Governança de dados e IA para o data lakehouse

Os princípios arquitetônicos do pilar de governança de dados e IA abrangem como gerenciar de forma centralizada o ativo e o acesso.

Princípios de governança de dados e IA

1. Unificar o gerenciamento de dados e IA

   O gerenciamento de dados e IA é a base para a execução da estratégia de governança de dados e IA. Ele envolve a coleta, a integração, a organização e a persistência de dados confiáveis ativos para ajudar as organizações a maximizar seu valor. Um catálogo unificado armazena de forma centralizada e consistente todos os seus dados e artefatos analíticos, bem como os metadados associados a cada objeto de dados. Ele permite que os usuários finais descubram os conjuntos de dados disponíveis e fornece visibilidade de proveniência, acompanhando a linhagem de todos os dados ativos.

2. Unificar a segurança de dados e IA

   Há dois princípios da governança eficaz da segurança de dados: entender quem tem acesso a quais dados e quem acessou recentemente quais dados ativos. Essas informações são essenciais para quase todos os requisitos do site compliance para indústrias regulamentadas e são fundamentais para qualquer programa de governança de segurança. Com um sistema unificado de segurança de dados, o modelo de permissões pode ser gerenciado de forma centralizada e consistente em todos os dados ativos. O acesso aos dados é auditado de forma centralizada com recursos de alerta e monitoramento para promover a responsabilidade.

3. Estabelecer padrões de qualidade de dados

   A qualidade dos dados é fundamental para obter um entendimento preciso e significativo dos dados. A qualidade dos dados tem muitas dimensões, incluindo integridade, precisão, validade e consistência. Deve ser gerenciado ativamente para melhorar a qualidade dos conjuntos de dados finais para que os dados sirvam como informação confiável e confiável para usuários de negócios.

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