Os dados continuam sendo importantes para as organizações modernas. Eles devem ser armazenados com segurança e gerenciados adequadamente, garantindo, ao mesmo tempo, que sejam fáceis de acessar e usar.
Como tal, curadoria de dados é uma parte essencial de uma estratégia bem-sucedida de gerenciamento de dados. Ela garante que sua empresa possa aproveitar todo o potencial de seus dados enquanto mitigação dos riscos de privacidade e segurança.
O mais importante é que ele pode ajudar suas equipes de dados, incluindo analistas e engenheiros de dados, a usar as informações coletadas para obter insights significativos que orientam as decisões estratégicas.
Significado da curadoria de dados
A curadoria de dados é o processo de organização e manutenção de dados para torná-las relevantes e acessíveis. Um curador de dados agregaria, estruturaria, indexaria e catalogaria informações para facilitar a localização. Esse é um processo importante de gerenciamento dos dados de uma empresa, pois os torna mais facilmente disponíveis para os usuários.
A curadoria de dados não é o mesmo que a coleta de dados. A última é quando você reúne informações e as coloca em bancos de dados, data warehouses ou data lakes. Entretanto, sem a curadoria, esses dados não são realmente fáceis de usar. Além disso, em uma empresa moderna, o compartilhamento de dados é importante para obter o máximo de valor das informações coletadas. A curadoria de dados estrutura suas informações para que todos em sua empresa possam usá-las facilmente.
É como organizar livros em uma biblioteca. Em vez de simplesmente criar prateleiras e prateleiras de livros aleatórios, um bibliotecário os classifica com metadados, como autor, gênero e assunto, e os organiza para que sejam facilmente pesquisáveis.
Da mesma forma, a curadoria de dados usa processos como limpeza e validação de dados, gerenciamento de metadados, estruturação, anotação e armazenamento de dados para garantir que os dados sejam organizados e sequenciados de forma que possam ser encontrados facilmente.
A importância da curadoria de dados no gerenciamento de dados
A curadoria de dados é importante por vários motivos, entre eles:
Melhoria da qualidade dos dados
Parte do processo de curadoria é garantir que os dados sejam precisos, completos e consistentes. Suas necessidades comerciais dados de alta qualidade para obter insights confiáveis de análises significativas e tomar decisões informadas. Limpar e otimizar seus dados pode ajudá-lo a garantir que eles agreguem valor aos seus processos.
Tornando os dados acessíveis
Os dados devem ser identificados e selecionados para se alinharem aos seus objetivos específicos para que sejam úteis. Ao fazer a curadoria, você pode filtrar as informações, fornecendo aos usuários os dados mais pertinentes para suas finalidades.
Identificação de sua relevância
Os dados devem ser identificados e selecionados para se alinharem aos seus objetivos específicos para que sejam úteis. Ao fazer a curadoria, você pode filtrar informações irrelevantes ou desatualizadas, fornecendo aos usuários o conjunto de dados mais pertinente para seus objetivos.
Aprimoramento da segurança de dados
Se a sua organização armazena dados (e, convenhamos, todas as empresas o fazem), você deve protegê-los contra acesso não autorizadoperda ou corrupção. Isso significa estabelecer protocolos de segurança robustos, técnicas de criptografia e procedimentos de backup para proteger informações confidenciais. Entretanto, para isso, você precisa saber quais dados são confidenciais e precisam de mais proteção. A curadoria de dados permite descobrir e classificar seus dados, o que informa o que é mais sensível e está em risco, para que você possa adaptar suas medidas de segurança cibernética para Proteger informações confidenciais de acordo.
Preservação do conhecimento
Dados com curadoria adequada têm registros e documentação abrangentes das fontes de dados. Eles também contêm percepções e metodologias, todos conhecimentos valiosos que podem ser retidos e compartilhados ao longo do tempo.
Conformidade e cumprimento das normas
Em muitos setores, há requisitos legais e regulamentares relacionados ao gerenciamento e à privacidade dos dados. A curadoria de dados garante conformidade A empresa pode cumprir essas normas identificando as informações mais confidenciais para que possa protegê-las adequadamente. Isso o ajuda a reduzir os riscos associados à não conformidade, como multas, ações judiciais e danos à reputação, garantindo que seus dados permaneçam em conformidade.
Desafios da curadoria de dados
Embora seja uma parte importante do gerenciamento de dados, a curadoria tem seu próprio conjunto de desafiosespecialmente em descoberta de dados. A principal delas decorre do fato de que os sistemas e aplicativos modernos geram um volume e uma diversidade muito grandes de dados. De bancos de dados estruturados a textos não estruturados e conteúdo multimídia, as organizações são inundadas com big data de várias fontes. Isso faz com que seja difícil para os curadores de dados Identificar e classificar informações confidenciais.
Silos de dados e sistemas díspares também contribuem para o problema. Eles dificultam a obtenção de uma visão abrangente do cenário de dados, especialmente quando se tenta compartilhar dados de forma eficaz. Quando você não sabe onde residem os dados confidenciais de PII, não é possível protegê-los, tornando-os vulneráveis a violações e violações de conformidade.
O processo de curadoria de dados
A curadoria eficaz de dados ajuda sua organização a obter o valor máximo dos dados, ajudando-o a organizar, gerenciar e enriquecer sistematicamente os dados com processos como:
- Coleta e agregação de dados: Reunir dados de várias fontes, incluindo sistemas internos, bancos de dados externos e fontes de terceiros, e usar técnicas de integração de dados como APIs, processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar) e pipelines de dados para reunir tudo isso.
- Perfil de dados e avaliação de qualidade: Realize um perfil abrangente para avaliar a qualidade, a consistência e a integridade de seus dados para garantir a qualidade dos dados. Utilize ferramentas e algoritmos automatizados para identificar proativamente anomalias, erros e inconsistências para resolver problemas de qualidade de dados.
- Classificação e marcação de dados: Categorize os ativos de dados com base na sensibilidade, relevância e uso. Utilize tags e atributos de metadados para anotar os dados com informações contextuais, facilitando a recuperação e o uso pelos cientistas de dados.
- Governança de dados e conformidade: Estabeleça políticas, processos e controles claros para controlar o uso, o acesso e o compartilhamento de dados. Garantir a conformidade com as normas relevantes, como GDPR, CCPA, HIPAAe PCI DSS implementando estruturas sólidas de governança de dados e aderindo às práticas recomendadas do setor.
- Automação e aprendizado de máquina: Use a IA e o aprendizado de máquina para simplificar os fluxos de trabalho de curadoria de dados e aumentar a eficiência nos repositórios de dados. Implemente plataformas inteligentes de gerenciamento de dados que aproveitem os algoritmos orientados por IA para automatizar tarefas repetitivas, identificar padrões e fazer recomendações orientadas por dados.
- Colaboração e compartilhamento de conhecimento: Promova uma cultura de alfabetização e transparência de dados, capacitando as equipes de dados a contribuir com insights e feedback durante todo o processo de curadoria.
Exemplos de curadoria de dados
Uma instituição financeira que processa grandes quantidades de dados de clientes, incluindo números de cartões de crédito e transações financeiras, poderia implementar uma estratégia abrangente de curadoria de dados, incluindo criptografia, classificação de dados e RBACA empresa tem o objetivo de proteger os dados confidenciais de PII e cumprir os requisitos regulamentares, como o PCI DSS.
A curadoria de dados no aprendizado de máquina fornece dados relevantes e de alta qualidade de forma organizada. Dados limpos, estruturados e anotados melhoram a precisão do modelo e reduzem os vieses, mantendo a integridade dos dados.
Da mesma forma, as organizações de saúde que trabalham com registros eletrônicos de saúde (EHRs) podem usar práticas de curadoria de dados para proteger as informações médicas confidenciais dos pacientes. Ao aproveitar as ferramentas de descoberta de dados e as tecnologias de criptografia, os prestadores de serviços de saúde podem garantir a confidencialidade e a integridade dos dados dos pacientes e, ao mesmo tempo, aderir a Regulamentos da HIPAA.
A função dos curadores de dados na organização do sistema de dados
A função de um curador de dados é muito importante. Eles limpam os dados brutos, validam suas fontes e criam dados estruturados. catálogos de dados. Em resumo, eles garantem que as informações sejam precisas, bem organizadas e fáceis de recuperar quando necessário.
No entanto, a curadoria de dados não existe isoladamente, ela é um componente de um processo mais amplo. ecossistema de dados. Ele funciona junto com as ferramentas de gerenciamento de dados, governança e visualização, garantindo que os dados sejam armazenados adequadamente. Também garante que sejam governados, analisados e preparados para a tomada de decisões e o uso por engenheiros de dados por meio de atividades de curadoria eficazes.
Curadoria de dados vs. governança de dados
Enquanto a governança de dados se concentra no estabelecimento de políticas, padrões e estruturas para o uso de dados, a curadoria de dados é mais prática. Ela organiza, enriquece e mantém ativamente os dados ao longo de sua vida útil. ciclo de vida. A governança define as regras e os requisitos de conformidade, enquanto a curadoria garante que os dados estejam limpos, estruturados e prontos para uso prático. Juntos, eles ajudam sua organização a maximizar o valor, a confiabilidade e a segurança de seus ativos de dados.
Implicações regulatórias e considerações de conformidade
A curadoria eficaz de dados envolve o aprimoramento dos recursos de gerenciamento de dados e a garantia de conformidade com várias estruturas normativas que regem a privacidade e a proteção de dados. Normas como GDPR, CCPA, HIPAA e PCI DSS impõem requisitos rigorosos às organizações com relação à coleta, ao armazenamento e ao processamento de dados confidenciais. As organizações podem evitar multas pesadas e danos à reputação resultantes da não conformidade, aderindo a essas normas e implementando práticas robustas de curadoria de dados.
Aproveitamento do BigID em sua estratégia de curadoria de dados
A curadoria adequada dos dados começa com a visibilidade e o contexto - duas coisas que o líder do setor Plataforma DSPM A BigID é mestre nisso. Os administradores de dados tradicionais perdem muito tempo com tarefas manuais; em vez disso, a plataforma intuitiva da BigID para privacidade de dados, segurança e governança alavancas IA avançada e aprendizado de máquina para a descoberta de dados abrangentes em escala, tanto no na nuvem e no local.
A BigID pode ajudar das seguintes maneiras:
- Automatize a descoberta e a marcação de dados em todos os dados, em qualquer lugar - em escala
- Transforme a administração de dados da documentação manual à validação das descobertas de ML
- Aproveite o poder dos insights de dados e relacionamentos para liderar a governança de dados
- Adicionar contexto para entender os dados e aumentar a confiança nos dados, melhorar a precisão da classificação e eliminar falsos positivos
- Gerenciar a qualidade dos dados Fornecer dados confiáveis para modelos de dados de alta qualidade e tomada de decisões
Para começar a reimaginar a abordagem de curadoria de dados de sua organização Obtenha uma demonstração individual com nossos especialistas hoje mesmo.
Autor
