Catálogos de dados são uma parte essencial de qualquer estratégia de gerenciamento de dados (e metadados). À medida que a complexidade dos ecossistemas de dados e o volume de dados que fluem por eles aumentam, a abordagem tradicional de um catálogo de dados precisa evoluir.
Repensar a catalogação de dados requer um contexto mais profundo, amplitude da cobertura da fonte de dados, e automação orquestrada para mapear e catalogar dados pessoais e confidenciais com profundo conhecimento de dados – incorporando metadados ativos, atributos diretos e inferidos e classificadores.
A inteligência de dados é uma força motriz e um catalisador para o investimento em catálogos de dados hoje: as organizações precisam ser capazes de contextualizar dados pessoais, sensíveis e situacionais para extrair valor da gestão de metadados. Não se trata apenas de onde e como os dados são encontrados, mas de como os elementos dos dados se relacionam com os termos de negócios – e como a base de um catálogo de dados pode ser usada para refinar pontos-chave da compreensão dos dados, como qualidade e linhagem.
Sem a capacidade de incorporar insights e perspectivas de dados adicionais, muitas empresas estão assumindo riscos desnecessários: a capacidade de automatizar a inteligência de dados permite que as organizações utilizem seus dados ao máximo.
Ao gerenciar riscos de privacidade e segurança e, ao mesmo tempo, fornecer uma visão mais ampla dos dados por meio de descoberta e classificação automatizadas, as organizações podem obter melhor uso de seus dados, reduzir riscos e aproveitar mais contexto e maior precisão para análises avançadas.
Inventário de ativos de dados distribuídos e isolados
Dois dos desafios operacionais mais urgentes dos catálogos de dados tradicionais são a cobertura limitada das fontes de dados empresariais e o grau de trabalho manual. curadoria necessário marcar elementos de dados no catálogo de dados com descrições.
É necessário implementar catálogos de dados eficazes com capacidade de escala, abranger todas as fontes de dados onde dados pessoais e sensíveis são armazenados, preencher automaticamente com os dados corretos (e propagar tags de termos comerciais) e ir além dos metadados exclusivamente técnicos para fornecer o contexto necessário para uma governança de dados com foco na privacidade. É fundamental conseguir encontrar e inventariar todos os dados de uma organização – independentemente do tipo de dado, de onde esteja armazenado ou de saber ou não o que é.
Para gerenciar riscos e, ao mesmo tempo, impulsionar estratégias de gerenciamento e análise de dados, utilize um catálogo ampliado por ML com metadados ativos e ampla cobertura de dados. A incorporação da classificação por aprendizado de máquina ajuda as organizações a identificar sistematicamente as relações entre os elementos de dados, automatizar o processo de associação de metadados com elementos de dados para atividades como proteção de privacidade e avaliação da qualidade dos dados e estabelecer relações entre dados que, de outra forma, poderiam ser perdidas. Dessa forma, as organizações podem obter facilmente uma visão unificada de ativos distribuídos e isolados, além de inventariar e encontrar dados relevantes em todo o ecossistema de dados com mais facilidade.
O BigID combina um catálogo aumentado por ML com classificação, correlaçãoe análise de cluster para fornecer maior conscientização contextual dos dados – permitindo que as organizações obtenham mais de seus dados, ao mesmo tempo em que garantem que as políticas de conformidade de privacidade e uso ético de dados sejam aplicadas.
Catálogo em Contexto
Ao representar, descrever e organizar mais tipos de dados de mais fontes em um catálogo de dados, as organizações conseguem obter uma visão consolidada que incorpora privacidade, segurança e insights de negócios – tudo em um único painel. Um inventário de dados unificado e com foco em privacidade combina atributos, metadados e contexto em torno dos dados pessoais e sensíveis de uma organização, proporcionando insights e entendimento mais aprofundados dos dados.
O BigID descobre e classifica mais tipos de dados em diferentes fontes de dados – de data lakes a sistemas de arquivos e bancos de dados relacionais, onde quer que estejam (ambientes locais, híbridos e em nuvem) – construindo um inventário unificado, permitindo que os administradores de dados tomem decisões inteligentes em todo o ecossistema de uma organização. Ao alavancar uma abordagem de descoberta em profundidadeO BigID pode descobrir relacionamentos entre conjuntos de dados conectados e distintos e incorporar esse insight ao catálogo de dados.
O que são metadados ativos?
Uma abordagem de última geração para catálogos de dados leva em consideração não apenas metadados técnicos, mas também metadados comerciais e operacionais para contexto adicional e insights baseados em dados. Ao associar mais tipos de dados continuamente, as organizações podem tomar decisões mais informadas e inteligentes sobre seus dados.
Metadados ativos focam em conectar versus coletar: utilizando os metadados (passivos) que as organizações coletavam há muito tempo apenas em intervalos periódicos, mas agora adicionando contexto. Metadados ativos conectam todos os pontos de metadados separados que podem já ter se tornado obsoletos com uma abordagem exclusivamente passiva, enquanto aproveitam o aprendizado de máquina para adicionar conteúdo e contexto, relacionando conjuntos de dados e ajudando a encontrar os dados certos necessários para análise, governança e gerenciamento autônomo de dados.
Troca de metadados, interoperabilidade e arquiteturas abertas
Para visibilidade total em dados e silos, é importante conseguir integrar com outras tecnologias de catálogo, gerenciamento de dados e governança: as organizações devem conseguir trocar dados, tags e metadados com outros catálogos, aplicar termos comerciais, consumir hierarquias de dados, agregar resultados e incorporar contexto de dados.
Para gerar mais valor e utilidade em todo o ecossistema de dados, a BigID criou uma troca bidirecional de metadados, permitindo que as organizações importem glossários de negócios, mapeiem termos de negócios e consolidem seu cenário de governança para um gerenciamento e aplicação de políticas mais automatizados. Ao utilizar uma troca bidirecional e extensível de metadados, as organizações podem se beneficiar dos elementos fundamentais da descoberta e classificação de dados, integrando-se e enriquecendo soluções tradicionais de gerenciamento de metadados, de catálogos a fluxos de trabalho de governança.
A abordagem BigID para catálogos de dados
Um catálogo de dados baseado em ML é o primeiro passo no gerenciamento de metadados para descobrir, identificar, classificar e gerenciar dados. O BigID utiliza um catálogo de dados baseado em ML para automatizar a descoberta e otimizar fluxos de trabalho manuais, proporcionando maior precisão, inteligência de dados e menor tempo de retorno sobre o investimento.
- Catálogo em contextot: Veja atributos, metadados e contexto em torno de seus dados (PI, PII, dados confidenciais, relacionamentos de dados) para tomar decisões inteligentes
- Visão holística: Não apenas coletamos dados, mas também conectamos os pontos em torno deles. Nosso catálogo considera o contexto e o conteúdo, agregando valor ao associar diferentes tipos de dados para obter uma visão geral.
- Visibilidade através de silos: Obtenha uma visão consolidada dos dados da sua organização, incorporando dados pessoais, confidenciais e metadados (até mesmo resultados agregados de outros catálogos e entradas)
Veja a abordagem BigID para catálogos de dados em ação com um demonstração ao vivo – ou baixe o white paper Catálogo de Dados 2.0: Repensando os Catálogos de Dados.
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