データ レイクハウスのデータと AI ガバナンス
データと AI ガバナンスの柱のアーキテクチャの原則では、資産とアクセスを一元的に管理する方法について説明します。
データと AI ガバナンスの原則
データと AI 管理を統合する
データと AI 管理は、データと AI ガバナンス戦略を実行するための基盤です。 これには、信頼できるデータ資産の収集、統合、組織、永続化が含まれており、組織が価値を最大限に高めるのに役立ちます。 統合カタログは、すべてのデータと分析成果物、各データ オブジェクトに関連付けられているメタデータを一元的かつ一貫して格納します。 これにより、エンド ユーザーは使用可能なデータ セットを検出し、すべてのデータ資産の系列を追跡して実証の可視性を実現できます。
データと AI セキュリティを統合する
効果的なデータ セキュリティ ガバナンスには、誰がどのデータにアクセスできるか、そして誰が最近どのデータ資産にアクセスしたかを把握するという 2 つの原則があります。 この情報は、規制対象業界のほぼすべてのコンプライアンス要件にとって重要であり、あらゆるセキュリティ ガバナンス プログラムの基礎となります。 統合されたデータ セキュリティ システムを使用すると、すべてのデータ資産でアクセス許可モデルを一元的かつ一貫して管理できます。 データ アクセスは、アカウンタビリティを促進するアラートと監視の機能を使って一元的に監査されます。
データ品質基準を確立する
データ品質は、データから正確で意味のある分析情報を引き出すための基礎です。 データ品質には、完全性、正確性、有効性、整合性など、さまざまな側面があります。 ビジネス ユーザーにとってデータが信頼できる情報として機能するように、最終的なデータ セットの品質を向上させるために積極的に管理する必要があります。
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「データと AI ガバナンスのベスト プラクティス」を参照してください。