Gegevens en AI-governance voor data lakehouse
De architectuurprincipes van de pijler voor gegevens en AI-governance hebben betrekking op het centraal beheren van assets en toegang.
Principes van gegevens en AI-governance
Gegevens en AI-beheer samenvoegen
Gegevens- en AI-beheer vormt de basis voor het uitvoeren van de gegevens- en AI-governancestrategie. Het omvat de verzameling, integratie, organisatie en persistentie van vertrouwde gegevensassets om organisaties te helpen hun waarde te maximaliseren. Een uniforme catalogus slaat al uw gegevens en analytische artefacten centraal en consistent op, evenals de metagegevens die aan elk gegevensobject zijn gekoppeld. Hiermee kunnen eindgebruikers de beschikbare gegevenssets detecteren en zichtbaarheid van herkomst bieden door de herkomst van alle gegevensassets bij te houden.
Gegevens en AI-beveiliging samenvoegen
Er zijn twee punten van effectief gegevensbeveiligingsbeheer: inzicht in wie toegang heeft tot welke gegevens en wie onlangs toegang heeft tot welke gegevensassets. Deze informatie is essentieel voor bijna alle nalevingsvereisten voor gereguleerde branches en is fundamenteel voor elk beveiligingsbeheerprogramma. Met een geïntegreerd systeem voor gegevensbeveiliging kan het machtigingsmodel centraal en consistent worden beheerd voor alle gegevensassets. Gegevenstoegang wordt centraal gecontroleerd met waarschuwingen en bewakingsmogelijkheden om verantwoordelijkheid te bevorderen.
Kwaliteitsstandaarden voor gegevens vaststellen
Gegevenskwaliteit is essentieel voor het afleiden van nauwkeurige en zinvolle inzichten uit gegevens. Gegevenskwaliteit heeft veel dimensies, waaronder volledigheid, nauwkeurigheid, geldigheid en consistentie. Het moet actief worden beheerd om de kwaliteit van de uiteindelijke gegevenssets te verbeteren, zodat de gegevens dienen als betrouwbare en betrouwbare informatie voor zakelijke gebruikers.