανάγκες της πληροφορίας. Η λογική της κανονικοποίησης και των constraints παρείχε ένα σαφή πλαίσιο, μετρήσιμο και ελέγξιμο. Η έλευση της τεχνητής νοημοσύνης όμως έφερε έναν χείμαρρο από ημιδομημένα, αδόμητα και χρονικά εξαρτώμενα δεδομένα. Η μετάβαση προς lakehouses (π.χ. Databricks Delta Lake) και data mesh αρχιτεκτονικές οδήγησε σε αποκέντρωση της διαχείρισης και της ευθύνης καθώς κάθε ομάδα δεδομένων λειτουργεί πλέον ως ιδιοκτήτης ενός προϊόντος πληροφορίας.

Η πρόβλεψη πιθανής αστοχίας σε ένα βιομηχανικό μηχάνημα μέσω ML μπορεί να εξοικονομήσει εκατοντάδες χιλιάδες ευρώ. Αλλά όταν ο αλγόριθμος δεν εξηγεί «γιατί» προβλέπει αστοχία, τότε η απόφαση δεν είναι τεκμηριωμένη αλλά δογματική. Τέτοιες περιπτώσεις εμφανίζονται σε predictive analytics εργοστασίων, scoring μοντέλα πίστωσης ή recommendation engines σε e-commerce. Η αρχιτεκτονική πρέπει να περιλαμβάνει μηχανισμούς auditability και lineage: ποια πηγή, ποιος μετασχηματισμός, ποια εκδοχή του μοντέλου.

Σε ένα σύστημα αναγνώρισης απάτης (fraud detection) για συναλλαγές, η εταιρεία μπορεί να χρησιμοποιήσει decision trees σε συνδυασμό με neural networks. Η εισαγωγή ενός “Explainability Layer” (π.χ. μέσω LIME ή SHAP) πάνω από το μοντέλο προσφέρει ερμηνευσιμότητα. Παράλληλα, το metadata layer τεκμηριώνει: η συναλλαγή ήρθε από API του συνεργαζόμενου POS, ο πελάτης ταξινομήθηκε με scoring, και η τελική απόφαση προέκυψε από το ensemble μοντέλο. Μια τέτοια ορατότητα είναι εφικτή μόνο όταν η αρχιτεκτονική των δεδομένων ενσωματώνει semantic tagging, versioning και πολιτικές διαχείρισης.

Η διαφάνεια δεν είναι πολυτέλεια· είναι προϋπόθεση για εμπιστοσύνη. Χωρίς τεκμηρίωση των ροών, της προέλευσης και των αποφάσεων, κανένα σύστημα – όσο "έξυπνο" και αν είναι – δεν μπορεί να υποστηρίξει κρίσιμες λειτουργίες σε ρυθμιστικά περιβάλλοντα όπως finance, health, ή public administration.

---

Βιβλιογραφία

• Breck, E. et al. (2017). The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction. Google Research.
• Databricks (2022). What is a Data Lakehouse?
• Suresh, H. & Guttag, J. (2021). A Framework for Understanding Unintended Consequences of Machine Learning. Communications of the ACM.
• Amershi, S. et al. (2019). Software Engineering for Machine Learning: A Case Study. ICSE.
• Gunning, D. et al. (2019). XAI – Explainable Artificial Intelligence. DARPA Program.
• Microsoft Azure (2023). Data Lineage and Data Cataloging in Azure Purview.