Las organizaciones están generando datos a una velocidad exponencialmente mayor que nunca. Si eres un Alta dirección Para los ejecutivos de Privacidad, Seguridad o Datos, es cada vez más importante comprender a fondo los datos de su organización. Esto comienza con el etiquetado inicial de los datos para el contexto empresarial adecuado. Esta actividad se utiliza para configurar... controles de accesoniveles de sensibilidad a la privacidad, dominio de datos comerciales, informes de toma de decisiones y más.
¿Qué es una etiqueta de datos?
A etiqueta de datos Puede ser un término empresarial, el nombre de un producto de datos para una agrupación de elementos o procesos de datos, o incluso una etiqueta que describe la propiedad en un dominio empresarial. Las organizaciones pueden aplicar etiquetas de datos más precisas para identificar niveles de riesgo, niveles de acceso, niveles de seguridad y configuraciones de privacidad.
Hoy en día, el etiquetado de datos es un proceso manual que requiere tiempo, que es propiedad del equipo de gestión de datos y que generalmente lleva a cabo un Administrador de datosPuede estar marcado en un catálogo empresarial independiente que no esté integrado con ninguna aplicación empresarial o Cumplimiento de informes de gobernanza (GRC) Herramienta. El etiquetado de datos por parte de los equipos de privacidad y seguridad se aplica repetidamente en otros sistemas, generalmente después de la recopilación inicial de datos. Como resultado, las empresas tienen métodos duplicados de etiquetado de datos en múltiples sistemas, junto con metodologías inconsistentes, lo que genera posibles conflictos.
Dada la escala y el tamaño de los datos, el etiquetado de datos es la actividad de gestión de datos ideal para la IA. De hecho, esta es la inversión que más rápido puede generar valor en su organización. Al usar la IA para encontrar y asociar automáticamente sus datos con... términos comerciales, dominios de datos y etiquetas preexistentes, el administrador de datos tendrá una clara ventaja en la cobertura y precisión del etiquetado de datos. Su función pasará de la comparación y el etiquetado de datos a la validación de anomalías y la aprobación de etiquetas de forma masiva. Esto supone una mejora drástica y un ahorro de tiempo para sus equipos de datos. El etiquetado de datos demuestra que la IA, junto con la participación humana, puede mejorar la eficiencia y generar mayor valor comercial.
Utilice soluciones como Copiloto de IA de BigID Para comprender rápidamente su fuentes de datos estructuradas y no estructuradas y aplique etiquetas de datos a todos sus datos críticos para el negocio. BigID AI Copilot puede ayudar a estandarizar la lógica de etiquetado de datos entre todos los actores clave de su negocio, privacidad y seguridad, para evitar información contradictoria. De hecho, BigID puede aplicar las etiquetas directamente en la fuente, prácticamente al inicio del proceso de negocio, para que todos los usuarios y aplicaciones posteriores estén completamente informados del contexto y el uso del negocio. Ya no tendrá que preocuparse por un etiquetado empresarial incompleto, ya que AI Copilot estará ahí para completar la información.
Aquí tienes 4 maneras en que BigID AI Copilot puede acelerar la gestión de datos de tus administradores de datos hoy mismo. No existe una herramienta asistida por IA más inteligente que ayude a tus analistas de datos, ingenieros de datos, equipos de calidad de datos y equipos de IA a comprender las fuentes y características de datos adecuadas para sus trabajos actuales.
1. Encuentre todos los datos relacionados con los términos y atributos del negocio.
BigID AI Copilot puede ayudar a detectar tablas similares asignadas a un término o atributo empresarial. Mediante aprendizaje no supervisado, AI Copilot puede agrupar tablas similares para identificar nuevas fuentes de datos y etiquetarlas adicionalmente. Esta nueva capacidad identifica nuevas tablas previamente conocidas, lo que mejora la cobertura de las etiquetas de datos y garantiza una mayor precisión para su uso en informes y análisis.
2. Obtenga recomendaciones para asignaciones de datos.
Con frecuencia, las organizaciones se enfrentan al reto de desarrollar la filiación de sus datos a partir de su catálogo empresarial. Conocen los conceptos empresariales, pero desconocen la fuente de datos subyacente. Esta es la perspectiva descendente que utilizan los ejecutivos para medir el progreso en la madurez de sus datos. BigID AI Copilot puede adoptar un enfoque ascendente para ayudar a resolver este problema. Al aprender de las asignaciones iniciales de datos del equipo de datos, AI Copilot puede recomendar tablas adicionales para la asignación de fuentes de datos. Además, cuando no existe una asignación definida de términos empresariales, AI Copilot puede inferir atributos empresariales clave y sugerirlos como asignaciones.
3. Mapeos automatizados de dominios con propietarios.
La incertidumbre en la propiedad de los datos radica en la falta de asignación del dominio empresarial adecuado. Los flujos de trabajo no se inician porque no se asigna el propietario o porque se asignó el propietario incorrecto. BigID AI Copilot puede ayudar a comprender el contexto correcto de los datos y asignarlos a gran escala al dominio empresarial adecuado. Una vez asignado el dominio de datos al administrador de datos adecuado, este puede ayudar a validar las asignaciones y garantizar el correcto funcionamiento de los flujos de trabajo de revisión. De lo contrario, lo que ocurre actualmente son flujos de trabajo que no se ejecutan debido a propietarios desconocidos.
4. Utilice IA generativa para crear descripciones de tablas.
El contenido de las tablas estructuradas suele ser un misterio fuera del equipo de TI. Sin analizar a fondo el contenido de los datos, es difícil comprender cómo se utilizan las tablas y cuál es el contexto empresarial adecuado para cada una. Esto se debe a que los equipos de tecnología no proporcionan una descripción de las tablas estructuradas. Por ello, los administradores de datos dedican tiempo a colaborar con sus homólogos de TI para comprender la información de cada tabla. Mediante el procesamiento del lenguaje natural de BigID AI Copilot, se genera una breve generación basada en el contexto, las características y las conexiones físicas del entorno.
Como cualquier aplicación de Inteligencia Artificial, ayuda a mejorar la experiencia del usuario y a acelerar la obtención de valor en las actividades de gestión de datos. Al usar BigID Data AI Copilot, los clientes pueden aplicar etiquetas de datos de forma rápida y precisa a todos sus datos. Este es el primer paso para optimizar sus datos para la IA, la privacidad y la protección de la seguridad. Un etiquetado adecuado para el contexto empresarial, el uso, los propietarios, los niveles de riesgo y otros aspectos es fundamental en su base de datos. Las actividades de control, uso de políticas, remediación y retención se pueden instanciar automáticamente con etiquetas de datos. Ahora, la única pregunta es: ¿qué más puede hacer si todos sus datos están correctamente etiquetados? Copiloto de IA de BigID lo hace posible.
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