了解 Data 360 治理
学习目标
完成本单元后，你将能够：
- 定义 Data 360 Governance
- 解释数据治理在数字劳动力平台中的重要性
- 了解 Data 360 与 Agentforce 如何协同确保可信治理
为什么数据治理如此重要？
随着我们迈向 AI 驱动的未来，工作场所正在演变：员工将管理其他员工并监督 AI 代理。这一演变带来了数据量和复杂性的激增——AI 需要大量多样化的数据，包括非结构化数据（文档、图像）和对话数据（聊天记录、语音录音）。
当前三大挑战：
- 数据孤岛：数据分散在多个系统中，难以提供无缝客户体验
- 治理不一致：结构化和非结构化数据的混合管理使治理更复杂
- 集成复杂性：缺乏深度集成导致团队依赖断开的平台，产生瓶颈
在这个时代，信任比以往任何时候都更重要——客户、员工和利益相关者期望公司保护数据、透明行事并做出道德、负责任的 AI 决策。Data 360 Governance 弥合了数据、治理与 AI 之间的鸿沟。
什么是 Data 360 Governance？
Data 360 Governance 是 Salesforce 针对 Data 360 治理和 AI 的解决方案。它使企业能够打破数据治理孤岛，建立可信、可扩展且治理良好的 Customer 360，通过加速客户成功和建立对 Agentforce 的信任来赋能 AI 驱动的未来。
实施 Data 360 Governance 可以：
- 通过摄取结构化和非结构化数据（包括零拷贝集成），消除数据治理孤岛，创建动态、治理良好的 Customer 360
- 以高质量、可靠且治理良好的数据促进客户成功并建立对 Agentforce 的信任
- 通过自动化、分析和预测/生成式自主代理确保更好的客户体验
三大核心概念：AI 标记与分类、基于策略的治理、数据安全。
AI 标记与分类
跨不同类型数据一致执行治理的挑战需要可扩展的解决方案。通过标记（Tagging），结构化和非结构化数据被系统地标注，使策略能够统一应用于 Data 360 中的所有数据使用模式。
标记可以手动或通过 AI 自动化完成。AI 标记与分类更进一步，自动对结构化和非结构化数据按业务策略进行标注和组织。标记传播（Tag Propagation）确保在 Data 360 的整个数据生命周期中标签和分类保持一致，驱动治理在所有领域的一致性应用。
基于策略的治理
Salesforce 平台以元数据驱动，使客户能够在更大范围内灵活高效地定义策略和管理治理。其核心是基于属性的访问控制（ABAC），通过行级、字段级和对象级安全（RLS、FLS、OLS）实现。
与为每个用户或对象手动分配权限不同，治理通过元数据属性——标签来管理，策略可以动态执行：
- 定义动态掩码策略，对任何缺乏安全许可的用户自动屏蔽 PII 数据
- 定义访问策略限制和控制对敏感数据的访问
这种方法确保治理保持一致且可扩展，即使数据和用户访问随时间变化。员工和代理只能访问和操作他们被允许查看的数据。
数据安全
信任是 Salesforce 的最高优先级。数据安全、隐私和合规对维护客户信心和满足监管要求至关重要：
- Data 360 平台加密（Platform Encryption）：客户现在完全控制用于加密数据的密钥——在数据生命周期的每个阶段保护敏感信息
- Private Connect for Data 360：安全连接到虚拟私有云，防止暴露于公共互联网
当企业拥抱自助式自主 AI 的未来时，他们可以信赖 Agentforce 在安全、治理良好的数据上运行——确保 AI 驱动的决策既可靠又合规。
用例：Bloomington Caregivers
Bloomington Caregivers 是一家虚构的家庭医疗保健机构。办公室经理兼 Salesforce 管理员 Harryette Randall 已成功实施 Agentforce。现在 AI 代理 Tina 自主地与患者、医疗服务提供方和支付方互动——解决问题、提供摘要并跨多个渠道行动。
治理如何运作：
- 患者请求查看就诊历史 → Tina 在其允许的权限范围内安全地检索并交付信息
- 患者根据症状请求治疗方案 → 治理策略将请求升级给人类医疗专业人员（Tina 知道自己的边界）
幕后机制：Data 360 使用 AI 标记和分类患者记录、聊天日志、PDF 和通话记录，确保关键信息被正确归类。Harryette 为 Tina 和服务代表定义访问策略。结果：AI 知道何时升级——保持合规、安全和最高标准的患者护理。
通过嵌入策略驱动的规模化治理，治理与 AI 相连接，代理以安全、透明和合规的方式运行，同时仍提供高效智能的自动化。