Organisationen generieren Daten mit einer exponentiell höheren Geschwindigkeit als je zuvor. Wenn Sie ein Führungsebene Für Führungskräfte im Bereich Datenschutz, Sicherheit oder Daten ist es zunehmend wichtig, die Daten Ihres Unternehmens grundlegend zu verstehen. Dies beginnt mit der ersten Erfassung und Kennzeichnung der Daten für den jeweiligen Geschäftskontext. Diese Aktivität dient der Einrichtung Zugangskontrollen, Datenschutz-Sensibilitätsstufen, Geschäftsdatendomäne, Entscheidungsberichte und mehr.
Was ist ein Datenlabel?
A Datenbeschriftung kann ein Geschäftsbegriff, ein Datenproduktname für eine Gruppierung von Datenelementen oder -prozessen oder sogar eine Bezeichnung sein, die die Eigentümerschaft in einer Geschäftsdomäne beschreibt. Unternehmen können detailliertere Datenbezeichnungen verwenden, um Risikostufen, Zugriffsebenen, Sicherheitsstufen und Datenschutzeinstellungen zu identifizieren.
Heutzutage ist die Datenkennzeichnung ein manueller und zeitaufwendiger Prozess, der dem Datenmanagementteam obliegt und in der Regel von einem Datenverwalter. Es kann in einem eigenständigen Geschäftskatalog, der nicht in Geschäftsanwendungen integriert ist, herabgestuft sein oder Einhaltung der Governance-Berichterstellung (GRC) Tool. Die Datenkennzeichnung durch Datenschutz- und Sicherheitsteams wird wiederholt in anderen Systemen und in der Regel nach der ursprünglichen Datenerfassung angewendet. Infolgedessen verfügen Unternehmen über doppelte Methoden zur Datenkennzeichnung in mehreren Systemen sowie inkonsistente Methoden – was zu potenziellen Konflikten führt.
Angesichts des Umfangs und der Größe der Daten ist die Datenbeschriftung die ideale Datenmanagement-Aktivität für KI! Tatsächlich ist dies die schnellste Time-to-Value-Investition, die Sie in Ihrem Unternehmen tätigen können. Durch den Einsatz von KI zum automatischen Finden und Zuordnen Ihrer Daten zu Geschäftsbedingungen, Datendomänen und bereits vorhandenen Labels bietet der Data Steward einen deutlichen Vorteil hinsichtlich Abdeckung und Genauigkeit der Datenbeschriftung. Seine Rolle verlagert sich vom Abgleichen und Beschriften von Daten hin zur Validierung von Anomalien und zur Massenfreigabe von Labels. Dies bedeutet eine deutliche Verbesserung und Zeitersparnis für Ihre Datenteams. Datenbeschriftung zeigt, dass KI und menschliches Eingreifen die Effizienz steigern und den Geschäftswert steigern können.
Verwenden Sie Lösungen wie BigID AI Copilot um schnell zu verstehen, strukturierte und unstrukturierte Datenquellen Und wenden Sie Datenlabels auf alle Ihre geschäftskritischen Daten an. BigID AI Copilot unterstützt Sie dabei, Ihre Datenlabel-Logik für alle Ihre Geschäfts-, Datenschutz- und Sicherheitsbeteiligten zu standardisieren, sodass widersprüchliche Informationen vermieden werden. BigID kann die Labels direkt an der Quelle – quasi zu Beginn des Geschäftsprozesses – anbringen, sodass alle nachgelagerten Benutzer und Anwendungen umfassend über den Geschäftskontext und die Nutzung informiert sind. Sie müssen sich keine Sorgen mehr um unvollständiges Business-Tagging machen, denn AI Copilot schließt die Lücken.
Hier sind vier Möglichkeiten, wie der BigID AI Copilot die Datenmanagementaktivitäten Ihrer Datenverwalter beschleunigen kann! Es gibt kein intelligenteres KI-gestütztes Tool, das Ihren Datenanalysten, Dateningenieuren, Datenqualitätsteams und KI-Teams hilft, die richtigen Datenquellen und Funktionen für ihre Aufgaben zu finden.
1. Finden Sie alle Daten, die mit Geschäftsbegriffen und -attributen in Zusammenhang stehen.
BigID AI Copilot hilft dabei, ähnliche Tabellen zu erkennen, die einem Geschäftsbegriff oder Attribut zugeordnet sind. Durch unüberwachtes Lernen kann AI Copilot ähnliche Tabellen clustern, um neue Datenquellen für zusätzliche Datenbeschriftungen zu identifizieren. Diese neue Funktion identifiziert bereits bekannte Tabellen, verbessert so die Abdeckung von Datenbeschriftungen und gewährleistet eine höhere Genauigkeit für die Verwendung in Berichten und Analysen.
2. Erhalten Sie Empfehlungen für Datenzuordnungen.
Organisationen stehen oft vor der Herausforderung, ihre Datenherkunft aus ihrem Geschäftskatalog zu erschließen. Sie kennen die Geschäftskonzepte, aber die zugrunde liegende Datenquelle ist unbekannt. Dies ist die Top-down-Sichtweise des Problems, die Führungskräfte nutzen, um den Fortschritt ihrer Datenreife zu messen. BigID AI Copilot kann mit einem Bottom-up-Ansatz zur Lösung dieses Problems beitragen. Durch Lernen aus den anfänglichen Datenmappings des Datenteams kann AI Copilot zusätzliche Tabellen für das Datenquellenmapping empfehlen. Darüber hinaus kann AI Copilot, wenn keine definierte Geschäftsbegriffszuordnung vorliegt, wichtige Geschäftsattribute ableiten und diese als Mappings vorschlagen.
3. Automatisierte Domänenzuordnungen mit Eigentümern.
Die Unsicherheiten hinsichtlich des Dateneigentums liegen in der fehlenden Zuweisung der richtigen Geschäftsdomäne. Workflows können nicht gestartet werden, weil der Eigentümer nicht oder der falsche Eigentümer zugewiesen wurde. Der BigID AI Copilot hilft dabei, den richtigen Kontext der Daten zu verstehen und sie skaliert der richtigen Geschäftsdomäne zuzuordnen. Sobald die Datendomäne dem richtigen Datenverwalter zugewiesen ist, kann dieser die Zuordnungen validieren und sicherstellen, dass die Überprüfungs-Workflows ordnungsgemäß funktionieren. Andernfalls kommt es heute zu Workflows, die aufgrund unbekannter Eigentümer nicht ausgeführt werden können.
4. Verwenden Sie Generative AI, um Tabellenbeschreibungen zu erstellen.
Der Inhalt strukturierter Tabellen ist außerhalb Ihres IT-Teams oft ein Rätsel. Ohne genaue Analyse des Dateninhalts ist es schwierig zu verstehen, wie die Tabellen verwendet werden und was der jeweilige Geschäftskontext für jede einzelne Tabelle ist. Der Grund dafür ist, dass die Technologieteams keine Beschreibung der strukturierten Tabellen bereitstellen. Daher arbeiten Ihre Datenverantwortlichen zeitaufwändig mit ihren IT-Kollegen zusammen, um die Informationen in jeder Tabelle zu verstehen. Mithilfe der Natural Language Processing-Technologie von BigID AI Copilot wird eine kurze Generierung basierend auf dem umgebenden Kontext, den Merkmalen und den physischen Verbindungen erstellt.
Wie jede KI-Anwendung trägt es dazu bei, das Benutzererlebnis zu verbessern und die Wertschöpfung im Datenmanagement zu beschleunigen. Mit BigID Data AI Copilot können Kunden all ihre Daten schnell und präzise mit Datenlabels versehen. Dies ist der erste Schritt zur Optimierung Ihrer Daten für KI, Datenschutz und Sicherheit. Die korrekte Kennzeichnung von Geschäftskontext, Nutzung, Eigentümern, Risikostufen und mehr ist für Ihre Datengrundlage unerlässlich. Kontrollen, Richtliniennutzung, Korrekturmaßnahmen und Aufbewahrungsaktivitäten können automatisch mit Datenlabels implementiert werden. Bleibt nur noch die Frage: Was können Sie noch tun, wenn alle Ihre Daten korrekt gekennzeichnet sind? BigID AI Copilot macht es möglich.
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