Modèle de maturité en matière d'intelligence des données

Comprendre le modèle de maturité de l'intelligence des données

Un modèle de maturité en matière d'intelligence des données identifie les points forts, les lacunes et les priorités pour passer de pratiques réactives en matière de données à un environnement entièrement régi, transparent et axé sur l'intelligence.

Le modèle de maturité offre une méthode structurée pour planifier des améliorations dans les domaines métadonnées, du catalogage, gouvernance, de la traçabilité, observabilité et de la compréhension sémantique, qui sont les composantes essentielles d'un cadre moderne d'intelligence des données.

Les cinq niveaux de maturité en matière d'intelligence des données

Les organisations passent généralement par cinq étapes :

• Niveau 1 : Ad hoc
• Niveau 2 : Défini
• Niveau 3 : Intégré
• Niveau 4 : Intelligent
• Niveau 5 : Optimisé

Chaque niveau reflète les améliorations apportées en matière de confiance, de gouvernance, de transparence et de simplicité d'utilisation des données.

Niveau 1 : Ad hoc

Caractéristiques :

• Les données sont cloisonnées.
• Pas de métadonnées métadonnées incohérentes.
• gouvernance documentation minimale.
• Visibilité limitée sur la lignée.
• Réaction rapide aux problèmes liés aux données.
• Enquête manuelle sur les problèmes de qualité.
• Analyses élaborées à partir de sources de données non vérifiées.

Risques :

• Faible confiance dans les tableaux de bord.
• Risque élevé de non-conformité.
• prise de décision lente et incohérente.

Niveau 2 : Défini

Caractéristiques :

• Il existe métadonnées anciennes.
• Quelques termes et définitions du glossaire.
• Règles initiales relatives à la qualité des données mises en œuvre.
• Politiques de contrôle d'accès de base.
• Les pipelines de données manquent observabilité.
• Lignée limitée ou lignée assemblée manuellement.

Indicateurs de progression :

• Création de définitions communes.
• gouvernance identifiés dès le début.

Niveau 3 : Intégré

Caractéristiques :

• métadonnées dans les principaux systèmes.
• Catalogue utilisé pour jeu de données .
• gouvernance appliquées de manière plus cohérente.
• Lignée capturée à travers les principaux pipelines.
• Indicateurs de qualité visibles dans les tableaux de bord.
• Problèmes liés aux données traités de manière plus proactive.

Indicateurs de progression :

• Propriété claire du domaine.
• La visibilité de bout en bout des pipelines fait son apparition.

Niveau 4 : Intelligent

Caractéristiques :

• Intégration complète des métadonnées, du glossaire, de la traçabilité et de gouvernance.
• observabilité aux entrepôts, aux lacs et aux pipelines.
• Indicateurs de confiance Embarqué l'expérience du catalogue.
• anomalie automatisée anomalie et surveillance des dérives.
• Sources de données classées par ordre de priorité à l'aide de scores de fiabilité.
• Pipelines d'IA surveillés grâce à la traçabilité et à observabilité.

Indicateurs de progression :

• Réduction du délai de résolution des incidents liés aux données.
• libre-service fiables.

Niveau 5 : Optimisé

Caractéristiques :

• observabilité en temps réel observabilité des processus de correction automatisés.
• Workflows de données entièrement régis avec gestion au niveau du domaine.
• Compréhension sémantique unifiée entre les domaines et les outils.
• Lignée des modèles et gouvernance de l'IAEmbarqué les pipelines.
• Indicateurs de qualité et de confiance calculés en continu.
• analyse prédictive l'IA utilisent des données explicables et de haute qualité.
• Data products agents IA basés sur des données fiables et contrôlées.

Résultats :

• Opérations de données hautement efficaces.
• Conformité constante.
• Adoption fiable et évolutif .

Comment évaluer la maturité de votre intelligence des données

Analyser métadonnées

Évaluer la couverture de la documentation pour les schémas, les définitions, les classifications et les données opérationnelles.

Évaluer la profondeur de la lignée

Déterminez si la lignée couvre :

• Sources en amont.
• Utilisation en aval.
• Transformations.
• Dépendances entre l'IA et la BI.

Évaluer gouvernance

Recherchez cohérence :

• Contrôle d'accès basé sur les rôles.
• Processus de gestion responsable.
• Conformité aux politiques.
• Conservation et application des règles de confidentialité.

Examiner observabilité de qualité et observabilité des données

Déterminez dans quelle mesure les équipes peuvent surveiller :

• Dérive.
• Fraîcheur.
• Modifications du schéma.
• Anomalies de qualité.

Examiner l'adoption du catalogue

Évaluez si les équipes utilisent activement la recherche dans le catalogue, les définitions, la traçabilité et les indicateurs de confiance.

Évaluer AI Préparation

Déterminez si les pipelines apprentissage d'inférence utilisent :

• Données régies.
• Fonctionnalités documentées.
• Lignée traçable.
• Détection de dérive.

Étapes pour progresser dans le modèle de maturité

Établir des définitions communes et métadonnées

Créer un glossaire et métadonnées utilisés dans tous les domaines.

Mettre en place un catalogue centralisé

Fournir une interface unifiée pour la recherche, la découverte et la documentation.

Adopter gouvernance et des politiques gouvernance

Définissez les administrateurs, les propriétaires, les règles d'accès et les workflows d'approbation.

Intégrer la lignée dans l'ensemble des pipelines

Transformations cartographiques entre entrepôts, lacs, outils SaaS et systèmes BI.

Appliquer observabilité des données

Utilisez la dérive, la fraîcheur et anomalie pour anticiper les problèmes.

Introduire des indicateurs de confiance

Embarquer le scoring Embarquer dans le catalogue.

Support une IA Support

Étendre gouvernance, la traçabilité et l' observabilité au développement et aux opérations de l'IA.

Pourquoi les organisations choisissent Actian pour la maturité de leur intelligence des données

La plateforme Actian Data Intelligence accélère la maturité en fournissant :

• métadonnées unifiées métadonnées les environnements hybrides et multicloud.
• Analyse complète de la filiation et de l'impact.
• observabilité automatisée observabilité surveillance de la qualité.
• Découverte de catalogues alimentée par un graphe de connaissances avec glossaire et indicateurs de fiabilité.
• gouvernance fondée sur des politiques gouvernance une application cohérente.
• Préparation de l'IA et du ML Préparation au contexte sémantique et à la lignée.
• data products contrats data products prêts à l'emploi. 

Actian offre la visibilité, la confiance et gouvernance pour progresser vers une maturité totale en matière d'intelligence des données.