Governança de dados e IA para o data lakehouse
Os princípios arquitetônicos do pilar de governança de dados e IA abrangem como gerenciar centralmente ativos e acesso.
Princípios de governança de dados e IA
Unificar dados e gerenciamento de IA
O gerenciamento de dados e IA é a base para a execução da estratégia de governança de dados e IA. Envolve a coleta, integração, organização e persistência de ativos de dados confiáveis para ajudar as organizações a maximizar seu valor. Um catálogo unificado armazena de forma centralizada e consistente todos os seus dados e artefatos analíticos, bem como os metadados associados a cada objeto de dados. Ele permite que os usuários finais descubram os conjuntos de dados disponíveis para eles e fornece visibilidade de proveniência rastreando a linhagem de todos os ativos de dados.
Unificar dados e segurança de IA
Há dois princípios de governança de segurança de dados eficaz: entender quem tem acesso a quais dados e quem acessou recentemente quais ativos de dados. Essas informações são essenciais para quase todos os requisitos de conformidade para setores regulamentados e são fundamentais para qualquer programa de governança de segurança. Com um sistema de segurança de dados unificado, o modelo de permissões pode ser gerenciado de forma centralizada e consistente em todos os ativos de dados. O acesso aos dados é auditado centralmente com recursos de alerta e monitoramento para promover a prestação de contas.
Estabelecer padrões de qualidade de dados
A qualidade dos dados é fundamental para obter insights precisos e significativos a partir dos dados. A qualidade dos dados tem muitas dimensões, incluindo integridade, precisão, validade e consistência. Deve ser ativamente gerido para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados finais, de modo a que os dados sirvam de informação fiável e fiável para os utilizadores empresariais.
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Consulte Práticas recomendadas para governança de dados e IA.