La clave para el gobierno de datos moderno

Durante más de una década, he visto evolucionar la gestión de datos empresariales. Hemos visto el aumento de los almacenes de datos, los lagos de datos e innumerables herramientas que prometen domar a la bestia cada vez mayor de los datos organizacionales. Los catálogos de datos surgieron como un componente clave, que ofrece una vista centralizada de los activos de datos. Con la creciente popularidad de la IA y el uso de datos empresariales para construir LLM específicas de la organización, los catálogos tradicionales están comenzando a mostrar su edad. Te dicen qué los datos que tiene, pero a menudo se queda corto en explicar cómo se relaciona, OMS lo usa y por qué importa. Aquí es donde intervienen los gráficos de conocimiento, ofreciendo un salto transformador en la gobernanza de datos.

Olvídate de listas estáticas de tablas y columnas. Los gráficos de conocimiento representan los datos como una red de entidades y relaciones interconectadas. Piense en ello como un mapa dinámico de su ecosistema de datos, donde cada punto de datos es un nodo, y las conexiones entre ellos son los enlaces cruciales que revelan el contexto y el significado. Esta interconexión es el diferenciador clave, convirtiendo un inventario simple en un motor potente para la gobernanza de datos.

¿Qué es un gráfico de conocimiento en un contexto de catálogo de datos?

Un gráfico de conocimiento dentro de un catálogo de datos no es solo una representación visual de datos. Es una representación estructurada de conocimiento sobre sus datos. Va más allá de los metadatos simples definiendo explícitamente las relaciones entre diferentes activos de datos, términos comerciales, procesos e incluso personas. Piense en ello como agregar capas de comprensión semántica a su catálogo de datos. En lugar de solo saber que tiene una tabla de “cliente”, el gráfico de conocimiento le muestra cómo esa tabla se relaciona con otros datos como “pedidos”, “productos”, “demografía del cliente” e incluso los procesos comerciales que utilizan esta información. Esta rica red de conexiones permite una consulta, descubrimiento y análisis más inteligentes.

Catálogos de datos tradicionales: las limitaciones

Los catálogos de datos tradicionales se centran principalmente en metadatos: descripciones de activos de datos. Le ayudan a descubrir datos, comprender su estructura y rastrear su linaje. Aunque valiosos, a menudo luchan con:

• Falta de contexto: Pueden decirle el nombre de un conjunto de datos, pero no cómo se relaciona con otros datos, procesos comerciales o objetivos de organización.
• Comprensión semántica limitada: Tratan elementos de datos como entidades aisladas, perdiendo las ricas relaciones semánticas que impulsan las ideas comerciales.
• Actualizaciones manuales: A menudo requieren actualizaciones manuales y lucha para mantener el ritmo de la naturaleza dinámica de los datos empresariales.
• Información aislada: Es posible que no se integren bien con otras herramientas de gobierno, lo que lleva a opiniones fragmentadas de los datos.

Gráficos de conocimiento: la solución

Los gráficos de conocimiento abordan las limitaciones de catálogo de datos tradicionales por:

• Conectando los puntos: Representan explícitamente las relaciones entre los activos de datos, revelando cómo fluyen los datos a través de la organización, qué sistemas impacta y quién es responsable de ello.
• Enriquecimiento de la semántica: Capturan el significado de los datos, permitiendo una comprensión más profunda de su contexto y relevancia para los objetivos comerciales. Esto permite un descubrimiento y análisis de datos más inteligentes.
• Actualizaciones dinámicas: Pueden descubrir e incorporar automáticamente nuevos datos y relaciones, asegurando que el catálogo permanezca actual y preciso.
• Gobierno unificado: Pueden integrarse con otras herramientas de gobierno, proporcionando una visión holística de los datos y su impacto en el cumplimiento, la seguridad y la calidad.

Mejorar el descubrimiento de datos, el linaje y una vista de 360 ​​grados en todas las industrias:

Los gráficos de conocimiento mejoran significativamente las funciones de gobernanza de datos centrales en varias industrias:

• Descubrimiento de datos: Imagine buscar “rentabilidad del cliente”. Un catálogo tradicional podría devolver cientos de tablas. Un gráfico de conocimiento, comprender las relaciones entre los datos, puede identificar los elementos de datos específicos y los cálculos relevantes para la rentabilidad, acelerando drásticamente el descubrimiento.
• Linaje de datos: Rastrear el origen y la transformación de los datos se vuelven mucho más fácil. En la banca, esto es crucial para los informes regulatorios. Un gráfico de conocimiento puede mostrar la ruta completa de una transacción financiera, desde su fuente hasta su destino final, asegurando la precisión y el cumplimiento. En la farmacéutica, esto podría mapear el viaje de un medicamento desde la investigación hasta la fabricación y los datos del paciente.
• Vista de 360 ​​grados: Los gráficos de conocimiento proporcionan una visión holística de los activos de datos, lo que permite una mejor comprensión y utilización. Por ejemplo:
  
  • Banca/seguro: Una vista de 360 ​​grados de un cliente, incluidas sus tenencias financieras, pólizas de seguro, interacciones y perfil de riesgo, permite servicios personalizados y una mejor gestión de riesgos.
  • Pharma/Healthcare: La integración de datos de pacientes con datos de investigación, datos de ensayos clínicos e información de medicamentos proporciona información valiosa para el desarrollo de medicamentos y la medicina personalizada.
  • Fabricación: La conexión de datos de la cadena de suministro, el piso de producción y los comentarios de los clientes proporciona una vista integral del ciclo de vida del producto, lo que permite la optimización del proceso y la mejor calidad.
  • Logística: El seguimiento de los envíos, el inventario y las rutas de transporte en un gráfico de conocimiento permite la visibilidad en tiempo real y las operaciones logísticas optimizadas.
  • Utilidades: La integración de datos de las redes inteligentes, el uso del cliente y el mantenimiento de la infraestructura proporciona una visión integral de la red de energía, que permite una mejor gestión de redes y servicio al cliente.

Gráfico de conocimiento: beneficios para el gobierno de datos

El impacto de los gráficos de conocimiento en la gobernanza de datos es profundo:

• Descubrimiento de datos mejorado: Los usuarios pueden encontrar fácilmente los datos que necesitan, junto con el contexto y la comprensión necesarios para usarlos de manera efectiva.
• Calidad de datos mejorada: Al comprender las relaciones de datos, las organizaciones pueden identificar inconsistencias, redundancias y otros problemas de calidad de datos más fácilmente.
• Cumplimiento optimizado: Los gráficos de conocimiento pueden ayudar a las organizaciones a rastrear el linaje y el uso de datos, simplificando el cumplimiento de las regulaciones como GDPR, HIPPA y CCPA.
• Aumento de la agilidad comercial: Al proporcionar una visión clara e integral de los datos, los gráficos de conocimiento permiten a los usuarios comerciales a tomar decisiones basadas en datos más rápido y más efectivo.
• Costos reducidos: Al automatizar los procesos de descubrimiento y gobernanza de datos, las organizaciones pueden reducir los costos asociados con la gestión de datos manuales.

Más allá de la bomba

Si bien el término “gráfico de conocimiento” puede sonar como la última palabra de moda, la tecnología subyacente ha demostrado su valor en varios dominios. Su aplicación al gobierno de datos es una evolución natural, que aborda la creciente necesidad de una gestión de datos más inteligente y dinámica.

El futuro del gobierno de datos

En mi década más experiencia en este campo, he visto muchas tendencias que van y vienen. Pero los gráficos de conocimiento alimentaban la inteligencia de datos se sienten diferentes. Representan un cambio fundamental en la forma en que pensamos sobre la gobernanza de datos, yendo más allá de los simples catálogos para crear un ecosistema de datos verdaderamente conectado e inteligente. Para las organizaciones que buscan crear realmente datos listos para AI, abrazar los gráficos de conocimiento ya no es un lujo, sino una necesidad. El futuro de la gobernanza de datos está interconectado, inteligente e impulsado por gráficos de conocimiento.

¿Estás listo para conectar los puntos? Hacer un recorrido de Zeenea para simplificar el descubrimiento, el gobierno y el cumplimiento, todo en una plataforma unificada, impulsado por un gráfico de conocimiento