Gráficos de conocimiento: la clave de la gobernanza de datos moderna

Resumen

Este blog muestra cómo los grafos de conocimiento convierten los catálogos de datos tradicionales en plataformas dinámicas y ricas en contexto, que ofrecen vistas interconectadas y semánticas de los datos para agilizar el descubrimiento, el linaje, el cumplimiento y la gobernanza.

• Los gráficos de conocimiento convierten los inventarios estáticos en redes vivas de entidades y relaciones, revelando cómo se conectan los activos de datos a través de los procesos empresariales, los usuarios y los sistemas. 
• Al capturar el contexto semántico y automatizar las actualizaciones de los gráficos, permiten una búsqueda más inteligente, un rastreo más rápido del linaje y una gobernanza holística en los ámbitos de la IA, las finanzas, la sanidad, la fabricación, la logística y los servicios públicos.
• Las organizaciones se benefician de la mejora del cumplimiento, la agilización de la detección, la mejora de la calidad de los datos y la reducción del esfuerzo manual, lo que hace que la gobernanza de datos sea más ágil, esté preparada para la IA y sea más rentable.

Llevo más de una década observando la evolución de la gestion des données empresarial gestion des données . Hemos asistido al auge de los almacenes de datos, los lagos de datos e innumerables herramientas que prometían domar a la bestia cada vez mayor de los datos organizativos. Los catálogos de datos surgieron como un componente clave, ofreciendo una visión centralizada de los activos de datos. Con la creciente popularidad de la IA y el uso de datos empresariales para construir LLM específicos de la organización, los catálogos tradicionales están empezando a mostrar su edad. Le dicen qué datos, pero a menudo se quedan cortos a la hora de explicar cómo se relacionan, quién los utiliza y por qué importa. Aquí es donde entran en juego los gráficos de conocimiento, que ofrecen un salto transformador en la gouvernance datos.

Olvídese de las listas estáticas de tablas y columnas. Los gráficos de conocimiento representan los datos como una red de entidades y relaciones interconectadas. Piense en ello como un mapa dinámico de su ecosistema de datos, donde cada punto de datos es un nodo, y las conexiones entre ellos son los vínculos cruciales que revelan el contexto y el significado. Esta interconexión es el elemento diferenciador clave, que convierte un simple inventario en un potente motor para el gouvernance los datos.

¿Qué es un grafo atalogue de données conocimiento en un contexto atalogue de données ?

Un gráfico de conocimiento dentro de un atalogue de données no es sólo una representación visual de los datos. Es una representación estructurada del conocimiento sobre sus datos. Va más allá de simples métadonnées al definir explícitamente las relaciones entre diferentes activos de datos, términos de negocio, procesos e incluso personas. Es como añadir capas de comprensión semántica a tu atalogue de données. En lugar de limitarse a saber que tiene una tabla de "clientes", Knowledge Graph le muestra cómo se relaciona esa tabla con otros datos como "pedidos", "productos", "datos demográficos de los clientes" e incluso con los procesos empresariales que utilizan esta información. Esta rica red de conexiones permite realizar consultas, descubrimientos y análisis más inteligentes.

Catálogos de datos tradicionales: Las limitaciones

Los catálogos de datos tradicionales se centran principalmente en métadonnées , es decir, las descripciones de los activos de datos. Ayudan a descubrir datos, comprender su estructura y rastrear su linaje. Aunque son valiosos, a menudo tienen problemas:

• Falta de contexto: Puede que te digan el nombre de un jeu de données, pero no cómo se relaciona con otros datos, procesos empresariales u objetivos organizativos.
• Comprensión semántica limitada: Tratan los elementos de datos como entidades aisladas, sin las ricas relaciones semánticas que impulsan la información empresarial.
• Actualizaciones manuales: A menudo requieren actualizaciones manuales y tienen dificultades para seguir el ritmo de la naturaleza dinámica de los datos empresariales.
• Información aislada: Puede que no se integren bien con otras herramientas gouvernance , lo que da lugar a visiones fragmentadas de los datos.

Grafos de conocimiento: La solución

Los grafos de conocimiento abordan las limitaciones tradicionales atalogue de données :

• Conectar los puntos: Representan explícitamente las relaciones entre los activos de datos, revelando cómo fluyen los datos a través de la organización, a qué sistemas afectan y quién es responsable de ellos.
• Semántica enriquecedora: Capturan el significado de los datos, permitiendo una comprensión más profunda de su contexto y relevancia para los objetivos empresariales. De este modo, se pueden realizar análisis y découverte de données más inteligentes.
• Actualizaciones dinámicas: Pueden descubrir e incorporar automáticamente nuevos datos y relaciones, garantizando que el catálogo se mantenga actualizado y preciso.
• gouvernance unificada: Pueden integrarse con otras herramientas de gouvernance , proporcionando una visión holística de los datos y su impacto en el cumplimiento, la seguridad y la calidad.

Mejora la découverte de données, el linaje y una visión de 360 grados de todas las industrias:

Los gráficos de conocimiento mejoran considerablemente las funciones básicas gouvernance datos en diversos sectores:

• découverte de données: Imagina que buscas "rentabilidad del cliente". Un catálogo tradicional podría devolver cientos de tablas. Un gráfico de conocimiento, que entiende las relaciones entre los datos, puede señalar los elementos de datos específicos y los cálculos relevantes para la rentabilidad, acelerando drásticamente el descubrimiento.
• Linaje de datos: Rastrear el origen y la transformación de los datos es mucho más fácil. En el sector bancario, esto es crucial para la elaboración de informes reglamentarios. Un gráfico de conocimiento puede mostrar la ruta completa de una transacción financiera, desde su origen hasta su destino final, garantizando la precisión y el cumplimiento. En el sector farmacéutico, podría trazar el recorrido de un medicamento desde la investigación hasta la fabricación y los datos del paciente.
• Vista de 360 grados: Los gráficos de conocimiento proporcionan una visión holística de los activos de datos, lo que permite comprenderlos y utilizarlos mejor. Por ejemplo:
  
  • Banca/Seguros: Una visión de 360 grados de un cliente, incluidos sus activos financieros, pólizas de seguros, interacciones y perfil de riesgo, permite ofrecer servicios personalizados y una mejor gestión del riesgo.
  • Farmacia/sanidad: La integración de datos de pacientes con datos de investigación, datos de ensayos clínicos e información sobre fármacos proporciona valiosas perspectivas para el desarrollo de medicamentos y la medicina personalizada.
  • Fabricación: Conectar los datos de la cadena de suministro, la planta de producción y los comentarios de los clientes proporciona una visión completa del ciclo de vida del producto, lo que permite optimizar los procesos y mejorar la calidad.
  • Logística: El seguimiento de los envíos, el inventario y las rutas de transporte en un Knowledge Graph permite una visibilidad en tiempo real y la optimización de las operaciones logísticas.
  • Servicios públicos: La integración de los datos de las redes inteligentes, el uso de los clientes y el mantenimiento de las infraestructuras proporciona una visión completa de la red energética, lo que permite mejorar la gestión de la red y el servicio al cliente.

Knowledge Graph - Ventajas para gouvernance los datos

El impacto de los grafos de conocimiento en gouvernance datos es profundo:

• Mejora de découverte de données: Los usuarios pueden encontrar fácilmente los datos que necesitan, junto con el contexto y la comprensión necesarios para utilizarlos eficazmente.
• Mejora de la calidad de los datos: Al comprender las relaciones entre los datos, las organizaciones pueden identificar más fácilmente incoherencias, redundancias y otros problemas de calidad de los datos.
• Cumplimiento simplificado: Knowledge Graphs puede ayudar a las organizaciones a rastrear el linaje y el uso de los datos, simplificando el cumplimiento de normativas como GDPR, HIPPA y CCPA.
• Mayor agilidad empresarial: Al proporcionar una visión clara y completa de los datos, Knowledge Graphs permite a los usuarios empresariales tomar decisiones basadas en datos de forma más rápida y eficaz.
• Reducción de costes: Mediante la automatización de los procesos de découverte de données y gouvernance , las organizaciones pueden reducir los costes asociados a la gestion des données manual gestion des données.

Más allá de la propaganda

Aunque el término "Knowledge Graph" pueda parecer la última palabra de moda, la tecnología subyacente ha demostrado su valor en diversos ámbitos. Su aplicación a la gouvernance datos es una evolución natural que responde a la creciente necesidad de una gestion des données más inteligente y dinámica gestion des données.

El futuro de gouvernance datos

En mis más de diez años de experiencia en este campo, he visto ir y venir muchas tendencias. Pero la inteligencia de datos impulsada por los grafos de conocimiento es diferente. Representan un cambio fundamental en la forma de concebir el gouvernance los datos, que va más allá de los simples catálogos para crear un ecosistema de datos verdaderamente conectado e inteligente. Para las organizaciones que buscan crear datos realmente preparados para la IA, adoptar Knowledge Graphs ya no es un lujo, sino una necesidad. El futuro de la gouvernance datos está interconectado, es inteligente y está impulsado por los grafos de conocimiento. 

¿Está preparado para unir los puntos? Haga un recorrido para simplificar la detección, la gobernanza y el cumplimiento, todo en una plataforma unificada, impulsada por un gráfico de conocimiento.

Acerca de Kunal Shah

Kunal Shah es un comercializador de productos con más de 15 años de experiencia en datos y crecimiento digital, que lidera el marketing de los productos Actian Zen Edge y NoSQL. Ha sido consultor en modernización de datos para empresas globales, aprovechando sus anteriores funciones en SAS. Kunal tiene un MBA de la Universidad de Duke. Kunal comparte con regularidad su visión del mercado en conferencias sobre datos y tecnología, centrándose en las innovaciones de las bases de datos integradas. En el blog de Actian, Kunal cubre la estrategia de crecimiento del producto, los movimientos de salida al mercado y la ejecución comercial en el mundo real. Explore sus últimas publicaciones para descubrir cómo las soluciones de datos de vanguardia pueden transformar su negocio.