Wie künstliche Intelligenz Datenkataloge verbessert

Datenkatalog Data-Scientist

Datenkatalog Data-Scientist

Zusammenfassung

KI ist auf zugängliche, gut verständliche und qualitativ hochwertige Daten angewiesen.
Datenkataloge ermöglichen Datensatz schnelle Datensatz mithilfe von Metadaten Suchfunktionen.
Empfehlungssysteme führen Nutzer zu relevanten, vertrauenswürdigen Datensätzen.
Automatisierte Abstammungs- und Verknüpfungsfunktionen bieten Einblick in die Beziehungen zwischen den Daten.
Funktionen wie Fehlererkennung und DSGVO-Benachrichtigungen gewährleisten Datenqualität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Können Maschinen denken? Wir sprechen hier von künstlicher Intelligenz, „dem größten Mythos unserer Zeit“.

Eine einfache Definition für KI könnte lauten: „Eine Reihe angewandter Theorien und Techniken zur Entwicklung von Maschinen, die in der Lage sind, Intelligenz zu simulieren.“ Zu diesen KI-Funktionen gehört Deep Learning, eine automatisierte Lernmethode zur Datenverarbeitung.

Daten müssen verständlich und zugänglich sein. Mit Hilfe eines intelligenten Datenkatalog können Datennutzer, wie beispielsweise Datenwissenschaftler, die richtigen Datensätze für ihre Maschinelles Lernen einfach recherchieren und effizient auswählen.

Schauen wir mal, wie das geht.

Suchmaschine: Erleichterung Datensatz

Durch die Anbindung an alle Datenquellen eines Unternehmens bietet ein Datenkatalog effizient ein Maximum an Dokumentation (auch als Metadaten bezeichnet) aus seinen Speichersystemen abrufen.

Diese Informationen, die in derSuchmaschine Actian Data Intelligence-Plattformindexiert und filterbar sind, ermöglichen es den Datennutzern, schnell an die für ihre Informationssysteme benötigten Datensätze zu gelangen.

Empfehlungssystem

Data Scientists bei ihren Entscheidungen unterstützen

Ein intelligenter Datenkatalog ist ein Tool, das auf der „Fingerprinting“-Technologie basiert . Diese intelligente Funktion gibt Datennutzern Empfehlungen dazu, welche Datensätze für ihre Projekte am relevantesten sind, unter anderem basierend auf:

Wie die Daten verwendet werden.
Die Qualität und Bewertung der Unterlagen.
seine bisherigen Suchanfragen.
Wonach andere Nutzer suchen.
Ihren Datensätzen mehr Aussagekraft verleihen.

Diese Funktion bietet Datennutzern, die für einen bestimmten Datensatz verantwortlich sind, Vorschläge zur Dokumentation dieses Datensatzes. Diese Empfehlungen können sich beispielsweise auf Tags, Kontakte oder sogar Geschäftsbegriffe anderer Datensätze beziehen, und zwar auf der Grundlage von:

Die Analyse der Daten selbst (statistische Analyse).
Das Schema ähnelt anderen Datensätzen.
Die Verknüpfungen zu den Feldern des anderen Datensatzes.
Die automatische Kontextualisierung von Datensätzen in einem Datenkatalog jedem Nutzer , mit Daten Nutzer arbeiten, die für seine Anwendungsfälle verständlich und geeignet sind.

Automatische Datensatz : Visualisierung des Lebenszyklus Ihrer Daten

Wie bereits erwähnt, Datenkatalog ein Datenkatalog mithilfe von Fingerprinting-Technologie andere Datensätze erkennen und mit ihnen verknüpfen. Wir sprechen hier von Data Lineage: einer visuellen Darstellung von Datenlebenszyklen.

Automatische Fehlererkennung: Achten Sie auf Fehler in Datensätzen

Um mögliche Probleme bei der Datenauswertung zu vermeiden, Datenkatalog ein intelligenter Datenkatalog in der Lage sein, Fehler oder Unklarheiten hinsichtlich der Qualität und Dokumentation von Daten automatisch zu erkennen.

Diese zentrale Funktion, die auf der Analyse der Daten oder deren Dokumentation basiert, muss die Datennutzer auf deren Integrität hinweisen.

Ein intelligenter Datenkatalog in der Lage sein, personenbezogene/private Daten in jedem beliebigen Datensatz zu erkennen und diese auf seiner Benutzeroberfläche anzuzeigen. Diese Funktion hilft Unternehmen dabei, die verschiedenen Anforderungen der DSGVO zu erfüllen, die im Mai 2018 in Kraft getreten sind, und potenzielle Nutzer über die Sensibilität sowie die Verwendung ihrer Daten zu informieren.

Über den Autor