A chave para a governança de dados modernos

Por mais de uma década, eu assisti a Enterprise Data Management evoluir. Vimos o surgimento de data warehouses, lagos de dados e inúmeras ferramentas prometendo domar a besta cada vez maior dos dados organizacionais. Os catálogos de dados surgiram como um componente -chave, oferecendo uma visão centralizada dos ativos de dados. Com a crescente popularidade da IA ​​e o uso de dados corporativos para criar os LLMs específicos da organização, os catálogos tradicionais estão começando a mostrar sua idade. Eles te dizem o que Dados que você tem, mas muitas vezes ficam aquém de explicar como relaciona -se, Quem usa e por que isso importa. É aqui que os gráficos de conhecimento entram, oferecendo um salto transformador na governança de dados.

Esqueça listas estáticas de tabelas e colunas. Os gráficos de conhecimento representam dados como uma rede de entidades e relacionamentos interconectados. Pense nisso como um mapa dinâmico do seu ecossistema de dados, onde cada ponto de dados é um nó, e as conexões entre eles são os links cruciais que revelam contexto e significado. Essa interconectividade é o principal diferencial, transformando um inventário simples em um motor poderoso para a governança de dados.

O que é um gráfico de conhecimento em um contexto de catálogo de dados?

Um gráfico de conhecimento em um catálogo de dados não é apenas uma representação visual dos dados. É uma representação estruturada do conhecimento sobre seus dados. Vai além dos metadados simples, definindo explicitamente as relações entre diferentes ativos de dados, termos de negócios, processos e até pessoas. Pense nisso como adicionar camadas de entendimento semântico ao seu catálogo de dados. Em vez de apenas saber que você tem uma tabela de “cliente”, o gráfico de conhecimento mostra como essa tabela se relaciona com outros dados como “pedidos”, “produtos”, “dados demográficos do cliente” e até os processos de negócios que usam essas informações. Essa rica rede de conexões permite uma consulta, descoberta e análise mais inteligentes.

Catálogos de dados tradicionais: as limitações

Os catálogos de dados tradicionais se concentram principalmente nos metadados – descrições de ativos de dados. Eles ajudam você a descobrir dados, entender sua estrutura e acompanhar sua linhagem. Embora valiosos, eles costumam lutar com:

• Falta de contexto: Eles podem dizer o nome de um conjunto de dados, mas não como ele se relaciona com outros dados, processos de negócios ou objetivos organizacionais.
• Entendimento semântico limitado: Eles tratam os elementos de dados como entidades isoladas, perdendo os ricos relacionamentos semânticos que impulsionam as idéias dos negócios.
• Atualizações manuais: Eles geralmente exigem atualizações manuais e lutam para acompanhar a natureza dinâmica dos dados corporativos.
• Informações em silêncio: Eles podem não se integrar bem a outras ferramentas de governança, levando a visões fragmentadas de dados.

Gráficos de conhecimento: a solução

Os gráficos de conhecimento abordam as limitações tradicionais do catálogo de dados por:

• Conectando os pontos: Eles representam explicitamente as relações entre os ativos de dados, revelando como os dados fluem através da organização, quais sistemas ela afeta e quem é responsável por isso.
• Semântica enriquecedora: Eles capturam o significado dos dados, permitindo uma compreensão mais profunda de seu contexto e relevância para os objetivos de negócios. Isso permite uma descoberta e análise de dados mais inteligentes.
• Atualizações dinâmicas: Eles podem descobrir e incorporar automaticamente novos dados e relacionamentos, garantindo que o catálogo permaneça atual e preciso.
• Governança unificada: Eles podem se integrar a outras ferramentas de governança, fornecendo uma visão holística dos dados e seu impacto na conformidade, segurança e qualidade.

Aprimore a descoberta de dados, a linhagem e uma visão de 360 ​​graus entre as indústrias:

Os gráficos de conhecimento aprimoram significativamente as funções de governança de dados principais em vários setores:

• Descoberta de dados: Imagine procurar “lucratividade do cliente”. Um catálogo tradicional pode retornar centenas de mesas. Um gráfico de conhecimento, compreendendo as relações entre os dados, pode identificar os elementos de dados e cálculos específicos relevantes para a lucratividade, acelerando drasticamente a descoberta.
• Linhagem de dados: O rastreamento da origem e transformação dos dados se torna muito mais fácil. No setor bancário, isso é crucial para relatórios regulatórios. Um gráfico de conhecimento pode mostrar o caminho completo de uma transação financeira, de sua fonte ao seu destino final, garantindo precisão e conformidade. Na farmacêutica, isso pode mapear a jornada de um medicamento, da pesquisa à fabricação e aos dados do paciente.
• Visualização de 360 ​​graus: Os gráficos de conhecimento fornecem uma visão holística dos ativos de dados, permitindo uma melhor compreensão e utilização. Por exemplo:
  
  • Bancos/seguros: Uma visão de 360 ​​graus de um cliente, incluindo suas participações financeiras, apólices de seguro, interações e perfil de risco, permite serviços personalizados e melhor gerenciamento de riscos.
  • Pharma/Healthcare: A integração de dados de pacientes com dados de pesquisa, dados de ensaios clínicos e informações sobre medicamentos fornecem informações valiosas para o desenvolvimento de medicamentos e medicamentos personalizados.
  • Fabricação: Conectar dados da cadeia de suprimentos, piso de produção e feedback do cliente fornece uma visão abrangente do ciclo de vida do produto, permitindo a otimização do processo e melhoria da qualidade.
  • Logística: O rastreamento de remessas, estoque e rotas de transporte em um gráfico de conhecimento permite visibilidade em tempo real e operações de logística otimizadas.
  • Utilitários: A integração de dados de grades inteligentes, uso do cliente e manutenção de infraestrutura fornece uma visão abrangente da rede de energia, permitindo um melhor gerenciamento de grade e atendimento ao cliente.

Gráfico de conhecimento – benefícios para governança de dados

O impacto dos gráficos de conhecimento na governança de dados é profundo:

• Descoberta de dados aprimorada: Os usuários podem encontrar facilmente os dados de que precisam, juntamente com o contexto e o entendimento necessário para usá -los de maneira eficaz.
• Qualidade de dados aprimorada: Ao entender as relações de dados, as organizações podem identificar inconsistências, redundâncias e outros problemas de qualidade de dados com mais facilidade.
• Conformidade simplificada: Os gráficos de conhecimento podem ajudar as organizações a rastrear a linhagem e o uso de dados, simplificando a conformidade com regulamentos como GDPR, HIPPA e CCPA.
• Aumento da agilidade dos negócios: Ao fornecer uma visão clara e abrangente dos dados, os gráficos de conhecimento capacitam os usuários de negócios a tomar decisões orientadas a dados mais rapidamente e eficazmente.
• Custos reduzidos: Ao automatizar os processos de descoberta e governança de dados, as organizações podem reduzir os custos associados ao gerenciamento manual de dados.

Além do hype

Embora o termo “gráfico de conhecimento” possa soar como a última palavra da moda, a tecnologia subjacente provou seu valor em vários domínios. Sua aplicação à governança de dados é uma evolução natural, atendendo à crescente necessidade de gerenciamento de dados mais inteligente e dinâmico.

O futuro da governança de dados

Na minha década, além de experiência neste campo, já vi muitas tendências virem e vêm. Mas os gráficos de conhecimento inteligência de dados alimentados parecem diferentes. Eles representam uma mudança fundamental na maneira como pensamos sobre a governança de dados, indo além dos catálogos simples para criar um ecossistema de dados verdadeiramente conectado e inteligente. Para as organizações que desejam criar dados realmente prontos, adotar gráficos de conhecimento não é mais um luxo, mas uma necessidade. O futuro da governança de dados é interconectado, inteligente e impulsionado por gráficos de conhecimento.

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