Administradores de dados servir como guardiões da sua organização programas de governança de dados. Esses profissionais de dados coletam, selecionam e padronizam ativos de dados em diferentes unidades de negócios e usuários — para fins de conformidade, gestão de riscos, e continuidade dos negócios.
Os administradores tradicionalmente dependem de processos manuais para obter insights do dados que eles coletam e documentar — essencialmente conhecimento de crowdsourcing para compilar definições de negócios, identificar fontes de dados e confirmar padrões de uso.
Essa abordagem de cima para baixo deu fama aos programas de governança. Eles são frequentemente rotulados como sistemas de policiamento que impedem a inovação e a agilidade, o que, em última análise, os impede de demonstrar valor comercial e obter ampla adoção.
Leva tempo e recursos para escalar processos manuais ao máximo cobertura de dados — e, uma vez documentados, os dados imediatamente se tornam obsoletos e pouco confiáveis para consumo. Equipes que não trabalham com dados resistem à desaceleração, e executivos hesitam em investir em programas de governança.
Invertendo o modelo de administração de dados
A boa notícia é que as empresas podem mudar o modelo tradicional de administração de processos manuais e de cima para baixo para soluções automatizadas e orientadas por metadados — e modernizar seus programas de governança de dados.
Ao começar com uma plataforma de descoberta central que encontra e identifica automaticamente os dados em toda a empresa, as organizações podem vincular os ativos de dados a dados significativos metadados e implementar uma abordagem coesa, catálogo visão que capacita os administradores de dados a:
- Descubra o contexto para o uso de dados em um catálogo compartilhado
- Reduza o tempo que os consumidores de dados levam para entender a análise de impacto
- Utilize uma única fonte confiável para documentar alterações e relacionamentos de dados
- Obtenha insights significativos de dados e demonstre valor comercial
Recursos baseados em metadados para administradores de dados
Ao mudar o seu foco para metadados e conteúdo de dados, os administradores de dados liberam novos recursos que podem ser aproveitados por meio da automação e do aprendizado de máquina. A IA e o ML permitem que as organizações identifiquem, classifiquem e contextualizem dados sem sobrecarregar seus administradores de dados.
Esta funcionalidade automatizada economiza tempo aos administradores de dados e permite que eles se concentrem na validação. curadoria. Aqui estão alguns recursos do BigID que tornam isso possível:
- Descoberta de dados: Com um base de descoberta profunda, encontre e identifique dados em múltiplos sistemas e aplicativos — incluindo documentos e arquivos de texto que normalmente não estão conectados a sistemas de dados mestres. Essa visibilidade promove a cidadania de dados para todos os negócios e usuários de dados, permitindo que eles entendam melhor todo o cenário de dados e respondam à pergunta onipresente: "Onde estão meus dados?"
- Criação de perfil de dados: Estatística criação de perfil de dados Promove a precisão, a integralidade e a validade dos dados para que você possa identificar automaticamente os dados adequados à sua finalidade — além de calcular e vincular o uso dos dados à sua aplicação comercial. A criação de perfil de dados permite a detecção de anomalias em larga escala, permitindo a implementação de análises upstream e correção de dados fluxos de trabalho.
- Acesso a Dados e Direitos: Gerenciar os direitos de dados e direitos de acesso de consumidores de dados em toda a organização — em um único lugar — e entender a sequência completa de usuários para o gerenciamento do ciclo de vida dos dados de ponta a ponta.
- Uso de dados: Monitore a consistência dos dados em todos os aplicativos e minimize as lacunas no uso e na interpretação dos dados entre criadores e consumidores de dados.
- Contexto de dados: Forneça transparência, clareza e significado aos seus dados — com dados técnicos de suporte, como proprietários do sistema de arquivos.
- Classificação de dados: Usar Classificadores de ML para identificar quais metadados, dados e documentos distribuir a quais proprietários de dados — e manter-se atualizado com regulamentos de privacidade com classificadores de dados sensíveis, confidenciais e pessoais. Dados da etiqueta para dar suporte à pesquisa, seleção de escopo e priorização.
Habilitar um novo modelo de governança de dados
Seja um administrador de dados técnicos que precisa gerenciar dados CRUD (criar, ler, atualizar, excluir) ao criar um novo sistema de aplicativo, ou um administrador de dados empresariais que precisa localizar cópias valiosas de dados de várias fontes, uma abordagem que prioriza metadados permite que os profissionais de dados acelerem e automatizem suas tarefas.
Com essas capacidades, surge um novo modelo de governança de dados — um que envolve a escala e a construção de conhecimento de dados usando tecnologia de aprendizado de máquina. Os processos manuais de coleta de dados, mapeamento para fontes de dados e classificação de conteúdo dão lugar a uma abordagem inovadora de validação automática de dados, confirmando mapeamentos de dados, e verificar a precisão dos classificadores de ML.
A mudança do gerenciamento de dados reativo para o ativo permite que os administradores de dados ajam mais rapidamente, tomem decisões baseadas em dados para dar suporte aos resultados comerciais e cumpram os prazos de conformidade regulatória com base em dados completos.
Veja como o BigID pode modernizar seu programas de governança de dados — e capacitar os administradores de dados a obter insights significativos dos dados e do valor comercial.
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