Metadatenkataloge ermöglichen es Organisationen, die Daten zu finden, die sie für Analysen, Datenwissenschaft und Governance-Programme um Einblicke zu erhalten, wie Daten verwendet werden. Ein traditionelles Metadaten Der Katalog ermöglicht die Zusammenarbeit, die eine Datenkultur aufbaut, erfordert aber oft manuelle Datenverwaltung um den Katalog zu füllen und ihn aktuell (und genau) zu halten. BigIDs Automatisierung und maschinelles Lernen bereichert herkömmliche Datenkataloge, steigert deren Wert durch skalierbare Klassifizierung, automatisiert kontextreiche Einblicke über den Katalog hinweg und innerhalb des Katalogs selbst und ermöglicht eine einheitliche Ansicht über Silos hinweg für einen ganzheitlichen Ansatz zur Datenverwaltung.
Dies sind vier wichtige Schlüsselfunktionen, die ein moderner Datenkatalog benötigt, um die Herausforderungen der heutigen Unternehmensumgebung zu bewältigen.
Schritt 1: Entdecken Sie Ihre Daten
Die meisten Metadatenkataloge sind durch Datenquellen oder -typen begrenzt. Erhalten Sie Sichtbarkeit, Kontext und Datenintelligenz durch die Erweiterung Ihres Unternehmensdatenkatalogs auf alle Datenquellen abdecken und Typen für eine umfassende Ansicht Ihrer Datenumgebung. BigID Scans alle Daten, strukturiert und unstrukturiert, aus allen Datenquellen und wendet ML zur Katalogisierung, Klassifizierung, Korrelation und Clusteranalyse an, um einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen.
- KatalogErfassen und verwalten Sie technische, geschäftliche und sicherheitsrelevante Metadaten im gesamten Datenökosystem in einer zentralen Ansicht. Zeigen Sie vertrauliche Daten in der Vorschau an, erkennen Sie, welche Daten übermäßig exponiert und überprivilegiert sind, identifizieren Sie Duplikate und Originale und filtern Sie nach Typ – alles in einem Datenkatalog.
- Klassifizierung: Identifizieren, klassifizieren und kategorisieren Sie Daten, Metadaten und Dokumente automatisch über alle Datenquellen oder Datenpipelines hinweg – basierend auf Typ, Sensibilität, Regulierung und mehr.
- Korrelation: Finden Sie alle Daten, die sich auf eine Person oder Entität beziehen, entdecken Sie Dark Data und identifizieren Sie zugehörige Daten.
- Clusteranalyse: Finden Sie doppelte und ähnliche Daten für eine einfache Kennzeichnung, Verwaltung und Datenkonsolidierung in Ihrer gesamten Datenlandschaft – von strukturierten bis zu unstrukturierten Daten und allem dazwischen.
Schritt 2: Anreichern und mit Tags versehen
Die meisten Tagging in Datenkatalogen erfordert manuelle Arbeit durch Datenverwalter oder wird von Datennutzern per Crowdsourcing durchgeführt. BigIDs Metadatenaustausch erhöht Skalierbarkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit durch ML zur Datendefinition. Durch das Hinzufügen von Datenkontext, um zu wissen, was die Daten sind, ermöglicht BigID automatisierte Datensatzbeschriftung um die manuelle Markierung von Datensätzen zu vermeiden, die früher von Datenverwaltern verlangt wurde.
Schritt 3: Festlegen von Datenschutz- und Geschäftsrichtlinien
Regulatorische Richtlinien entwickeln sich weiter, Regeln ändern sich, und Unternehmen müssen zusätzliche Unternehmensdatenrichtlinien einhalten. Mit dem Richtlinienmanager von BigID können Administratoren Richtlinienregeln einfach hinzufügen, aktualisieren oder ändern, indem sie vorgefertigte Richtlinienvorlagen verwenden oder spezielle Regeln erstellen.
Schritt 4: Skalieren Sie Tagging und Richtlinienbenachrichtigungen für Aktionen
Kennzeichnen Sie relevante Datensätze mit Richtlinien für Einblicke, Durchsetzung und Maßnahmen. Ordnen Sie die richtigen Daten den richtigen Richtlinien zu – nach Vorschriften, Geschäftsregeln oder Vertraulichkeit – und ergreifen Sie Maßnahmen mit Apps: von der Datenbereinigung bis zur Datenaufbewahrung.
Diese vier kritischen Fähigkeiten bieten den Stakeholdern im gesamten Unternehmen Vorteile – darunter Chief Data Officers (CDOs), Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Datenverwalter.
- Chief Data Officers – Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über alle Daten in der Umgebung mit Kontextklassifizierung: Erfahren Sie, um welche Daten es sich handelt und wie sie verwendet werden.
- Datenanalysten und Datenwissenschaftler – Wählen Sie bessere Daten für Analysen und Modellierungen mit zusätzlichen Einblicken und Kontext, einschließlich der Sichtbarkeit relevanter Geschäftsrichtlinien und Datenschutzbestimmungen um zu wissen, ob für die Daten irgendwelche Einschränkungen gelten.
- Datenverwalter – Steigern Sie die Produktivität, indem Sie den Datenkatalog mit Erkenntnissen und Klassifizierungen füllen, um Daten zu identifizieren und zu kennzeichnen, sodass sich Datenverwalter auf Verwaltungsaufgaben auf höherer Ebene konzentrieren können.
BigID analysiert alle Quellen und Arten physischer Daten, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was und wo sich die Daten befinden. sensible Daten finden zum Schutz und zur Identifizierung redundanter, veralteter und trivialer (ROT) Daten, um sanieren.. Der Metadatenaustausch von BigID erweitert Metadatenkataloge und liefert einzigartige Erkenntnisse aus Klassifizierungs-, Korrelations- und Clusteranalysen.
Termin für eine Demo um zu sehen, wie BigID traditionelle Metadatenkataloge durch die Anwendung fortschrittlichen maschinellen Lernens erweitert, um jeden Datenkatalog mit tieferen Erkenntnissen anzureichern.
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