Utilisation de la plateforme Actian Data Intelligence : guide avancé

Les organisations modernes doivent non seulement gérer de grands volumes de données, mais aussi découvrir, comprendre, approuver et exploiter ces données pour prise de décision, les cas d'utilisation et les initiatives d'IA/ML. La plateforme Actian Data Intelligence est conçue pour aider les entreprises à relever ces défis. Elle rassemble métadonnées, gouvernance, la qualité des données, le contexte sémantique et libre-service dans un environnement unifié.   

Pour les utilisateurs avancés tels que les ingénieurs de données, les gestionnaires de données, les architectes analytiques et les ingénieurs ML-ops, ce guide fournit une analyse approfondie sur la manière d'exploiter efficacement la plateforme, notamment les meilleures pratiques, les fonctionnalités avancées et les considérations architecturales. 

Pourquoi la plateforme est importante pour les utilisateurs avancés

À mesure que les écosystèmes de données deviennent de plus en plus complexes, s'étendant souvent à des environnements multi-cloud, hybrides, lacs de données et entrepôtset streaming , les solutions traditionnelles telles que catalogue de données ou gouvernance des données gouvernance ne suffisent plus. 

La plateforme Actian Data Intelligence Platform résout ce problème de différentes manières : 

• Offrant un catalogue de données unifié, un serveur MCP (Model Context Protocol), marketplace de données, gouvernance, un suivi de la traçabilité et observabilité des données observabilité une solution unique.
• Soutenir un graphe de connaissances fédéré et l'identification des relations sémantiques entre les actifs de données dans différents domaines.
• Conçu pour sur site hybrides/multi-cloud et sur site , tenant compte des environnements d'entreprise réels.
• Répondre aux besoins des utilisateurs avancés en proposant des API, des outils de numérisation et des connecteurs, ainsi que l'automatisation des métadonnées gouvernance .

Ce que les utilisateurs avancés doivent savoir

Pour répondre aux besoins des utilisateurs avancés, Fonctionnalités principales Fonctionnalités : 

• Garantir la la traçabilité, la découvrabilité et gouvernance jeux de données.
• Intégrer la qualité et observabilité des données observabilité déterminer si celles-ci sont fiables avant de les utiliser à des fins d'analyse, d'IA, d'apprentissage automatique ou autres.
• Activer libre-service maintenant gouvernance les contrôles d'accès, permettant aux utilisateurs non techniques d'accéder aux données et de les utiliser sans enfreindre les politiques.
• Soutien l'IA Préparation en veillant à ce que les données soient annotées, cataloguées, comprises dans leur contexte et accessibles pour les flux de travail IA/ML.
• Fonctionner dans un environnement distribué, où les domaines peuvent posséder leurs propres données, mais où l'entreprise a toujours besoin de supervision, de cohérence et d'un « maillage » sémantique. 

La plateforme offre toutes ces Fonctionnalités, ce qui en fait une solution puissante permettant aux utilisateurs avancés de créer et d'exploiter une intelligence de données sérieuse à l'échelle de l'entreprise. 

Principaux facteurs de différenciation de la plateforme

Les fonctionnalités avancées et différenciantes de la plateforme Actian comprennent : 

• data products axés sur les contrats. Intégration des politiques et data contracts data products publiés, garantissant gouvernance .
• observabilité en temps réel de la qualité des données et de observabilité . Permet la surveillance des données depuis leur ingestion jusqu'à leur consommation.
• Support assistants et agents IA.support fournie support des données fiables et compatibles avec l'IA et un serveur MCP.  

Pour les utilisateurs avancés, l'exploitation de ces fonctionnalités permet de transformer un catalogue de données traditionnel catalogue de données un véritable moteur d'intelligence des données d'entreprise. 

Présentation de l'architecture et déploiement

Avant de se plonger dans les différentes façons d'utiliser la plateforme, il est essentiel de comprendre comment elle s'intègre dans l'architecture globale de l'organisation et comment planifier déploiement son intégration pour une utilisation avancée. 

Couches architecturales

À un niveau élevé, la plateforme Actian Data Intelligence peut être considérée comme comportant les couches suivantes : 

• métadonnées et analysemétadonnées . Les connecteurs, les scanners et les API extraient métadonnées sources telles que les bases de données, les lacs de données, outils bi et les applications. La plateforme prend en charge plus de 100 connecteurs.
• Graphique de connaissances / couche sémantique.métadonnées ingérées et les relations sont capturées dans un modèle de graphe. Cela permet une sémantique riche et Fonctionnalités de recherche.
• catalogue de données marketplace decatalogue de données. Cette couche utilisateur est l'endroit où les actifs de données sont découverts, data products sont publiés, les demandes d'accès sont traitées et gouvernance sont appliquées.
• gouvernance, contrats, qualité et observabilité. Le cadre sous-jacent garantit que les données sont correctement gérées, que leur qualité est contrôlée, que leur provenance est suivie et que les politiques sont appliquées.
• Couche de consommation et d'activation. C'est là que les utilisateurs professionnels, les analystes, les workflows ML et les agents IA accèdent aux data products sélectionnés.  

Considérations relatives déploiement du modèle déploiement à la planification

Les utilisateurs avancés doivent tenir compte de déploiement : 

• sur site cloud vs hybride. La plateforme Actian Data Intelligence prend en charge les environnements hybrides, ce qui est important lorsque les sources de données couvrent à la fois des environnements sur site basés sur le cloud.
• SaaS ou auto-hébergé. De nombreuses organisations optent pour l'offre SaaS. Cependant, pour métadonnées hautement personnalisés ou soumis à des exigences de conformité strictes, les organisations doivent déterminer si un hébergement auto-hébergé ou géré est nécessaire.
• Stratégie de connexion. Répertoriez toutes les sources de données, outils bi et les applications, et assurez-vous que les connecteurs et les scanners sont disponibles, ou que des connecteurs personnalisés sont créés pour support déploiement.
• Organisation du domaine (data mesh style). Étant donné que la plateforme prend en charge un graphe de connaissances fédéré et des domaines/sous-catalogues, planifiez l'alignement des domaines de l'organisation. Déterminez qui est responsable de quoi et comment le partage entre les domaines s'effectue.
• métadonnées gouvernance . Les utilisateurs avancés doivent mettre en place des calendriers métadonnées , des procédures de modification des données, des stratégies d'actualisation de la lignée et des normes de dénomination/ontologie.
• Performance et évolutivité. Si les organisations disposent d'énormes quantités de données, elles voudront surveiller les volumes métadonnées , la complexité des graphiques, les performances de recherche et le débit des API.
• Sécurité et conformité.gouvernance , les utilisateurs doivent configurer l'accès basé sur les rôles, la traçabilité au niveau des champs, la classification des informations personnelles identifiables et les pistes d'audit. La plateforme Actian Data Intelligence intègre la pour le RGPD/CCPA et d'autres réglementations.

Feuille de route de mise en œuvre pour les utilisateurs avancés

Voici une feuille de route en 10 étapes adaptée aux utilisateurs avancés : 

1. Découverte et inventaire. Cataloguer le patrimoine de données. Répertorier les sources, les propriétaires, métadonnées actuelles métadonnées et toute autre information pertinente. 
2. Conception métadonnées et de l'ontologie métadonnées . Définir le glossaire métier, l'ontologie comprenant les termes et les domaines, ainsi que les relations du graphe de connaissances. 
3. Installer les connecteurs et les scanners. Connectez les principales sources de données, telles que les bases de données, les entrepôts de données, les lacustres et outils bi. 
4. Ingestion initiale et construction du graphique. Effectuer ingestion de données initiale ingestion de données, puis créer une vue canonique des métadonnées, des relations et de la lignée. 
5. Publier data products premiers data products. Définir data products,gouvernance Embarquer et métadonnées de politique. 
6. Permettre la découverte et libre-service. Configurez la marketplace des données, utilisateur de recherche et utilisateur pour les utilisateurs commerciaux et techniques. 
7. Embarquer observabilité. Connect les outils de qualité des données et tableaux de bord de surveillance, et définissez des alertes de qualité des données. 
8. Déploiement sur les domaines. Étant donné que l'utilisation avancée implique souvent une mise à l'échelle, faites appel à l'équipe du domaine et aux responsables catalogue de données fédéré catalogue de données . 
9. Intégration avec les flux de travail ML/IA. Connectez le catalogue de données pipelines ML et catalogue de données assistants IA. Créez des agents automatisés qui exploitent métadonnées. 
10. Maintenance et amélioration continues. Surveillez l'utilisation, analysez les recherches, mettez à jour l'ontologie et affinez les contrats. Retirez data products ils ne sont plus nécessaires. 

Meilleures pratiques pour les utilisateurs avancés

Pour tirer le meilleur avantage la plateforme Actian Data Intelligence, les utilisateurs avancés doivent suivre ces cinq bonnes pratiques : 

1. gouvernance conception

Embarquer gouvernance la politique dès jeu de données ou la publication du produit de données, et non lorsque des problèmes surviennent. Utilisez data contracts des accords de niveau de service (SLA) pour définir les attentes et automatiser leur application. Tirez parti de la traçabilité au niveau des champs, du marquage automatisé tel que la classification des informations personnelles identifiables (PII) et des pistes d'audit pour support . 

2. métadonnées propriété du domaine

Appliquez une discipline stricte en matière de métadonnées, notamment en ce qui concerne les conventions de nommage standardisées, les définitions du glossaire et la gestion des versions. Permettez aux équipes de domaine de gérer leurs sous-catalogues, tout en centralisant gouvernance une vue d'ensemble. La plateforme Actian Data Intelligence prend en charge partage des données pairs partage des données les domaines. 

Évitez métadonnées obsolètes ou périmées métadonnées programmant des actualisations, métadonnées annonçant métadonnées et métadonnées retirant les ressources inutilisées. 

3. Activer le libre-service tout en sécurisant l'accès

Exposez le marketplace des données aux utilisateurs professionnels, mais mettez en place des workflows de demande d'accès, des accès basés sur les rôles et des politiques de sécurité en arrière-plan. Apprenez aux utilisateurs à évaluer la qualité, la traçabilité et métadonnées d'utiliser une ressource de données. Fournissez des recommandations intelligentes ou des seuils de qualité par défaut. 

Surveillez l'utilisation, signalez les actifs rarement utilisés et améliorez-les ou retirez-les pour éviter l'encombrement. 

4. Surveiller le cycle de vie et la qualité des produits de données

Définissez des indicateurs pour chaque produit de données, tels que l'utilisation, l'actualité, l'exhaustivité, le nombre d'accès et le nombre de dépendances en aval. 

Utilisez des tableaux de bord qui suivent l'état des data products le catalogue de données . Utilisez des alertes pour métadonnées , le churn des actifs et la fréquence élevée des changements de lignage, qui peuvent indiquer un risque. Effectuez des examens périodiques des principaux data products vérifier s'ils sont toujours pertinents, si les propriétaires sont correctement répertoriés et si gouvernance sont correctement suivies. 

5. Intégrer avec ML/IA et DevOps

Dans le pipeline ML/IA, traitez data products métadonnées du catalogue métadonnées des éléments de premier ordre. Utilisez le serveur MCP pour connecter les agents IA aux données contextuelles. Cela permet d'éviter les « hallucinations » des agents ou l'utilisation incorrecte des données. 

Automatisez métadonnées et l'actualisation des catalogues dans le cadre des pipelines CI/CD. Pour les utilisateurs avancés qui créent des workflows ML, reliez les modèles aux data products le catalogue de données que, lorsque les données changent, les utilisateurs puissent comprendre de manière proactive l'impact sur le modèle. 

Mesurer le succès et le retour sur investissement

Pour les utilisateurs avancés, il est important de quantifier l'impact de la plateforme. Voici quelques moyens de mesurer le succès de la plateforme au sein de l'organisation : 

indicateurs clés suivre

• Réduction du temps nécessaire pour trouver jeux de données pertinents.
• Augmentation de la réutilisation des produits de données ou du nombre d'utilisateurs professionnels accédant data products.
• Augmentation du nombre de data products et gérés dans le respect des règles gouvernance.
• Augmentation du nombre d'incidents liés à la qualité détectés avant la consommation par rapport à ceux signalés en aval.
• Augmentation du nombre de modèles ML déployés avec traçabilité des données et réduction du taux d'échec des modèles.
• Conformité et audit Préparation, ce qui se traduit par une diminution du nombre de constatations d'audit et un raccourcissement des délais de reporting.
• Valeur commerciale telle que réduction des coûts, accélérationinsight et augmentation des revenus grâce aux initiatives d'IA.

Amélioration continue

• Utilisez catalogue de données pour surveiller les tendances d'utilisation, telles que data products , les domaines les plus actifs et goulots d’étranglement .
• Solliciter les commentaires des utilisateurs professionnels sur la facilité de recherche, simplicité d'utilisation et métadonnées .
• Réexaminez gouvernance chaque année ou tous les six mois afin de vous assurer qu'elles restent pertinentes.

Obtenez une démonstration personnalisée de la plateforme Actian Data Intelligence

Pour les utilisateurs avancés, la valeur de la plateforme Actian Data Intelligence ne réside pas seulement dans la liste des fonctionnalités, mais aussi dans la manière dont elle s'intègre à l'architecture et aux processus de l'organisation. Elle facilite les tâches complexes telles que la capture métadonnées, l'application des contrats, la mise en relation du contexte commercial avec les ressources de données, la prise en charge Préparation de l'IA et la mise en place du libre-service.  

La plateforme est puissante. La clé de son succès réside dans sa conception réfléchie,gouvernance rigoureuse métadonnées et sa capacité à permettre aux utilisateurs de découvrir, de fiabiliser et d'activer les données à grande échelle. Les équipes passent moins de temps à rechercher des données et plus de temps à en extraire de la valeur.  

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