Les entreprises surchargées d'informations ne parviennent pas à obtenir des informations utiles. Alors que les ensembles de données des entreprises internationales augmentent de 26 % par an, une gestion efficace des métadonnées n'est plus un luxe. La bonne plateforme transforme le processus par lequel les entreprises localisent, font confiance et gouvernent leurs actifs informatiques, y compris les informations, au sein de leur infrastructure multi-cloud et hybride. Cette comparaison examine les principaux fournisseurs de gestion des métadonnées , les processus par lesquels plateformes comme Actian Data Intelligence Platform changent la gouvernance données grâce à l'application de graphes de connaissances fédérés, l'automatisation basée sur l'IA et l'infrastructure décentralisée de produits de données.
Que faut-il prendre en compte dans une plateforme de gestion des métadonnées ?
Taille de l'organisation et volume de données Seuils
L'achat d'une plateforme de gestion des métadonnées dépend généralement des seuils définitifs de quantité et de complexité des données. Les entreprises qui traitent plus de 5 To de données ou plus de 100 ensembles de données ne peuvent généralement pas support suivi manuel des métadonnées.
- Entreprises de taille moyenne : Point d'inflexion entre 10-20 TB dans les 50-100.
- Organisations d'entreprise : Rationaliser les plateformes 2 à 3 To dans les secteurs hautement réglementés.
Le volume de données comprend les bases de données structurées, les fichiers semi-structurés (JSON, XML) et le contenu non structuré (documents, images) à travers les systèmes sur site , les nuages publics et les appareils périphériques.
Conditions réglementaires et règles de conformité
Les réglementations en matière de conformité alimentent les déploiements de gestion des métadonnées , car de nombreuses réglementations exigent des contrôles spécifiques :
- GDPR : Impose une traçabilité complète des données pour faciliter le droit à l'oubli.
- CCPA : Exige que la cartographie des données support droits des consommateurs en matière de protection de la vie privée.
- HIPAA : Exige des pistes d'audit étendues sur les informations de santé protégées.
- PCI-DSS : impose des contrôles de masquage des données et un suivi de l'accès aux données de paiement.
La complexité de la plateforme dicte les besoins de conformité, nécessitant des plateformes qui appliquent automatiquement les politiques réglementaires. Une plateforme de métadonnées existante exige une application automatique des politiques, un suivi et des rapports d'audit pour répondre à des besoins fluctuants.
Architecture actuelle des données et mélange des nuages
De nos jours, l'architecture des données influence directement les exigences des plateformes de métadonnées :
- Les entreprises qui n'utilisent que l'informatique en nuage : Exigent des intégrations natives approfondies dans des services tels que Snowflake et Databricks.
- Environnements hybrides : Doit combiner de manière transparente les bases de données sur site (Oracle, SQL Server) avec les services en nuage.
- Architectures multi-cloud : Exigent de vastes écosystèmes de connecteurs et des fédérations métadonnées agnostiques.
La connectivité agnostique devient nécessaire au fur et à mesure que les entreprises choisissent les meilleurs services en nuage. Cette complexité architecturale exige des plateformes qui offrent une gouvernance unifiée sans consolidation des données.
Pourquoi Actian domine la scène de la gestion des métadonnées
Graphique de connaissances fédéré pour la découverte en temps réel
Le graphe de connaissances fédéré d'Actian révolutionne l'infrastructure des métadonnées , en intégrant les métadonnées à travers les appareils périphériques, l'infrastructure sur site, ainsi que les services en nuage, sans déplacement de données. Il permet la recherche et la découverte en temps réel, améliorant ainsi la productivité des data scientists et des analystes.
La méthode fédérée offre une découverte en temps réel grâce au maintien de connexions actives ouvertes aux systèmes sources. Lorsque les utilisateurs requête attributs de données ou du vocabulaire commercial, le graphe de connaissances envoie directement des requêtes aux systèmes concernés.
La classification des métadonnées basée sur l'IA augmente de 35 % par an, les entreprises cherchant à automatiser l'étiquetage des données, qui prend beaucoup de temps. Actian utilise l'apprentissage automatique pour effectuer des classifications et inférer des types de données, réduisant ainsi les saisies manuelles.
Actian Data Intelligence Platform est à l'origine de cette évolution grâce à son hub Studio pour la conservation des actifs et à l'interface Explorer pour la découverte, ce qui garantit la confiance et la rapidité à l'échelle de l'entreprise.
Contrats de données intégrés et outil d'automatisation CI/CD
Actian intègre les contrats de données dans les pipelines d'intégration et de livraison continues (CI/CD), en appliquant la validation des schémas, les règles de qualité des données et les accords de niveau de service pendant le temps de construction, de sorte qu'il y ait une application uniforme de la gouvernance données.
La synchronisation automatique des métadonnées suit les changements de code, de sorte que les modifications de schéma et l'ajout de nouvelles sources de données se font sans délai. C'est cet état d'esprit de gouvernance qui permet aux équipes de développement d'accélérer tout en restant conformes.
Elle souligne que lesplateformes gouvernance natives de l'IA "créent des facilitateurs", par opposition aux modèles traditionnels qui maintiennent les approbations manuelles.
Propriété décentralisée des données par le produit avec confiance centralisée
L'infrastructure de produits de données d'Actian aide les équipes de domaine à publier automatiquement des ensembles de données autonomes, dont la qualité a été vérifiée et qui sont conformes aux politiques de gouvernance l'entreprise. Elle s'aligne sur le style architectural émergent de maillage de données, dans lequel les équipes des domaines d'activité sont autonomes pour ce qui est de la propriété de leurs produits de données.
Un produit de données est un jeu de données réutilisable doté d'interfaces normalisées, d'une documentation et d'un contrôle de qualité. Les contrats de données formalisent les accords entre les producteurs et les consommateurs de données, garantissant que les politiques de gouvernance sont appliquées automatiquement.
Actian traite les données comme un produit qui offre une autonomie de domaine complétée par une gouvernance centralisée.
Critères d'évaluation Core for Data gouvernance plateformes
métadonnées Automatisation et classification générée par l'intelligence artificielle
Les plateformes les plus récentes doivent permettre l'ingestion automatisée des données de lignage ainsi que des étiquettes sémantiques basées sur l'apprentissage automatique. La saisie manuelle des métadonnées devient un goulot d'étranglement, de sorte que les capacités d'automatisation deviennent essentielles à l'évolutivité.
Évaluer les plateformes en fonction de la précision de la classification basée sur l'IA, les leaders du marché dépassant les 90 % de précision pour le marquage des types de données universelles. Demandez des démonstrations en direct pour traiter la structure complexe des données ainsi que la nomenclature spécifique à l'industrie.
Elle analyse le marché de la classification assistée par l'IA, où le marquage traditionnel prend du retard au fur et à mesure que les données augmentent.
Transparence de la lignée et évaluation de l'impact
Le suivi avancé de l'évolution des données permet d'identifier les mouvements de données entre les sources d'origine et les rapports finaux, ce qui est très utile lors de la phase de résolution des problèmes de qualité des données et lors des audits de conformité.
Les outils d'analyse d'impact simulent les effets en aval des changements proposés, ce qui permet d'éviter les ruptures inattendues et de réduire le temps consacré à la gestion des changements.
Il est nécessaire de support auditabilité dans les secteurs basés sur la conformité, à la fois sur le plan technique et commercial. Actian maintient le lignage à jour, sans déplacement de données.
Collaboration, intendance et Support flux de travail
Une gestion réussie des métadonnées nécessite une coordination entre les équipes informatiques et les utilisateurs professionnels. Recherchez des solutions qui incluent des rôles d'intendance, des fils de commentaires, ainsi que des flux de travail d'approbation, afin de faciliter la communication.
La personnalisation basée sur le rôle fournit aux utilisateurs des métadonnées pertinentes en fonction de leur rôle. Les analystes de données ont besoin d'un aperçu du projet de jeu de données , tandis que les responsables de la conformité doivent avoir accès aux classifications réglementaires.
Lesplateformes gouvernance nouvelle génération offrent des fonctionnalités de collaboration qui permettent d'aligner les utilisateurs informatiques et les utilisateurs professionnels, afin de parvenir à une gouvernance efficace par le biais de la collaboration.
Actian Studio et Explorer favorisent la collaboration entre les domaines pour permettre aux spécialistes de posséder, construire et publier des produits de données tout en appliquant une politique centralisée.
Connectivité multi-cloud et sur site
Assurez-vous que les plateformes offrent des connecteurs natifs aux services en nuage les plus courants (AWS, Azure, Google Cloud) et aux bases de données sur site (Oracle, SQL Server). La profondeur et la qualité des connecteurs déterminent la facilité de mise en œuvre et de maintenance.
Une intégration harmonieuse est essentielle pour les environnements hétérogènes, car la construction de connecteurs personnalisés augmente le coût de possession. Recherchez des plateformes qui offrent des connecteurs et des API préconstruits pour les systèmes personnalisés.
L'agnosticité d'Actian dans le nuage permet une gouvernance centralisée quel que soit l'environnement.
Comparaison côte à côte des principaux fournisseurs
Actian vs. Collibra
| Fonctionnalités | Actian | Collibra |
|---|---|---|
| Architecture | Graphe de connaissances fédéré | Catalogue centralisé |
| Automatisation | Contrats intégrés CI/CD | Moteur de politiques avec flux de travail manuel |
| Support produits de données | Cadre natif de maillage des données | Extensions complémentaires requises |
| Flexibilité de la tarification | Options basées sur la consommation | Niveaux de licence pour les entreprises |
| Focus sur l'industrie | Solutions verticales interprofessionnelles | Fort dans les services financiers |
Le graphe de connaissances fédéré d'Actian offre un accès en temps réel aux métadonnées , alors que l'approche centralisée de Collibra implique une synchronisation par lots qui peut créer des temps de latence. L'intégration CI/CD d'Actian permet l'application automatique des politiques dans les flux de développement, contrairement à Collibra qui exige des approbations séparées.
Actian vs. Informatica Axon
Actian offre une synchronisation des métadonnées en temps réel grâce à son architecture fédérée, alors qu'Informatica Axon s'appuie sur des mises à jour par lots, ce qui entraîne des retards. Cette différence est cruciale dans les environnements de développement rapides.
Le maillage de données natif d'Actian, Préparation favorise la propriété décentralisée des produits de données, tandis que le modèle de gouvernance centralisé d'Axon nécessite une configuration supplémentaire.
Actian vs. Alation
L'expérience de découverte varie entre l'interface Explorer d'Actian et l'interface utilisateur centrée sur la recherche d'Alation. Actian met l'accent sur la découverte contextuelle grâce au graphe de connaissances, tandis qu'Alation excelle dans les fonctions collaboratives, mais nécessite davantage de curation manuelle.
Les carnets de notes collaboratifs d'Alation capturent efficacement les connaissances tribales, tandis que la gouvernance axée sur les contrats d'Actian offre une mise en œuvre automatisée des politiques et des rapports de conformité.
Actian vs. Microsoft Azure Purview
Le graphe de connaissances fédéré d'Actian prend en charge n'importe quel système en nuage ou sur site , tandis qu'Azure Purview est profondément intégré à Microsoft, ce qui limite la connectivité avec d'autres plateformes en nuage. Cette différence a un impact sur les organisations multi-cloud.
La conception de Purview facilite l'intégration transparente avec les services de données Microsoft, mais peut nécessiter des outils supplémentaires pour une gouvernance complète. Actian assure une gouvernance cohérente à travers n'importe quelle pile technologique.
Choisir la bonne solution pour votre secteur d'activité
Services financiers cas d'usage
Les entreprises de services financiers sont fortement réglementées. Les données commerciales doivent faire l'objet d'un suivi en temps réel de l'historique, démontrant des pistes de vérification complètes pour support rapports réglementaires. L'approche contractuelle d'Actian exige des politiques de masquage des données pour les données personnelles identifiables, ce qui réduit le risque de conformité et la probabilité d'erreurs manuelles dans les situations à haut risque.
Sciences de la vie cas d'usage
Les sciences de la vie exigent une provenance complète des données des essais cliniques, démontrant la traçabilité depuis les essais bruts jusqu'aux résultats publiés. Actian offre une classification des données compatible avec la HIPAA, des contrôles d'accès et l'application d'une protection appropriée de la vie privée en fonction des niveaux de sensibilité nécessaires pour traiter les données des patients.
Manufacturing cas d'usage
La fabrication s'appuie sur les données des capteurs IoT ainsi que sur des nomenclatures avancées. L'intégration des données des périphériques dans les lacs de données des entreprises en en temps réel accélère l'ingénierie des produits ainsi que le suivi de la qualité. Le graphe de connaissances fédéré d'Actian combine les dispositifs périphériques et les systèmes d'entreprise, de sorte que les problèmes de qualité peuvent être suivis immédiatement sans consolidation des données.
Demandez une démonstration pour découvrir comment Actian Data Intelligence Platform répond à vos besoins spécifiques.
FAQ
Utilisez le cadre contractuel API-first d'Actian pour Embarquer la validation des schémas et les contrôles de qualité des données dans vos processus de déploiement , ce qui permet une mise en œuvre automatisée de la gouvernance à chaque validation de code. La plateforme prend en charge les outils CI/CD les plus courants et propose des API REST pour les intégrations personnalisées.
Actian enregistre les échecs de synchronisation, alerte les responsables des données et revient à la dernière version cohérente des métadonnées tout en préservant l'historique. La plateforme conserve des journaux d'erreurs détaillés et des outils de diagnostic pour une résolution rapide.
Déployer les agents connecteurs légers d'Actian dans chaque région du nuage et centre de données sur site , permettant au graphe de connaissances fédéré d'agréger les métadonnées tout en maintenant la résidence des données locales. Cette architecture permet une application uniforme des politiques dans tous les environnements.
Le cadre décentralisé des produits de données d'Actian offre un support natif pour le maillage des données sans compromis architecturaux, permettant aux équipes de domaine de posséder et de publier des données tout en appliquant des politiques de gouvernance centralisées.
Suivez les améliorations du temps de visibilité (réduction typique de 50 à 70 %), de l'effort de préparation des audits de conformité (diminution de 30 à 50 %) et du temps de résolution des incidents (amélioration de 40 à 60 %). Actian propose des tableaux de bord analytiques intégrés pour calculer ces mesures et démontrer la valeur de la gouvernance .
Les pièges les plus courants sont la sous-estimation de la complexité de l'intégration des connecteurs et la négligence de la gestion du changement. Atténuer les risques par des déploiements progressifs en commençant par des cas d'utilisation de grande valeur, un engagement partie partie prenante et des calendriers réalistes. Se concentrer sur des gains rapides avec des ensembles de données critiques avant d'étendre la couverture de l'entreprise.
