Le graphe de connaissances fédéré : Le chaînon manquant de votre stratégie de données

Lorsqu'il s'agit d'utiliser des données, toutes les organisations s'efforcent d'atteindre le même objectif : trouver et accéder rapidement aux bonnes données et s'assurer qu'elles sont exactes. Cela semble être un processus qui devrait être simple, mais trop souvent, ce n'est pas le cas.

Un graphe de connaissances fédéré offre de la valeur à chaque utilisateur données, en rendant les données facilement accessibles, fiables et utilisables. Il donne à chaque domaine d'activité sa propre vue de l'univers de données global de votre organisation, sans sacrifier la cohérence, la sécurité ou la collaboration. Elle est puissante. Elle est flexible. Elle permet une prise de décision plus intelligente, plus sûre et plus rapide dans toute l'entreprise en facilitant l'accès aux bonnes données.

Qu'est-ce qu'un graphe de connaissances fédéré ?

Dans le "Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2024", Gartner note que les deux plus grands mouvements du cycle sont l'ingénierie de l'IA et les graphes de connaissances. "Les graphes de connaissances sont des représentations lisibles par machine des mondes physique et numérique", selon Gartner. "Ils capturent les informations dans un format visuellement intuitif, tout en étant capables de représenter des relations complexes. Plus important encore, ils fournissent une logique fiable et un raisonnement explicable (par opposition aux capacités prédictives faillibles mais puissantes de GénAI)".

Vous pouvez considérer un graphe de connaissances fédéré comme le moteur de recherche Google interne de votre entreprise pour les données, mais en plus intelligent. Chez Actian, nous définissons le graphe de connaissances comme une structure de données représentant un univers de connaissances par le biais d'une collection de concepts, d'entités, de relations et d'événements interconnectés. En reliant des métadonnées sémantiques, un graphe de connaissances fédéré fournit un contexte aux données et offre un cadre fiable pour l'intégration des données, la découverte de données et la gouvernance.

En utilisant un graphe de connaissances fédéré, vous avantage d'une vue dynamique et interconnectée de vos métadonnées qui reflète le fonctionnement réel de votre entreprise. Contrairement aux catalogues de données traditionnels qui imposent un métamodèle rigide et statique, qui est essentiellement une idée préconçue de la façon dont votre organisation devrait être structurée, un graphe de connaissances fédéré évolue avec votre entreprise et peut être conçu pour répondre à la structure unique et réelle de votre organisation.

Chaque domaine de votre organisation, comme le marketing, la finance et le développement de produits, peut maintenir son propre graphe de connaissances localisé qui reflète son langage, ses flux de travail et ses normes spécifiques. Ces "sous-graphes" sont interconnectés, ce qui permet aux utilisateurs de découvrir et d'utiliser des données dans l'ensemble de l'entreprise tout en conservant leur autonomie.

En d'autres termes, il s'agit d'un système moderne qui respecte le mode de fonctionnement de vos équipes tout en garantissant la découverte, l'accessibilité et l'utilisation à grande échelle des produits de données de votre organisation.

Pourquoi les catalogues de données traditionnels ne sont pas efficaces

De nombreuses plateformes données existantes utilisent des modèles de gouvernance centralisés et des architectures monolithiques qui limitent la flexibilité et l'évolutivité. Ces approches nécessitent des structures rigides, des processus d'approbation stricts et parfois longs, ainsi qu'une propriété centralisée des données.

Ces modèles obligent généralement les entreprises à restructurer leurs données pour les adapter à la technologie, et non l'inverse. Cela entraîne de nombreux inconvénients, tels que

• Faibles taux d'adoption. Les utilisateurs ne comprennent pas ou ne font pas confiance à un système qui ne reflète pas leur réalité quotidienne, de sorte qu'ils n'utilisent pas ou n'optimisent pas pleinement la plateforme.
• Déconnexion des données. Les domaines d'activité sont contraints de parler un langage de données qui ne correspond pas au leur, ce qui crée de la confusion et limite la collaboration.
• Des retards coûteux. Toute modification, même mineure, telle que la mise à jour des définitions de données, l'ajout de nouvelles sources ou l'adaptation à l'évolution des besoins de l'entreprise, prend du temps et coûte cher.

Et le pire ? Ces systèmes statiques décrivent souvent une version de votre entreprise qui n'existe pas dans la réalité, laissant les équipes prendre des décisions basées sur des représentations obsolètes ou non pertinentes du fonctionnement réel de votre organisation.

Pourquoi une approche fédérée fonctionne mieux

Un graphe de connaissances fédéré renverse le modèle traditionnel et statique. Il permet de travailler avec les données d'une manière plus naturelle et centrée sur l'homme. Au lieu de forcer les équipes à adopter une structure unique, il permet à chaque domaine :

• Définir sa propre terminologie, ses indicateurs clés de performance et ses politiques de gouvernance .
• Maintenir son propre catalogue de données et de métadonnées.
• Construire des produits de données en utilisant leurs propres normes.
• Partager des données de manière transparente grâce à des contrats de données régis.

Par exemple, le graphe de connaissances fédéré qui alimente l'Actian Data Intelligence Platform fournit des résultats de recherche riches, approfondis et contextuels. Il vous offre une visibilité et une compréhension détaillée du patrimoine de données votre entreprise. En outre, il identifie, classe et suit automatiquement les données en fonction de facteurs contextuels, en associant vos produits de données à des concepts clés afin de les rendre facilement découvrables et accessibles.

Alors, à quoi ressemble un graphe de connaissances fédéré en action ? Voici quelques exemples :

• Les équipes chargées de la conformité définissent des politiques en matière de données sensibles dans leur graphe de connaissances, tandis que les équipes cliniques conservent leurs propres produits de données opérationnelles. Les deux peuvent partager des informations en toute sécurité par le biais de contrats régis sans compromettre la confidentialité ou l'intégrité.
• L'équipe marketing définit les termes et les segments de clientèle dans son glossaire commercial pour une nouvelle campagne, tandis que l'équipe financière définit les indicateurs de revenus et de marges. Chaque domaine conserve son propre univers de signification pour les données, mais le graphique fédéré relie les points pour les rapports et les recommandations de la direction.
• Différents départements tels que le risque, l'audit et les ventes conservent chacun leur propre vue des données critiques. Le graphe de connaissances fédéré assure la traçabilité et le lignage des données pour la conformité, tout en permettant une exploration agile des données et des recommandations de produits pour les équipes de vente.

La gestion des données décentralisée gestion des données peut toujours aboutir à une harmonie à l'échelle de l'entreprise lorsqu'elle s'appuie sur la bonne technologie. Un graphe de connaissances fédéré moderne offre une manière plus intelligente d'aligner les équipes, de fournir plus rapidement des produits de données fiables et d'obtenir des résultats commerciaux tangibles.

Soutenir l'intelligence des données à l'ère de l'IA

Le graphe de connaissances fédéré est plus qu'un outil pour répondre aux besoins actuels en matière de données. Comme l'explique notre évangéliste en chef Ole Olesen-Bagneux dans une courte vidéo, notre graphe de connaissances fédéré est un trésor ontologique pour l'IA générative et agentique.

Parce qu'il capture des métadonnées et des relations riches entre les domaines, le graphe de connaissances constitue la base idéale pour.. :

• Recommandations intelligentes et contextuelles.
• Recherche sémantique améliorée dans les glossaires commerciaux.
• Une plus grande explicabilité et transparence des résultats.
• Permettre une gouvernance moderne gouvernance données.
• Une vision holistique des données pour une meilleure compréhension et optimisation.

Dans un monde où l'IA Préparation dépend de la qualité de vos métadonnées, un graphe de connaissances fédéré est votre meilleur atout stratégique. Et c'est un domaine dans lequel Actian peut vous aider. La plateforme Actian Data Intelligence Platform repose sur un graphe de connaissances fédéré qui rend la mise à l'échelle de la gouvernance à l'échelle de l'entreprise et l'autonomisation des utilisateurs professionnels simples et intuitives.

Si vous cherchez à moderniser votre stratégie de données et à accélérer votre parcours vers Préparation, ne vous contentez pas de mettre en œuvre un autre catalogue de données. Fédérez vos connaissances. Faites une visite guidée du produit dès aujourd'hui pour découvrir l'intelligence des données alimentée par un graphe de connaissances fédéré.

À propos de Dee Radh

En tant que directrice principale du marketing produit, Dee Radh dirige le marketing produit pour Actian. Auparavant, elle a occupé des postes de direction dans le domaine du PMM chez Talend et Formstack. Dee a passé la totalité de sa carrière à commercialiser des produits technologiques. Son expertise réside dans le développement de récits stratégiques et d'un positionnement différencié pour l'efficacité du GTM. En plus d'un diplôme de troisième cycle de l'Université de Toronto, Dee a obtenu des certifications du Pragmatic Institute, de la Product Marketing Alliance et de Reforge. Dee est basée à Toronto, au Canada.