Wissensgraphen: Der Schlüssel zu moderner Data Governance

Seit über einem Jahrzehnt beobachte ich, wie sich das Datenmanagement in Unternehmen weiterentwickelt. Wir haben den Aufstieg von Data Warehouses, Data Lakes und zahllosen Tools erlebt, die versprachen, das ständig wachsende Ungetüm von Unternehmensdaten zu bändigen. Datenkataloge haben sich als Schlüsselkomponente herauskristallisiert, die eine zentrale Ansicht der Datenbestände bieten. Mit der zunehmenden Beliebtheit von KI und der Verwendung von Unternehmensdaten zur Erstellung organisationsspezifischer LLMs kommen herkömmliche Kataloge langsam in die Jahre. Sie sagen Ihnen welche Sie sagen, welche Daten Sie haben, aber erklären oft nicht, wie wie sie zusammenhängen, wer sie nutzt und warum sie wichtig sind. An dieser Stelle kommen Knowledge Graphs ins Spiel, die einen transformativen Sprung in der data governance bieten.

Vergessen Sie statische Listen von Tabellen und Spalten. Wissensgraphen stellen Daten als ein Netzwerk miteinander verbundener Einheiten und Beziehungen dar. Stellen Sie sich das als eine dynamische Karte Ihres Datenökosystems vor, in der jeder Datenpunkt ein Knotenpunkt ist und die Verbindungen zwischen ihnen die entscheidenden Links sind, die den Kontext und die Bedeutung offenbaren. Diese Vernetzung ist das entscheidende Unterscheidungsmerkmal, das eine einfache Bestandsaufnahme in einen leistungsstarken Motor für die data governance verwandelt.

Was ist ein Knowledge Graph im Datenkatalog ?

Ein Knowledge Graph in einem Datenkatalog ist nicht nur eine visuelle Darstellung von Daten. Er ist eine strukturierte Darstellung des Wissens über Ihre Daten. Er geht über einfache Metadaten hinaus, indem er explizit die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenbeständen, Geschäftsbegriffen, Prozessen und sogar Menschen definiert. Stellen Sie sich vor, Sie fügen Ihrem Datenkatalog semantische Verständnisschichten hinzu. Anstatt nur zu wissen, dass Sie eine Tabelle "Kunde" haben, zeigt Ihnen der Knowledge Graph, wie diese Tabelle mit anderen Daten wie "Bestellungen", "Produkten", "Kundendemografie" und sogar den Geschäftsprozessen, die diese Informationen verwenden, zusammenhängt. Dieses reichhaltige Netzwerk von Verbindungen ermöglicht intelligentere Abfragen, Entdeckungen und Analysen.

Traditionelle Datenkataloge: Die Beschränkungen

Herkömmliche Datenkataloge konzentrieren sich in erster Linie auf Metadaten - Beschreibungen von Datenbeständen. Sie helfen Ihnen, Daten zu entdecken, ihre Struktur zu verstehen und ihre Herkunft zu verfolgen. Sie sind zwar wertvoll, haben aber oft mit Problemen zu kämpfen:

• Fehlender Kontext: Sie können Ihnen den Namen eines Datensatz nennen, aber nicht, wie er mit anderen Daten, Geschäftsprozessen oder Unternehmenszielen zusammenhängt.
• Begrenztes semantisches Verständnis: Sie behandeln Datenelemente als isolierte Einheiten und vernachlässigen die reichhaltigen semantischen Beziehungen, die den Geschäftseinblick fördern.
• Manuelle Aktualisierungen: Sie erfordern häufig manuelle Aktualisierungen und haben Schwierigkeiten, mit der Dynamik der Unternehmensdaten Schritt zu halten.
• im Silo Informationen: Sie lassen sich möglicherweise nicht gut mit anderen Governance-Tools integrieren, was zu einer fragmentierten Sicht auf die Daten führt.

Wissensgraphen: Die Lösung

Wissensgraphen überwinden die Grenzen des traditionellen Datenkatalog , indem sie:

• Verknüpfung der Punkte: Sie stellen explizit die Beziehungen zwischen den Datenbeständen dar und zeigen auf, wie die Daten durch das Unternehmen fließen, welche Systeme sie beeinflussen und wer für sie verantwortlich ist.
• Anreichernde Semantik: Sie erfassen die Bedeutung der Daten und ermöglichen ein tieferes Verständnis ihres Kontexts und ihrer Relevanz für die Unternehmensziele. Dies ermöglicht eine intelligentere Daten-Discovery und -Analyse.
• Dynamische Aktualisierungen: Sie sind in der Lage, neue Daten und Beziehungen automatisch zu erkennen und zu übernehmen, so dass der Katalog stets aktuell und genau ist.
• Einheitliche Governance: Sie können mit anderen Governance-Tools integriert werden und bieten so eine ganzheitliche Sicht auf Daten und deren Auswirkungen auf Compliance, Sicherheit und Qualität.

Verbessern Sie Daten-Discovery, Lineage und eine 360-Grad-Sicht über Branchen hinweg:

Knowledge Graphs verbessern die Kernfunktionen data governance in verschiedenen Branchen erheblich:

• Daten-Discovery: Stellen Sie sich vor, Sie suchen nach "Kundenrentabilität". Ein herkömmlicher Katalog könnte Hunderte von Tabellen liefern. Ein Knowledge Graph, der die Beziehungen zwischen Daten versteht, kann die spezifischen Datenelemente und Berechnungen aufzeigen, die für die Rentabilität relevant sind, und so die Suche drastisch beschleunigen.
• Datenherkunft: Die Rückverfolgung des Ursprungs und der Umwandlung von Daten wird wesentlich einfacher. Im Bankwesen ist dies für die aufsichtsrechtliche Berichterstattung von entscheidender Bedeutung. Ein Knowledge Graph kann den gesamten Weg einer Finanztransaktion von der Quelle bis zum endgültigen Ziel aufzeigen und so die Genauigkeit und Einhaltung der Vorschriften gewährleisten. In der Pharmazie könnte damit die Migration eines Medikaments von der Forschung über die Herstellung bis hin zu den Patientendaten abgebildet werden.
• 360-Grad-Ansicht: Wissensgraphen bieten einen ganzheitlichen Überblick über Datenbestände und ermöglichen ein besseres Verständnis und eine bessere Nutzung. Zum Beispiel:
  
  • Banken/Versicherungen: Ein 360-Grad-Blick auf einen Kunden, einschließlich seiner Finanzanlagen, Versicherungspolicen, Interaktionen und seines Risikoprofils, ermöglicht personalisierte Dienstleistungen und ein besseres Risikomanagement.
  • Pharma/Gesundheitswesen: Die Integration von Patientendaten mit Forschungsdaten, Daten aus klinischen Studien und Arzneimittelinformationen liefert wertvolle Erkenntnisse für die Arzneimittelentwicklung und die personalisierte Medizin.
  • Fertigung: Durch die Verknüpfung von Daten aus der supply chain, der Produktion und dem Kundenfeedback entsteht ein umfassender Überblick über den Produktlebenszyklus, der eine Prozessoptimierung und Qualitätsverbesserung ermöglicht.
  • Logistik: Die Verfolgung von Sendungen, Beständen und Transportwegen in einem Knowledge Graph ermöglicht Echtzeittransparenz und optimierte Logistikabläufe.
  • Versorgungsunternehmen: Die Integration von Daten aus intelligenten Netzen, Kundennutzung und Infrastrukturwartung bietet einen umfassenden Überblick über das Energienetz und ermöglicht ein besseres Netzmanagement und einen besseren Kundenservice.

Knowledge Graph - Vorteile für die Data Governance

Die Auswirkungen von Knowledge Graphs auf die data governance sind tiefgreifend:

• Verbesserte Daten-Discovery: Die Benutzer können die benötigten Daten leicht finden, zusammen mit dem Kontext und dem Verständnis, das für eine effektive Nutzung erforderlich ist.
• Verbesserte Datenqualität: Durch das Verständnis der Datenbeziehungen können Unternehmen Inkonsistenzen, Redundanzen und andere Datenqualitätsprobleme leichter erkennen.
• Optimierte Einhaltung von Vorschriften: Knowledge Graphs können Unternehmen dabei helfen, die Datenherkunft und -verwendung zu verfolgen, was die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, HIPPA und CCPA vereinfacht.
• Gesteigerte geschäftliche Agilität: Durch die Bereitstellung einer klaren und umfassenden Sicht auf die Daten ermöglichen Knowledge Graphs den Geschäftsanwendern, data driven Entscheidungen schneller und effektiver zu treffen.
• Geringere Kosten: Durch die Automatisierung von Daten-Discovery und Governance-Prozessen können Unternehmen die mit dem manuellen Datenmanagement verbundenen Kosten senken.

Jenseits des Hypes

Der Begriff "Knowledge Graph" mag zwar wie das neueste Modewort klingen, aber die zugrunde liegende Technologie hat ihren Wert in verschiedenen Bereichen bewiesen. Ihre Anwendung auf die data governance ist eine natürliche Entwicklung, die dem wachsenden Bedarf an einem intelligenteren und dynamischeren Datenmanagement Rechnung trägt.

Die Zukunft der Data Governance

In meiner mehr als zehnjährigen Erfahrung in diesem Bereich habe ich schon viele Trends kommen und gehen sehen. Aber die Datenintelligenz mit Hilfe von Knowledge Graphs fühlt sich anders an. Sie stellen einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie wir über data governance denken. Sie gehen über einfache Kataloge hinaus und schaffen ein wirklich vernetztes und intelligentes Datenökosystem. Für Unternehmen, die wirklich KI-fähige Daten erstellen möchten, ist die Nutzung von Knowledge Graphs kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit. Die Zukunft der data governance ist vernetzt, intelligent und wird von Knowledge Graphs bestimmt. 

Sind Sie bereit, die Punkte zu verbinden? Machen Sie eine Tour zur Vereinfachung von Discovery, Governance und Compliance - alles in einer einheitlichen Plattform - angetrieben durch einen Knowledge Graph

Über Kunal Shah

Kunal Shah ist ein Software-Ingenieur, der zum Produktvermarkter wurde. Er verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung darin, Unternehmen dabei zu helfen, die Macht der Daten zu nutzen, Legacy-Systeme zu modernisieren und das digitale Wachstum voranzutreiben. Bei Actian leitet Kunal das globale Produktmarketing für Actian Zen Edge und NoSQL-Datenbankprodukte und konzentriert sich dabei auf die Produktwachstumsstrategie, die Markteinführung und die Planung der kommerziellen Umsetzung. In der Vergangenheit hatte Kunal leitende Positionen im Produktmarketing und in der Technologieberatung bei SAS inne. Akademisch hat Kunal einen MBA von der Duke University, einen Master in MIS von der Texas A&M University und einen Bachelor in Ingenieurwesen von der University of Mumbai. Außerhalb der Arbeit finden Sie Kunal beim Fußballspielen oder bei der Planung eines Strandurlaubs mit seiner Familie.