Graphes de connaissances : La clé de la gouvernance moderne gouvernance données

Depuis plus d'une décennie, j'observe l'évolution de la gestion des données en entreprise. Nous avons assisté à l'essor des entrepôts de données, des lacs de données et d'innombrables outils promettant de dompter la bête toujours plus grande des données organisationnelles. Les catalogues de données sont apparus comme un élément clé, offrant une vue centralisée des actifs de données. Avec la popularité croissante de l'IA et l'utilisation des données d'entreprise pour construire des LLM spécifiques à l'organisation, les catalogues traditionnels commencent à montrer leur âge. Ils vous indiquent quelles données que vous possédez, mais n'expliquent pas toujours comment les liens entre ces données, qui l'utilise, et pourquoi pourquoi elles sont importantes. C'est là que les graphes de connaissances entrent en jeu, offrant un saut transformateur dans la gouvernance données.

Oubliez les listes statiques de tableaux et de colonnes. Les graphes de connaissances représentent les données comme un réseau d'entités et de relations interconnectées. Il s'agit d'une carte dynamique de votre écosystème de données, où chaque point de données est un nœud, et les connexions entre eux sont les liens cruciaux qui révèlent le contexte et la signification. Cette interconnexion est le principal facteur de différenciation, transformant un simple inventaire en un puissant moteur de gouvernance données.

Qu'est-ce qu'un Knowledge Graph dans un catalogue de données Context ?

Un graphique de connaissances dans un catalogue de données n'est pas seulement une représentation visuelle des données. Il s'agit d'une représentation structurée des connaissances relatives à vos données. Il va au-delà des simples métadonnées en définissant explicitement les relations entre les différents actifs de données, les termes commerciaux, les processus et même les personnes. Il s'agit d'ajouter des couches de compréhension sémantique à votre catalogue de données. Au lieu de simplement savoir que vous avez une table "client", le Knowledge Graph vous montre comment cette table est liée à d'autres données comme les "commandes", les "produits", les "données démographiques des clients" et même les processus métier qui utilisent ces informations. Ce riche réseau de connexions permet d'effectuer des recherches, des découvertes et des analyses plus intelligentes.

Catalogues de données traditionnels : Les limites

Les catalogues de données traditionnels se concentrent principalement sur les métadonnées , c'est-à-dire les descriptions des actifs de données. Ils vous aident à découvrir les données, à comprendre leur structure et à suivre leur évolution. Bien qu'ils soient précieux, ils sont souvent confrontés à des difficultés :

• Manque de contexte : Ils peuvent vous donner le nom d'un jeu de données, mais pas la manière dont il est lié à d'autres données, processus d'entreprise ou objectifs organisationnels.
• Compréhension sémantique limitée : Ils traitent les éléments de données comme des entités isolées, sans tenir compte des relations sémantiques riches qui permettent de mieux comprendre l'activité de l'entreprise.
• Mises à jour manuelles : Elles nécessitent souvent des mises à jour manuelles et peinent à suivre le rythme de la nature dynamique des données de l'entreprise.
• en silo L'information : Ils ne s'intègrent pas toujours bien avec d'autres outils de gouvernance , ce qui conduit à des vues fragmentées des données.

Graphes de connaissances : La solution

Les graphes de connaissances s'attaquent aux limites traditionnelles du catalogue de données :

• Relier les points : Ils représentent explicitement les relations entre les actifs de données, révélant comment les données circulent dans l'organisation, quels sont les systèmes sur lesquels elles ont un impact et qui en est responsable.
• Enrichir la sémantique : Ils capturent la signification des données, ce qui permet de mieux comprendre leur contexte et leur pertinence par rapport aux objectifs de l'entreprise. Cela permet une découverte de données et une analyse plus intelligentes des découverte de données .
• Mises à jour dynamiques : Ils peuvent découvrir et intégrer automatiquement de nouvelles données et relations, garantissant ainsi l'actualité et l'exactitude du catalogue.
• gouvernance unifiée : Ils peuvent s'intégrer à d'autres outils de gouvernance , offrant ainsi une vision globale des données et de leur impact sur la conformité, la sécurité et la qualité.

Amélioration de la découverte de données, de la lignée et d'une vue à 360 degrés dans tous les secteurs d'activité :

Les graphes de connaissance améliorent considérablement les fonctions de base de la gouvernance données dans divers secteurs d'activité :

• découverte de données: Imaginez une recherche sur la "rentabilité des clients". Un catalogue traditionnel pourrait renvoyer des centaines de tables. Un graphique de connaissances, qui comprend les relations entre les données, peut mettre en évidence les éléments de données et les calculs spécifiques relatifs à la rentabilité, ce qui accélère considérablement la découverte.
• Linéaire de données : Il est beaucoup plus facile de retracer l'origine et la transformation des données. Dans le secteur bancaire, cet aspect est crucial pour l'établissement des rapports réglementaires. Un Knowledge Graph peut montrer le parcours complet d'une transaction financière, de sa source à sa destination finale, garantissant ainsi l'exactitude et la conformité. Dans l'industrie pharmaceutique, il est possible de retracer le parcours d'un médicament, de la recherche à la fabrication, jusqu'aux données du patient.
• Vue à 360 degrés : Les graphes de connaissances fournissent une vue holistique des données, permettant une meilleure compréhension et une meilleure utilisation. A titre d'exemple :
  
  • Banque/assurance : Une vue à 360 degrés d'un client, comprenant ses avoirs financiers, ses polices d'assurance, ses interactions et son profil de risque, permet de personnaliser les services et d'améliorer la gestion des risques.
  • Pharma/Santé : L'intégration des données des patients avec les données de la recherche, les données des essais cliniques et les informations sur les médicaments fournit des informations précieuses pour le développement de médicaments et la médecine personnalisée.
  • Fabrication : La connexion des données provenant de la Chaîne d'approvisionnement, de l'atelier de production et des commentaires des clients offre une vue d'ensemble du cycle de vie du produit, ce qui permet d'optimiser les processus et d'améliorer la qualité.
  • Logistique : Le suivi des expéditions, des stocks et des itinéraires de transport dans un Knowledge Graph permet une visibilité en temps réel et une optimisation des opérations logistiques.
  • Services publics : L'intégration des données provenant des réseaux intelligents, de l'utilisation des clients et de la maintenance des infrastructures offre une vue d'ensemble du réseau énergétique, ce qui permet d'améliorer la gestion du réseau et le service à la clientèle.

Knowledge Graph - Avantages pour la gouvernance données

L'impact des graphes de connaissance sur la gouvernance données est profond :

• Amélioration de la découverte de données: Les utilisateurs peuvent facilement trouver les données dont ils ont besoin, ainsi que le contexte et la compréhension nécessaires pour les utiliser efficacement.
• Amélioration de la qualité des données : En comprenant les relations entre les données, les entreprises peuvent identifier plus facilement les incohérences, les redondances et les autres problèmes de qualité des données.
• Conformité simplifiée : Les Knowledge Graphs peuvent aider les organisations à suivre l'historique et l'utilisation des données, ce qui simplifie la conformité avec des réglementations telles que GDPR, HIPPA et CCPA.
• Amélioration de la souplesse de l'entreprise : En fournissant une vue claire et complète des données, les graphiques de connaissances permettent aux utilisateurs de prendre des décisions basées sur les données plus rapidement et plus efficacement.
• Réduction des coûts : En automatisant les processus de découverte de données et de gouvernance , les organisations peuvent réduire les coûts associés à la gestion des données manuelle gestion des données.

Au-delà du battage médiatique

Bien que le terme "Knowledge Graph" puisse sembler être le dernier mot à la mode, la technologie sous-jacente a prouvé sa valeur dans divers domaines. Son application à la gouvernance données est une évolution naturelle, répondant au besoin croissant d'une gestion des données plus intelligente et dynamique gestion des données.

L'avenir de la gouvernance données

En plus de dix ans d'expérience dans ce domaine, j'ai vu de nombreuses tendances se succéder. Mais l'intelligence des données alimentée par les graphes de connaissances est différente. Ils représentent un changement fondamental dans la façon dont nous envisageons la gouvernance données, allant au-delà des simples catalogues pour créer un écosystème de données véritablement connecté et intelligent. Pour les organisations qui cherchent à créer des données prêtes pour l'IA, l'adoption des Knowledge Graphs n'est plus un luxe, mais une nécessité. L'avenir de la gouvernance données est interconnecté, intelligent et piloté par les Knowledge Graphs. 

Êtes-vous prêt à relier les points ? Faites un tour pour simplifier la découverte, la gouvernance et la conformité - le tout dans une plateforme unifiée - alimentée par un graphe de connaissances

À propos de Kunal Shah

Kunal Shah est un spécialiste du marketing produit qui a plus de 15 ans d'expérience dans le domaine des données et de la croissance numérique. Il dirige le marketing des produits Actian Zen Edge et NoSQL. Il a été consultant en modernisation des données pour des entreprises internationales, en s'appuyant sur ses fonctions antérieures chez SAS. Kunal est titulaire d'un MBA de l'Université de Duke. Kunal partage régulièrement des informations sur le marché lors de conférences sur les données et la technologie, en mettant l'accent sur les innovations des bases de données Embarqué . Connectez-vous sur LinkedIn https://www.linkedin.com/in/kunaljshah. Sur le blogue d'Actian, Kunal traite de la stratégie de croissance des produits, des motions de mise en marché et de l'exécution commerciale dans le monde réel. Explorez ses derniers articles pour découvrir comment les solutions de données de pointe peuvent transformer votre entreprise.