データレイクハウスのデータと AI 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では、資産とアクセスを集中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

1. 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、組織が価値を最大化するのに役立ちます。 統合カタログは、すべてのデータと分析成果物、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発見できるようになり、すべてのデータ資産の履歴を追跡することで出所の可視性が提供されます。

2. 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、誰がどのデータ資産に最近アクセスしたかの2つの原則があります。 この情報は、規制対象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、あらゆるセキュリティ ガバナンス プログラムの基礎となります。 統合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、アラート機能とモニタリング機能を使用して集中的に監査され、説明責任が促進されます。

3. 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、妥当性、一貫性など、多くの側面があります。 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、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。