As organizações estão gerando dados a uma velocidade exponencialmente maior do que nunca. Se você é um C-suite Para um executivo em Privacidade, Segurança ou Dados, é cada vez mais importante ter uma compreensão fundamental dos dados que estão na sua organização. Isso começa com a ingestão inicial de dados, rotulando-os para o contexto empresarial adequado. Esta atividade é usada para configurar controles de acesso, níveis de sensibilidade de privacidade, domínio de dados comerciais, relatórios de tomada de decisões e muito mais.
O que é um rótulo de dados?
A rótulo de dados pode ser um termo comercial, um nome de produto de dados para um agrupamento de elementos ou processos de dados, ou até mesmo um rótulo que descreve a propriedade em um domínio comercial. As organizações podem aplicar rótulos de dados mais detalhados para identificar níveis de risco, níveis de acesso, níveis de segurança e configurações de privacidade.
Hoje, a rotulagem de dados é um processo manual e intencional que pertence à equipe de gerenciamento de dados e geralmente é conduzido por um Administrador de dados. Pode ser marcado em um catálogo de negócios independente que não esteja integrado a nenhum aplicativo de negócios ou conformidade de relatórios de governança (GRC) ferramenta. A rotulagem de dados pelas equipes de privacidade e segurança é aplicada repetidamente em outros sistemas e, geralmente, posteriormente à coleta inicial de dados. Como resultado, as empresas têm métodos duplicados de rotulagem de dados em vários sistemas, além de metodologias inconsistentes, o que leva a potenciais conflitos.
Dada a escala e o tamanho dos dados, a rotulagem de dados é a atividade ideal de gerenciamento de dados para IA! Na verdade, este é o investimento com o menor tempo de retorno que você pode fazer em sua organização. Ao usar a IA para encontrar e combinar automaticamente seus dados com termos comerciais, domínios de dados e rótulos preexistentes, o Administrador de Dados terá uma vantagem distinta na cobertura e precisão da rotulagem de dados. Sua função mudará de correspondência e rotulagem de dados para validação de anomalias e aprovação de rótulos em massa. Isso representa uma melhoria significativa e economia de tempo para suas equipes de dados. A rotulagem de dados demonstra que a IA, somada a humanos no circuito, pode melhorar a eficiência e gerar maior valor comercial.
Use soluções como Copiloto de IA BigID para entender rapidamente o seu fontes de dados estruturados e não estruturados e aplique rótulos de dados em todos os seus dados críticos de negócios. O Copilot de IA do BigID pode ajudar a padronizar a lógica de rótulos de dados entre todas as partes interessadas em negócios, privacidade e segurança, para que não haja informações conflitantes. Na verdade, o BigID pode aplicar os rótulos diretamente na fonte – essencialmente no início do processo de negócios – para que todos os usuários e aplicativos posteriores sejam totalmente informados sobre o contexto e o uso do negócio. Você não precisará mais se preocupar com marcações comerciais incompletas, pois o Copilot de IA estará lá para preencher as lacunas.
Aqui estão 4 maneiras pelas quais o BigID AI Copilot pode acelerar as atividades de gerenciamento de dados para seus Administradores de Dados hoje mesmo! Não há ferramenta assistida por IA mais inteligente que possa ajudar seus analistas de dados, engenheiros de dados, equipes de qualidade de dados e equipes de IA a entender as fontes e os recursos de dados adequados para seus trabalhos hoje.
1. Encontre todos os dados relacionados aos termos e atributos comerciais.
O Copilot de IA do BigID pode ajudar a detectar tabelas semelhantes atribuídas a um termo ou atributo comercial. Utilizando aprendizado não supervisionado, o Copilot de IA pode agrupar tabelas semelhantes para identificar novas fontes de dados para rotulagem adicional. Esse novo recurso identifica novas tabelas que eram conhecidas anteriormente, melhorando assim a cobertura de rótulos de dados e garantindo um nível mais alto de precisão para uso em relatórios e análises.
2. Obtenha recomendações para mapeamentos de dados.
Muitas vezes, as organizações enfrentam o desafio de construir a linhagem de seus dados a partir de seu catálogo de negócios. Elas conhecem os conceitos de negócios, mas a fonte de dados subjacente é desconhecida. Essa é a visão de cima para baixo do problema que os executivos usam para medir o progresso na maturidade de seus dados. O Copilot de IA do BigID pode adotar uma abordagem de baixo para cima para ajudar a resolver esse problema. Ao aprender com os mapeamentos de dados iniciais da equipe de dados, o Copilot de IA pode recomendar tabelas adicionais para o mapeamento da fonte de dados. Além disso, quando não há uma atribuição de termos de negócios definida, o Copilot de IA pode inferir atributos de negócios importantes e sugeri-los como mapeamentos.
3. Mapeamentos de domínio automatizados com proprietários.
As incertezas na propriedade dos dados residem na falha em atribuir o domínio de negócios adequado. Os fluxos de trabalho não são iniciados porque o proprietário não foi atribuído ou foi atribuído o proprietário incorreto. O BigID AI Copilot pode ajudar a entender o contexto correto dos dados e atribuí-los em escala ao domínio de negócios adequado. Uma vez que o domínio de dados é atribuído ao Administrador de Dados correto, ele pode ajudar a validar os mapeamentos e garantir que os fluxos de trabalho de revisão estejam funcionando corretamente. Caso contrário, o que acontece hoje são fluxos de trabalho que não são executados devido a proprietários desconhecidos.
4. Use IA generativa para criar descrições de tabelas.
O conteúdo dentro de tabelas estruturadas costuma ser um mistério fora da sua equipe de Tecnologia da Informação (TI). Sem analisar o conteúdo dos dados, é difícil entender como as tabelas são usadas e qual é o contexto comercial adequado para cada tabela. Isso ocorre porque as equipes de tecnologia não fornecem uma descrição das tabelas estruturadas. Como resultado, seus Administradores de Dados dedicam tempo trabalhando com seus colegas de TI para entender as informações em cada tabela. Usando o Processamento de Linguagem Natural do BigID AI Copilot, uma breve geração é gerada com base no contexto, nas características e nas conexões físicas do ambiente.
Como qualquer aplicativo de Inteligência Artificial, ele ajuda a aprimorar a experiência do usuário e a acelerar o tempo de retorno do investimento para atividades de gerenciamento de dados. Ao usar o BigID Data AI Copilot, os clientes podem aplicar rótulos de dados a todos os seus dados de forma rápida e precisa. Este é o primeiro passo para amadurecer seus dados para proteção por IA, privacidade e segurança. A rotulagem adequada para contexto de negócios, uso, proprietários, níveis de risco e outros aspectos é essencial em sua base de dados. Controles, uso de políticas, atividades de remediação e retenção podem ser instanciadas automaticamente com rótulos de dados. Agora, a única pergunta que resta é: o que mais você pode fazer se todos os seus dados estiverem devidamente rotulados? Copiloto de IA BigID torna isso possível.
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