Les organisations génèrent des données à une vitesse exponentiellement plus rapide que jamais. Si vous êtes C-suite Pour les responsables de la confidentialité, de la sécurité ou des données, il est de plus en plus important de bien comprendre les données de votre organisation. Cela commence par l'étiquetage initial des données en fonction du contexte métier. Cette activité permet de mettre en place les contrôles d'accès, niveaux de sensibilité de la confidentialité, domaine des données commerciales, rapports de prise de décision et plus encore.
Qu'est-ce qu'une étiquette de données ?
A étiquette de données Il peut s'agir d'un terme métier, d'un nom de produit de données pour un regroupement d'éléments de données ou de processus, ou même d'une étiquette décrivant la propriété d'un domaine métier. Les organisations peuvent appliquer des étiquettes de données plus précises pour identifier les niveaux de risque, d'accès, de sécurité et de confidentialité.
Aujourd'hui, l'étiquetage des données est un processus manuel et chronophage qui appartient à l'équipe de gestion des données et qui est généralement mené par un Responsable des données. Il peut être réduit dans un catalogue d'entreprise autonome qui n'est intégré à aucune application commerciale ou conformité des rapports de gouvernance (GRC) Outil. L'étiquetage des données par les équipes de confidentialité et de sécurité est réappliqué à plusieurs reprises dans d'autres systèmes, généralement en aval de la collecte initiale des données. Par conséquent, les entreprises utilisent des méthodes d'étiquetage des données redondantes dans plusieurs systèmes, ainsi que des méthodologies incohérentes, ce qui peut engendrer des conflits potentiels.
Compte tenu de l'ampleur et de la taille des données, l'étiquetage des données est l'activité de gestion idéale pour l'IA ! Il s'agit même de l'investissement le plus rentable que vous puissiez réaliser pour votre organisation. En utilisant l'IA pour trouver et associer automatiquement vos données à termes commerciaux, domaines de données et étiquettes préexistantes, le Data Steward bénéficiera d'un avantage certain en termes de couverture et de précision de l'étiquetage des données. Son rôle passera de la mise en correspondance et de l'étiquetage des données à la validation des anomalies et à l'approbation des étiquettes en masse. Il s'agit d'une amélioration considérable et d'un gain de temps considérable pour vos équipes de données. L'étiquetage des données démontre que l'IA et l'intervention humaine peuvent améliorer l'efficacité et générer une plus grande valeur commerciale.
Utilisez des solutions telles que Copilote IA BigID pour comprendre rapidement votre sources de données structurées et non structurées et appliquez des étiquettes à toutes vos données métier critiques. BigID AI Copilot vous aide à standardiser la logique d'étiquetage de vos données pour tous vos acteurs métier, de la confidentialité et de la sécurité, afin d'éviter toute information contradictoire. BigID applique les étiquettes directement à la source, dès le début du processus métier, afin que tous les utilisateurs et applications en aval soient pleinement informés du contexte métier et de son utilisation. Fini les problèmes d'étiquetage incomplet, car AI Copilot comble les lacunes.
Voici 4 façons dont BigID AI Copilot peut accélérer la gestion des données de vos Data Stewards dès aujourd'hui ! Aucun outil d'IA plus intelligent ne peut aider vos analystes, ingénieurs, équipes de qualité et équipes d'IA à identifier les sources et fonctionnalités de données adaptées à leurs missions.
1. Recherchez toutes les données liées aux termes et attributs commerciaux.
BigID AI Copilot peut aider à détecter les tables similaires attribuées à un terme ou un attribut métier. Grâce à l'apprentissage non supervisé, AI Copilot peut regrouper des tables similaires afin d'identifier de nouvelles sources de données pour un étiquetage supplémentaire. Cette nouvelle fonctionnalité identifie les nouvelles tables déjà connues, améliorant ainsi la couverture des étiquettes de données et garantissant une plus grande précision pour les rapports et les analyses.
2. Obtenez des recommandations pour les mappages de données.
Les organisations ont souvent du mal à établir la lignée de leurs données à partir de leur catalogue métier. Elles connaissent les concepts métier, mais la source de données sous-jacente leur est inconnue. C'est cette approche descendante que les dirigeants utilisent pour mesurer la maturité de leurs données. BigID AI Copilot peut adopter une approche ascendante pour résoudre ce problème. En s'appuyant sur les mappages de données initiaux de l'équipe données, AI Copilot peut recommander des tables supplémentaires pour le mappage des sources de données. De plus, en l'absence d'attribution de termes métier définis, AI Copilot peut déduire les attributs métier clés et les suggérer comme mappages.
3. Mappages de domaine automatisés avec les propriétaires.
Les incertitudes liées à la propriété des données résident dans l'incapacité d'attribuer le domaine d'activité approprié. Les workflows ne démarrent pas car le propriétaire n'est pas attribué ou un propriétaire incorrect a été attribué. Le copilote IA BigID peut aider à comprendre le contexte des données et à les attribuer à grande échelle au domaine d'activité approprié. Une fois le domaine de données attribué au bon Data Steward, celui-ci peut valider les mappages et garantir le bon fonctionnement des workflows de vérification. Autrement, les workflows échouent aujourd'hui en raison de propriétaires inconnus.
4. Utilisez l’IA générative pour créer des descriptions de tableaux.
Le contenu des tables structurées est souvent un mystère pour votre équipe informatique. Sans une analyse approfondie du contenu des données, il est difficile de comprendre comment les tables sont utilisées et quel est le contexte métier approprié pour chacune d'elles. En effet, les équipes informatiques ne fournissent pas de description des tables structurées. Vos Data Stewards passent donc du temps à collaborer avec leurs homologues informatiques pour comprendre les informations de chaque table. Grâce au traitement du langage naturel de BigID AI Copilot, une brève génération est générée en fonction du contexte, des caractéristiques et des connexions physiques environnantes.
Comme toute application d'intelligence artificielle, elle contribue à améliorer l'expérience utilisateur et à accélérer la rentabilisation des activités de gestion des données. Grâce à BigID Data AI Copilot, les clients peuvent appliquer rapidement et précisément des étiquettes à toutes leurs données. Il s'agit de la première étape pour préparer vos données à l'IA, à la confidentialité et à la sécurité. Un étiquetage approprié, adapté au contexte métier, à l'utilisation, aux propriétaires, aux niveaux de risque et à d'autres aspects, est essentiel à votre base de données. Les contrôles, l'utilisation des politiques, les mesures correctives et les activités de conservation peuvent être automatiquement instanciés avec des étiquettes de données. La seule question qui reste est : que pouvez-vous faire de plus si toutes vos données étaient correctement étiquetées ? Copilote IA BigID rend cela possible.
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