Data- och AI-styrning för data lakehouse
Arkitekturprinciperna för data och AI-styrning pelare omfattar hur du centralt hanterar tillgångar och åtkomst.
Principer för data- och AI-styrning
Förena data och AI-hantering
Data- och AI-hantering är grunden för att köra data- och AI-styrningsstrategin. Det omfattar insamling, integrering, organisation och beständighet av betrodda datatillgångar för att hjälpa organisationer att maximera sitt värde. En enhetlig katalog lagrar centralt och konsekvent alla dina data och analytiska artefakter samt metadata som är associerade med varje dataobjekt. Det gör det möjligt för slutanvändare att identifiera de datauppsättningar som är tillgängliga för dem och ger proveniens synlighet genom att spåra ursprunget för alla datatillgångar.
Förena data och AI-säkerhet
Det finns två grundsatser för effektiv datasäkerhetsstyrning: förstå vem som har åtkomst till vilka data och vem som nyligen har använt vilka datatillgångar. Den här informationen är viktig för nästan alla efterlevnadskrav för reglerade branscher och är grundläggande för alla säkerhetsstyrningsprogram. Med ett enhetligt datasäkerhetssystem kan behörighetsmodellen hanteras centralt och konsekvent över alla datatillgångar. Dataåtkomst granskas centralt med aviserings- och övervakningsfunktioner för att främja ansvarsskyldighet.
Upprätta datakvalitetsstandarder
Datakvalitet är grundläggande för att härleda korrekta och meningsfulla insikter från data. Datakvaliteten har många dimensioner, inklusive fullständighet, noggrannhet, giltighet och konsekvens. Den måste hanteras aktivt för att förbättra kvaliteten på de slutliga datamängderna så att data fungerar som tillförlitlig och tillförlitlig information för företagsanvändare.