Leitfaden zu Wissensgraphen für Data Governance unübertroffene Data Governance

Zusammenfassung

Dieser Blog zeigt, wie Wissensgraphen herkömmliche Datenkataloge in dynamische, kontextreiche Plattformen verwandeln, die vernetzte, semantische Ansichten von Daten bieten, um die Suche, die Herkunft, die Einhaltung von Vorschriften und die Verwaltung zu optimieren.

• Wissensgraphen wandeln statische Bestände in lebendige Netzwerke von Einheiten und Beziehungen um und zeigen, wie Datenbestände über Geschäftsprozesse, Benutzer und Systeme hinweg miteinander verbunden sind. 
• Durch die Erfassung des semantischen Kontexts und die Automatisierung von Graphenaktualisierungen ermöglichen sie eine intelligentere Suche, eine schnellere Nachverfolgung der Abstammung und eine ganzheitliche Governance in den Bereichen KI, Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigung, Logistik und Versorgungsunternehmen.
• Unternehmen Nutzen von einer verbesserten Compliance, einer optimierten Erkennung, einer verbesserten Datenqualität und einem geringeren manuellen Aufwand, wodurch Data Governance agiler, KI-fähiger und kostengünstiger wird.

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, erklären aber oft nicht, wie wie sie zusammenhängen, wer sie nutzt und warum es wichtig ist. An dieser Stelle kommen die Wissensgraphen ins Spiel, die einen großen Sprung in der Data Governance darstellen.

Vergessen Sie statische Listen von Tabellen und Spalten. Wissensdiagramme 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 Data Governance verwandelt.

Was ist ein Knowledge Graph im Datenkatalog ?

Ein Wissensdiagramm in einem Datenkatalog ist nicht nur eine visuelle Darstellung von Daten. Es 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 Wissensgraph, 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:

Wissensgraphen 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 Wissensgraph, der die Beziehungen zwischen den Daten versteht, kann die spezifischen Datenelemente und Berechnungen, die für die Rentabilität relevant sind, aufzeigen 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 Wissensdiagramm 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 eine ganzheitliche Sicht auf die 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 Wissensgraphen 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 Wissensgraphen 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: Wissensgraphen können Unternehmen dabei helfen, die Datenherkunft und -verwendung zu verfolgen und so die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, HIPPA und CCPA zu vereinfachen.
• Gesteigerte geschäftliche Agilität: Wissensgraphen bieten einen klaren und umfassenden Überblick über die Daten und ermöglichen es 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

Auch wenn der Begriff "Knowledge Graph" wie das neueste Modewort klingen mag, hat sich die zugrunde liegende Technologie in verschiedenen Bereichen bewährt. Ihre Anwendung auf Data Governance ist eine natürliche Entwicklung, die dem wachsenden Bedarf an intelligentem und dynamischem Datenmanagement Rechnung trägt.

Die Zukunft der Data Governance

Viele Trends kommen und gehen. Aber Wissensgraphen, die von Datenintelligenz angetrieben werden, sind anders. 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, sind Wissensgraphen nicht länger ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Die Zukunft der Data Governance ist vernetzt, intelligent und wird von Wissensgraphen bestimmt. 

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Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.