Governança de dados e AI para a data lakehouse
Os princípios arquitetônicos do pilar de governança de dados e AI abrangem como gerenciar ativo e acesso de forma centralizada.
Princípios de governança de dados e AI
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Unificar o gerenciamento de dados e AI
O gerenciamento de dados e de AI é a base para a execução da estratégia de governança de dados e de AI. Ele envolve a coleta, a integração, a organização e a persistência de dados confiáveis ativos 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 e fornece visibilidade de proveniência, acompanhando a linhagem de todos os dados ativos.
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Unifique os dados e a segurança do AI
Há dois princípios da governança eficaz da segurança de dados: entender quem tem acesso a quais dados e quem acessou recentemente quais dados ativos. Essas informações são essenciais para quase todos os requisitos do site compliance para indústrias regulamentadas e são fundamentais para qualquer programa de governança de segurança. Com um sistema unificado de segurança de dados, o modelo de permissões pode ser gerenciado de forma centralizada e consistente em todos os dados ativos. O acesso aos dados é auditado de forma centralizada com recursos de alerta e monitoramento para promover a responsabilidade.
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Estabeleça padrões de qualidade de dados
A qualidade dos dados é fundamental para obter percepções precisas e significativas dos dados. A qualidade dos dados tem muitas dimensões, incluindo integridade, precisão, validade e consistência. É preciso gerenciar ativamente para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados finais, de modo que os dados sirvam como informações confiáveis e fidedignas para os usuários corporativos.
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