データレイクハウスのためのデータとAIのガバナンス
データと AI ガバナンス の柱のアーキテクチャ原則は、資産とアクセスを一元的に管理する方法をカバーしています。
データとAIガバナンスの原則
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データとAI管理を統合
データとAIの管理は、データとAIのガバナンス戦略を実行するための基盤です。 これには、信頼できるデータ資産の収集、統合、整理、および永続化が含まれ、組織がその価値を最大化できるように支援します。 統合カタログは、すべてのデータと分析アーティファクト、および各データオブジェクトに関連付けられたメタデータを一元的かつ一貫して保存します。 これにより、エンドユーザーは利用可能なデータセットを検出でき、すべてのデータ資産のリネージを追跡することで来歴を可視化できます。
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データとAIのセキュリティを統合
効果的なデータセキュリティガバナンスには、誰がどのデータにアクセスできるか、誰が最近どのデータ資産にアクセスしたかを理解するという2つの原則があります。 この情報は、規制された業界のほぼすべてのコンプライアンス要件にとって重要であり、セキュリティガバナンスプログラムの基本です。 統一されたデータセキュリティシステムにより、すべてのデータ資産にわたって権限モデルを一元的かつ一貫して管理できます。 データアクセスは、アラート機能と監視機能によって一元的に監査され、説明責任を促進します。
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データ品質基準の確立
データ品質は、データから正確で意味のある知見を導き出すための基本です。 データ品質には、完全性、正確性、有効性、一貫性など、多くの側面があります。 最終的なデータセットの品質を向上させるために積極的に管理し、データがビジネスユーザーにとって信頼できる信頼できる情報として機能するようにする必要があります。
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データと AI ガバナンスのベスト プラクティスを参照してください。