Verwendung der Actian Data Intelligence Platform: Ein Leitfaden für Fortgeschrittene

Moderne Unternehmen stehen nicht nur vor der Herausforderung, große Datenmengen zu verwalten, sondern diese Daten auch zu entdecken, zu verstehen, ihnen zu vertrauen und sie für Entscheidungsfindung, Anwendungsfälle und KI/ML-Initiativen zu aktivieren. Die Actian Data Intelligence Platform wurde entwickelt, um Unternehmen bei der Bewältigung dieser Herausforderungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten, Governance, Datenqualität, semantischen Kontext und Self-Service in einer einheitlichen Umgebung.   

Für fortgeschrittene Benutzer wie Dateningenieure, Datenverwalter, Analysearchitekten und ML-Ops-Ingenieure bietet dieser Leitfaden einen detaillierten Einblick in die effektive Nutzung der Plattform, einschließlich Best Practices, erweiterter Funktionen und architektonischer Überlegungen. 

Warum die Plattform für fortgeschrittene Benutzer wichtig ist

Da Datenökosysteme immer komplexer werden und oftCloud, hybride Data Lakes und Data Warehousesund Streaming erstrecken, reichen traditionelle Lösungen wie Datenkatalog oder Data Governance nicht mehr aus. 

Die Actian Data Intelligence Platform löst dieses Problem auf verschiedene Weise: 

• Bietet einen einheitlichen Datenkatalog, einen Model Context Protocol (MCP)-Server, einen Datenmarktplatz, Governance, Lineage-Tracking und Beobachtbarkeit einer einzigen Lösung.
• Unterstützung eines föderierten Wissensgraphen und die Identifizierung semantischer Beziehungen zwischen Datenbeständen über Domänen hinweg.
• Entwickelt fürCloud On-Premises unter Berücksichtigung realer Unternehmensumgebungen.
• Erfüllung der Anforderungen fortgeschrittener Benutzer durch Bereitstellung von APIs, Scan- und Konnektorfunktionen sowie Automatisierung von Metadaten Governance-Workflows.

Was fortgeschrittene Benutzer beachten sollten

Um den Anforderungen fortgeschrittener Benutzer gerecht zu werden, Fähigkeiten wichtigsten Fähigkeiten : 

• Sicherstellung der Datenherkunft, Auffindbarkeit und Governance über Datensätze hinweg.
• Einbettung von Datenqualität und Beobachtbarkeit verstehen, ob Daten vertrauenswürdig sind, bevor sie für Analysen, KI, ML oder andere Anwendungsfälle verwendet werden.
• Self-Service ermöglichen Self-Service Governance und Zugriffskontrollen aufrechterhalten, sodass auch nicht-technische Benutzer auf Daten zugreifen und diese nutzen können, ohne gegen Richtlinien zu verstoßen.
• Unterstützung AI Bereitschaft durch Sicherstellung, dass Daten annotiert, katalogisiert, kontextuell verstanden und für KI/ML-Workflows zugänglich sind.
• In einer verteilten Umgebung, in der Domänen zwar ihre eigenen Daten besitzen, das Unternehmen jedoch weiterhin eine Überwachung, Kohärenz und ein semantisches „Netzwerk“ benötigt. 

Die Plattform bietet all diese Fähigkeiten und ist damit eine leistungsstarke Lösung für fortgeschrittene Benutzer, um ernsthafte Datenintelligenz im Unternehmensmaßstab aufzubauen und zu betreiben. 

Wichtige Plattform-Unterscheidungsmerkmale

Zu den fortschrittlichen und differenzierenden Funktionen der Actian-Plattform gehören: 

• Vertragsorientierte Datenprodukte. Einbettung von Richtlinien und Datenverträgen in veröffentlichte Datenprodukte, um eine integrierte Governance zu gewährleisten.
• Echtzeit-Datenqualität und Beobachtbarkeit . Ermöglicht die Datenüberwachung vom Erfassen bis zum Verbrauch.
• Unterstützung für KI-Assistenten und -Agenten. Bereitstellung von Support über vertrauenswürdige, KI-fähige Daten und einen MCP-Server.  

Für fortgeschrittene Benutzer ist die Nutzung dieser Funktionen das, was einen herkömmlichen Datenkatalog einer echten Enterprise-Data-Intelligence-Engine macht. 

Architekturübersicht und Deployment

Bevor wir uns mit den Nutzungsmöglichkeiten der Plattform befassen, ist es wichtig zu verstehen, wie sie sich in die übergeordnete Architektur des Unternehmens einfügt und wie Deployment Einarbeitung für die fortgeschrittene Nutzung geplant werden sollte. 

Architektonische Ebenen

Auf hoher Ebene lässt sich die Actian Data Intelligence Platform in folgende Ebenen unterteilen: 

• Metadaten und -Scannen. Konnektoren, Scanner und APIs beziehen Metadaten Datenquellen wie Datenbanken, Data Lakes, BI-Tools und Apps. Die Plattform unterstützt über 100 Konnektoren.
• Wissensgraph / semantische Ebene.Metadaten erfasst und Beziehungen in einem Diagrammmodell dargestellt. Dies ermöglicht umfangreiche Semantik und Fähigkeiten.
• Datenkatalogkatalog/Datenmarktplatz. In dieser Nutzer Ebene werden Datenbestände entdeckt, Datenprodukte veröffentlicht, Zugriffsanfragen bearbeitet und Governance-Regeln angewendet werden.
• Governance, Verträge, Qualität und Beobachtbarkeit. Das zugrunde liegende Framework , dass Daten ordnungsgemäß verwaltet, die Qualität überwacht, die Herkunft nachverfolgt und Richtlinien durchgesetzt werden.
• Verbrauchs- und Aktivierungsebene. Hier greifen Geschäftsanwender, Analysten, ML-Workflows und KI-Agenten auf die kuratierten Datenprodukte zu.  

Überlegungen Deployment -planung

Fortgeschrittene Benutzer müssen Deployment berücksichtigen: 

• On-Premises . Cloud . Hybrid. Die Actian Data Intelligence Platform unterstützt hybride Umgebungen, was wichtig ist, wenn Datenquellen sowohl On-Premises Cloud Umgebungen umfassen.
• SaaS vs. selbst gehostet. Viele Unternehmen entscheiden sich für das SaaS-Angebot. Bei strengen Compliance-Anforderungen oder hochgradig angepassten Metadaten müssen Unternehmen jedoch abwägen, ob selbst gehostete oder verwaltete Hosting-Lösungen erforderlich sind.
• Konnektor . Erfassen Sie alle Datenquellen, BI-Tools und Anwendungen und stellen Sie sicher, dass Konnektoren und Scanner verfügbar sind oder dass benutzerdefinierte Konnektoren erstellt werden, um Deployment zu unterstützen.
• Domänenorganisation (Data Mesh Stil). Da die Plattform einen föderierten Wissensgraphen und Domänen-/Unterkataloge unterstützt, planen Sie, wie die Domänen der Organisation aufeinander abgestimmt werden sollen. Legen Sie fest, wer welche Verantwortlichkeiten hat und wie der domänenübergreifende Austausch erfolgt.
• Metadaten -Prozesse. Fortgeschrittene Benutzer sollten Zeitpläne Metadaten , Verfahren für Datenänderungen, Strategien zur Aktualisierung der Herkunft und Standards für die Benennung/Ontologie festlegen.
• Leistung und Scalability. Wenn Unternehmen über umfangreiche Datenbestände verfügen, möchten sie die Metadaten memengen, die Komplexität der Grafiken, die Suchleistung und den API-Durchsatz überwachen.
• Sicherheit und Compliance. Da Governance integriert ist, müssen Benutzer rollenbasierten Zugriff, Feld-Level-Lineage, PII-Klassifizierung und Protokolle konfigurieren. Die Actian Data Intelligence Platform verfügt über integrierte Compliance für DSGVO/CCPA und andere Vorschriften.

Implementierungs-Roadmap für fortgeschrittene Benutzer

Hier ist ein Vorschlag für einen 10-stufigen Fahrplan, der speziell auf fortgeschrittene Benutzer zugeschnitten ist: 

1. Entdeckung und Bestandsaufnahme. Katalogisieren Sie die Datenbestände. Listen Sie Quellen, Eigentümer, aktuelle Metadaten und andere relevante Informationen auf. 
2. Entwurf Metadaten und einer Ontologie. Definieren Sie das Geschäftsglossar, die Ontologie einschließlich Begriffen und Domänen sowie die Beziehungen im Wissensgraphen. 
3. Installieren Sie Anschlüsse und Scanner. Verbinden Sie wichtige Datenquellen wie Datenbanken, Data Warehouses, Lakehouses und BI-Tools. 
4. Erste Eingabe und Diagrammerstellung. Führen Sie Dateneingang ersten Dateneingang durch und erstellen Sie anschließend eine kanonische Ansicht der Metadaten, Beziehungen und Herkunft. 
5. Erste Datenprodukte veröffentlichen. Datenprodukte definieren und einbetten -Verträge und Metadaten einbetten . 
6. Entdeckung und Self-Service aktivieren. Konfigurieren Sie den Datenmarktplatz, Nutzer und Nutzer für geschäftliche und technische Anwender. 
7. einbetten Beobachtbarkeit. Verbinden Datenqualitäts-Tools und Überwachungs-Dashboards und richten Sie Warnmeldungen zur Datenqualität ein. 
8. Rollout auf Domänen. Da die fortgeschrittene Nutzung oft mit einer gewissen Größenordnung einhergeht, sollten Sie das Domain-Team und die federierten Datenkatalog -Verbindungsleute hinzuziehen. 
9. Integration in ML/KI-Workflows. Verbinden Sie den Datenkatalog ML-Pipelines und KI-Assistenten. Erstellen Sie automatisierte Agenten, die Metadaten nutzen. 
10. Kontinuierliche Wartung und Verbesserung. Überwachen Sie die Nutzung, analysieren Sie Suchanfragen, aktualisieren Sie Ontologien und verfeinern Sie Verträge. Entfernen Sie Datenprodukte, wenn sie nicht mehr benötigt werden. 

Bewährte Verfahren für fortgeschrittene Benutzer

Um den größtmöglichen Nutzen der Actian Data Intelligence Platform zu ziehen, sollten fortgeschrittene Benutzer die folgenden fünf Best Practices befolgen: 

1. Governance durch Design

einbetten und Richtlinien zum Zeitpunkt der Datensatz oder der Veröffentlichung von Datenprodukten, nicht erst, wenn Probleme auftreten. Verwenden Sie Datenverträge und SLAs, um Erwartungen festzulegen und die Durchsetzung zu automatisieren. Nutzen Sie die Herkunft auf Feldebene, automatisierte Kennzeichnungen wie die PII-Klassifizierung und Protokolle die Compliance zu unterstützen. 

2. Metadaten Domain-Eigentumsrechte

Setzen Sie Disziplin in Bezug auf Metadaten durch, einschließlich standardisierter Namenskonventionen, Glossardefinitionen und Versionierung. Ermöglichen Sie den Domänenteams, ihre Unterkataloge selbst zu verwalten, während die zentrale Governance die Aufsicht behält. Die Actian Data Intelligence Platform unterstützt data sharing Domänen. 

Vermeiden Sie veraltete oder überholte Metadaten Sie Aktualisierungen planen, Metadaten bekannt geben und nicht mehr genutzte Assets ausmustern. 

3. Selbstbedienung ermöglichen, aber den Zugriff schützen

Stellen Sie den Datenmarktplatz für Geschäftsanwender, aber implementieren Sie hinter den Kulissen Workflows für Zugriffsanfragen, rollenbasierten Zugriff und Sicherheitsrichtlinien. Schulen Sie die Benutzer darin, wie sie die Datenqualität, die Herkunft und Metadaten bewerten können, Metadaten sie eine Datenressource verwenden. Bieten Sie intelligente Empfehlungen oder Standard-Qualitätsschwellenwerte an. 

Überwachen Sie die Nutzung, kennzeichnen Sie selten genutzte Ressourcen und verbessern oder entfernen Sie diese, um Unordnung zu vermeiden. 

4. Überwachung des Lebenszyklus und der Qualität von Datenprodukten

Definieren Sie Metriken für jedes Datenprodukt, wie z. B. Nutzung, Aktualität, Vollständigkeit, Anzahl der Zugriffe und Anzahl der nachgelagerten Abhängigkeiten. 

Verwenden Sie Dashboards, die den Zustand von Datenprodukten und den Datenkatalog selbst. Verwenden Sie Warnmeldungen für Metadaten , Asset-Fluktuation und hohe Häufigkeit von Lineage-Änderungen, die auf Risiken hinweisen können. Führen Sie regelmäßige Überprüfungen wichtiger Datenprodukte durch, um festzustellen, ob sie noch relevant sind, die Eigentümer korrekt aufgeführt sind und die Governance-Richtlinien ordnungsgemäß befolgt werden. 

5. Integration mit ML/KI und DevOps

Behandeln Sie in der ML/AI-Pipeline Datenprodukte und Metadaten gleichberechtigte Elemente. Verwenden Sie den MCP-Server, um KI-Agenten mit Kontextdaten zu verbinden. Dies hilft, „Halluzinationen” von Agenten oder eine falsche Datennutzung zu vermeiden. 

Automatisieren Sie Metadaten und Katalogaktualisierungen als Teil von CI/CD-Pipelines. Für fortgeschrittene Benutzer, die ML-Workflows erstellen, verknüpfen Sie Modelle wieder mit Datenprodukten im Datenkatalog Benutzer bei Datenänderungen proaktiv die Auswirkungen auf das Modell nachvollziehen können. 

Erfolgsmessung und ROI

Für fortgeschrittene Benutzer ist es wichtig, die Auswirkungen der Plattform zu quantifizieren. Hier sind einige Möglichkeiten, um den Erfolg der Plattform innerhalb des Unternehmens zu messen: 

zentrale Kennzahlen Nachverfolgung

• Reduzierung der Zeit für die Suche nach relevanten Datensätzen.
• Zunahme der Wiederverwendung von Datenprodukten oder der Anzahl der Geschäftsanwender, die auf Datenprodukte zugreifen.
• Erhöhung der Anzahl der veröffentlichten und gepflegten Datenprodukte mit Governance.
• Anstieg der Anzahl von Qualitätsvorfällen, die vor dem Verbrauch entdeckt wurden, im Vergleich zu den nachgelagert gemeldeten Vorfällen.
• Zunahme der Anzahl der eingesetzten ML-Modelle mit Datenprodukt-Herkunftsnachweis und Verringerung der Modellausfallrate.
• Compliance und Bereitschaft, was zu weniger Audit-Befunden und einer schnelleren Berichterstattung führt.
• Geschäftlicher Mehrwert wie Kosteneinsparungen, schnellereErkenntnis und Umsatzsteigerungen durch KI-Initiativen.

Kontinuierliche Verbesserung

• Verwenden Sie Datenkatalog , um Nutzungstrends zu überwachen, z. B. welche Datenprodukte zu wenig genutzt werden, welche Domänen am aktivsten sind und wo Engpässe auftreten.
• Holen Sie Feedback von Geschäftsanwendern zu Auffindbarkeit, usability und Metadaten ein.
• Überprüfen Sie die Governance-Richtlinien jährlich oder halbjährlich, um sicherzustellen, dass sie weiterhin relevant sind.

Erhalten Sie eine personalisierte Demo Actian Data Intelligence Platform

Für fortgeschrittene Benutzer liegt der Wert der Actian Data Intelligence Platform nicht nur in der Liste der Funktionen, sondern auch darin, wie sie in die Architektur und Prozesse des Unternehmens integriert ist. Sie hilft bei komplexen Aufgaben wie der Erfassung Metadaten, der Durchsetzung von Verträgen, der Verknüpfung von Geschäftskontexten mit Datenbeständen, der Unterstützung von Bereitschaft und der Ermöglichung von Self-Service.  

Die Plattform ist leistungsstark. Der Schlüssel zu ihrem Erfolg liegt in ihrem durchdachten Design, Metadaten disziplinierten Metadaten und der Möglichkeit für Benutzer, Daten in großem Umfang zu finden, ihnen zu vertrauen und sie zu aktivieren. Teams verbringen weniger Zeit mit der Suche nach Daten und mehr Zeit damit, deren Wert zu nutzen.  

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