| 回歸基礎的5個關鍵要點 : 數據發現

活動時間:2022-05-25 09:00 - 2023-03-31 17:00

 

回歸基礎的 5 個關鍵要點:數據發現

Informatica高級產品營銷經理  MELANIE HENRY

什麼是數據發現?

  1. 識別、編目和分類關鍵業務和敏感數據
  2. 檢測有關數據結構、內容和關係的信息
  3. 任何數據治理計劃的關鍵組成部分
  4. 以上全部

正如您可能猜到的那樣,答案是“以上全部”!

在我們“回歸基礎:數據目錄”網路研討會系列中,我們的專家 Sid Bardloye(首席產品經理)和 James Sizemore(數據治理領域專家)與產品營銷高級總監 Nathan Turajski 和我一起定義了數據目錄的上下文。我們還介紹如何執行數據發現、它支持什麼以及為什麼它對數據治理很重要。

如果您錯過了我們系列的這一集(或我們的第一集),您現在可以按需觀看這兩集:回歸基礎系列第 2 集:數據發現。我們還在這裡總結了這一集的一些亮點:

1. 數據發現使您能夠查找、理解和信任您的數據
數據發現始於掃描組織環境中的數據,其中可能包括本地或基於雲的源,從數據倉庫到 ETL 和 BI 工具、SAAS 應用程序等。找到數據後,您可以發現有關它的更多資訊,例如其結構、內容和關係。此資訊可用於對數據進行編目、豐富其元數據並提供上下文以幫助您了解存在哪些數據、其來源、其沿襲、它與其他數據的關係等。
提高透明度並使人們能夠找到並全面了解您組織的數據可以建立對它的信任,這對於數據驅動的組織來說是必不可少的。

2. 自動化是數據發現的關鍵
雖然數據發現可以手動執行,但對於擁有龐大數據環境的組織來說並不理想——它根本不具備可擴展性,因為在廣泛的來源中發現數據可能是一個極其複雜、昂貴且耗時的過程。
幸運的是,組織可以使用分類和叢集等人工智能 (AI) 技術來促進數據發現。當數據科學家和分析師不必花時間手動執行數據發現時,他們可以將更多時間花在工作上,從而節省組織的時間和金錢。
在我們的電子書《通過 AI 支持的數據發現從您的數據中提取價值》中閱讀有關基於 AI 的發現技術的更多資訊。


3.人工智能和人類智能是一個成功的組合
雖然組織可以依靠人工智能來進行可擴展的數據發現,但人類智能可以增強這一過程。人工審查和管理數據資產可以增強和改進 AI 驅動的數據發現。例如,在數據目錄中,個人能夠提供額外的業務上下文,並能夠對 AI 策劃的資產進行認證、評級和審查,從而幫助用戶更多地了解數據。
當發生人工參與時,利用批量操作等方法有助於加快重複性任務並優化效率。此外,在智能數據目錄中,可以使用人工輸入和反饋來訓練 AI,以進一步完善和提高前面提到的自動數據發現過程(即分類等)的準確性。


4. 數據發現幫助組織從數據中提取價值
組織可以利用數據發現來定位和分類跨數據資產的個人身份信息 (PII),這對於確保遵守外部數據隱私法規非常有價值和必要,這些法規要求組織了解這些資訊的位置、使用方式以及誰擁有使用它。
雖然發現敏感數據是數據發現的重要用例,但發現還可以使組織推動分析計劃,包括客戶體驗和忠誠度計劃,並加速雲現代化,為組織創造價值創造機會。
(了解數據發現如何幫助HelloFreshFreddie Mac在 Covid-19 大流行期間應對需求激增。)


5. 數據發現對數據治理至關重要
數據發現是任何組織數據治理過程中不可或缺的一部分。組織需要 1) 了解他們擁有哪些數據及其上下文,2) 確定需要管理哪些數據,以及 3) 確保相關數據得到適當管理。數據發現幫助組織定位他們的數據、促進元數據豐富和分類、推進數據智能等等來支持這些要求中的每一個。

 

 
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