FAQ Catalogue unifié l’IA responsable
Qu’est-ce que Catalogue unifié Microsoft Purview ?
Le Catalogue unifié Microsoft Purview est une solution de gouvernance des données qui permet aux experts métier et aux propriétaires de données techniques de collaborer et de contribuer à une compréhension partagée des données. Catalogue unifié permet l’inventaire des métadonnées et fournit une infrastructure pour la gouvernance des métadonnées et l’utilisation des données sous-jacentes. Catalogue unifié aide les organisations à créer de la valeur à partir des données, à gérer l’accès aux données, à améliorer la qualité des données et à surveiller l’intégrité des données.
Quelles sont les utilisations prévues du Catalogue unifié Microsoft Purview ?
L’objectif de la Catalogue unifié est d’aider les entreprises à créer de la valeur à partir de leurs données et à mettre à l’échelle la gestion et la gouvernance des données. Les propriétaires et les gestionnaires de données peuvent créer des concepts métier et des produits de données pour gérer et mettre à disposition leurs données les plus précieuses. Ils peuvent appliquer des règles de qualité des données pour améliorer continuellement la qualité des données. Les consommateurs de données tels que les analystes de données, les scientifiques des données et les utilisateurs professionnels peuvent découvrir des produits de données au sein de leur Catalogue unifié d’entreprise et accéder aux données pour la prise de décision métier. Les responsables des données peuvent générer de la valeur à partir du patrimoine de données tout en appliquant des contrôles communs avec une responsabilité fédérée pour garantir l’intégrité et la sécurité des données.
Les fonctionnalités d’IA dans Catalogue unifié peuvent aider les professionnels des données, tels que les propriétaires et les gestionnaires de données, les consommateurs de données et les responsables des données, à créer de la valeur à partir de leurs données tout en gérant et en gouvernant leurs données en suivant les meilleures pratiques de gouvernance des données.
Recherche de produits de données en langage naturel (préversion)
Les consommateurs de données peuvent utiliser le langage naturel pour rechercher des produits de données dans le Catalogue unifié de leur organization. Ils peuvent rapidement trouver des produits de données à des fins professionnelles en décrivant les données qu’ils recherchent et l’utilisation prévue. Par exemple, « J’ai besoin de trois ans de données de chiffre d’affaires du service financier pour analyser les tendances des ventes ». La recherche en langage naturel renvoie une liste de produits de données dans la Catalogue unifié de l’organization qui correspond le mieux aux besoins de l’utilisateur.
La recherche en langage naturel prend actuellement en charge les produits de données créés en anglais, français et espagnol et les termes de recherche dans les langues correspondantes.
Obtenir des suggestions pour le mappage des ressources de données (préversion)
Lors de la création d’un produit de données, vous devez ajouter des ressources de données associées à partir du mappage de données. Vous pouvez parcourir et sélectionner des ressources de données manuellement ou accélérer le processus en utilisant le système IA pour suggérer automatiquement des ressources de données. Le système IA fournit des suggestions à l’aide des métadonnées du produit de données, telles que le nom, la description et les cas d’usage. Il recherche les ressources de données pertinentes dans le mappage de données et retourne une liste hiérarchisée de 10 ressources de données qui répondent le mieux aux besoins. Vous pouvez ensuite choisir de sélectionner et d’ajouter une ou plusieurs ressources de données à votre produit de données.
La sortie d’IA inclut uniquement les ressources de données pour lesquelles vous disposez d’une autorisation de lecture dans le mappage de données. Si vous avez de nombreuses ressources de données très similaires, envisagez d’y appliquer d’autres métadonnées, telles qu’une description détaillée.
Obtenir des suggestions de règles de qualité des données (préversion)
Les règles de qualité des données peuvent aider à améliorer la qualité des données. Vous pouvez créer des règles de qualité des données et les appliquer aux ressources de données manuellement ou accélérer le processus en utilisant le système IA pour générer automatiquement des règles. Le système d’IA suggère des règles de qualité des données basées sur les métadonnées collectées à partir du profilage des ressources de données. Le profilage des données collecte une représentation statistique des données dans une ressource de données en évaluant les valeurs contenues dans les données. Vous pouvez ensuite choisir de sélectionner et d’ajouter une ou plusieurs règles de qualité des données à votre ressource de données.
Les règles de qualité des données générées par l’IA sont destinées à être utilisées comme point de départ. Vous devez toujours examiner et tester les règles de qualité des données générées automatiquement avant de les incorporer.
Obtenir les termes suggérés du glossaire (préversion privée)
Les termes du glossaire métier améliorent les connaissances et le contexte des produits de données. Vous pouvez créer manuellement des termes de glossaire et les ajouter à un domaine de gouvernance ou accélérer le processus en utilisant le système IA pour générer automatiquement des termes de glossaire. Le système d’IA fournit des suggestions basées sur les métadonnées du domaine de gouvernance, telles que le nom et la description et les connaissances internet générales. Vous pouvez ensuite choisir de sélectionner et d’ajouter un ou plusieurs termes de glossaire générés automatiquement à votre domaine de gouvernance.
Vous devez examiner les termes du glossaire généré par l’IA pour la précision, la pertinence et le format du contenu, et vous assurer qu’il répond aux besoins spécifiques de votre organization avant de l’ajouter au domaine de gouvernance. Si les termes du glossaire généré par l’IA sont trop généraux, essayez d’améliorer la description du domaine de gouvernance, par exemple l’ajout d’informations ou d’intentions de secteur et de segment. Vous pouvez également utiliser des entrées de texte pour guider le système IA.
Cette fonctionnalité d’IA est en préversion privée et uniquement disponible pour certains clients à accès anticipé.
Quelles sont les limitations des fonctionnalités d’IA dans Catalogue unifié ? Comment les utilisateurs peuvent-ils réduire l’impact des limitations lors de l’utilisation du système ?
Les fonctionnalités en préversion ne sont pas destinées à une utilisation en production et peuvent avoir des fonctionnalités limitées.
Comme toute technologie basée sur l’IA, les fonctionnalités d’IA dans Catalogue unifié n’obtiennent pas tout correctement. Toutefois, vous pouvez améliorer ses réponses en fournissant des commentaires.
Les fonctionnalités d’IA dans Catalogue unifié sont conçues pour les scénarios de gouvernance des données. L’utilisation de fonctionnalités d’IA en dehors de l’étendue de la gouvernance des données peut entraîner des réponses qui manquent de précision et d’exhaustivité.
Dans les scénarios où les entrées de texte utilisateur sont autorisées, le système peut ne pas être en mesure de traiter de longues invites, telles que des centaines de milliers de caractères.
Comment les fonctionnalités d’IA dans Catalogue unifié sont-elles évaluées ? Quelles métriques sont utilisées pour mesurer les performances ?
Les fonctionnalités d’IA dans Catalogue unifié subi différents tests avant d’être publiées. Les tests incluaient l’association rouge, qui consiste à tester le produit pour identifier les modes d’échec et les scénarios susceptibles d’amener l’IA à faire ou à dire des choses en dehors de ses utilisations prévues ou qui ne prennent pas en charge les principes de Microsoft AI.
Les commentaires des utilisateurs sont essentiels pour aider Microsoft à améliorer le système. Vous avez la possibilité de fournir des commentaires indiquant si la réponse générée par l’IA est utile et précise, ou inexacte, incomplète ou peu claire. Vos commentaires sont directement dirigés vers Microsoft pour nous aider à améliorer les performances du produit.
Quels sont les facteurs et paramètres opérationnels qui permettent une utilisation efficace et responsable des fonctionnalités d’IA dans Catalogue unifié ?
Vous devez toujours passer en revue les réponses générées par l’IA.
Dans les scénarios où les entrées de texte sont prises en charge, vous pouvez utiliser le langage naturel pour décrire ce que vous aimez faire la fonctionnalité IA.
Vous pouvez fournir des commentaires sur la qualité d’une réponse, y compris signaler tout ce qui n’est pas acceptable à Microsoft.