Automação de catálogo de dados no Machine Learning

O que é um Catálogo de Dados de Machine Learning?

Um catálogo de dados no ML utiliza algoritmos e técnicas avançadas para automatizar recursos, incluindo descoberta de dados, extração de metadados, catalogação de dados, classificação de dados, curadoria de dados e linhagem de dados. Às vezes, esse tipo de catálogo de dados é abreviado como “catálogo de dados ML” ou “MLDC”.

A automação é crítica para gerenciar propriedades de dados grandes e complexas. Um catálogo de dados de ML pode ajudar a aumentar a produtividade e acelerar os resultados de negócios orientados por dados, automatizando ou aumentando as tarefas comuns de gerenciamento de dados em escala.

Um catálogo de dados no ML aprimora os processos comuns de gerenciamento de dados, incluindo:

• Descoberta de dados;
• Extração de metadados;
• Inventário de dados;
• Classificação de dados, incluindo dados PII;
• Curadoria de dados;
• Linhagem de dados.

Por que um catálogo de dados de ML é importante?

Gerenciar volumes crescentes de dados é um desafio enfrentado por grandes empresas em todos os lugares. Os dados distribuídos em uma ampla variedade de fontes e aplicativos aumentam o desafio. Um excelente ponto de partida para enfrentar esse desafio é a descoberta de dados. A descoberta de dados ajuda você a identificar, classificar e inventariar seus dados em cenários de dados complexos e fragmentados. Além disso, a curadoria de dados é necessária para fornecer contexto de negócios aos dados. Com a descoberta e curadoria de dados, você pode aproveitar melhor o poder de seus dados para iniciativas de análise e inteligência artificial (IA).

As empresas hoje precisam usar seus ativos de dados de forma eficaz para gerar valor comercial. A automação conduzida por IA por meio de um catálogo de dados de ML ajuda você a acompanhar, mesmo quando está lidando com milhares de conjuntos de dados. Sem ele, você se depara com alternativas impraticáveis, demoradas e propensas a erros.

Catálogos de dados modernos aplicam ML para verificar dados e metadados automaticamente. O ML ajuda a descobrir a estrutura, o conteúdo e os relacionamentos dos dados — em escala. Catálogos de dados aumentados por ML também podem simplificar e automatizar processos comuns de curadoria de dados. Isso inclui marcação de dados, classificação e o processo de associação de termos do glossário de negócios a ativos de dados técnicos. Ele ajuda os administradores de dados a se concentrarem em trabalhos de maior valor. Isso significa menos tarefas tediosas e repetitivas. E os cientistas de dados e outros consumidores de dados podem acessar e entender os dados de que precisam.

Como funciona um catálogo de dados de ML?

Um catálogo de dados no ML robusto usa um mecanismo de descoberta de dados baseado em ML. Com ele, você pode verificar e inventariar seus ativos de dados de fontes heterogêneas em ambientes locais e na nuvem. Catálogos de dados modernos podem automaticamente:

Extraia metadados de ativos de dados

• Marcar e classificar dados;
• Descubra as relações entre os dados;
• Forneça recomendações inteligentes aos usuários;
• Dados de perfil para avaliar a qualidade dos dados;
• Inferir a linhagem de dados quando a linhagem não puder ser extraída;
• Associar termos do glossário de negócios a ativos de dados técnicos.

Catálogos de dados aumentados por ML aprendem com os usuários ao longo do tempo. Com a inteligência preditiva de dados , você pode classificar manualmente os dados com tags específicas do usuário e, em seguida, dados semelhantes serão inferidos automaticamente a partir dessas tags. A partir daí, os usuários podem aceitar ou rejeitar as inferências do catálogo.O catálogo interpretará o feedback do usuário para refinar suas recomendações futuras. Isso ajuda a prever as próximas melhores ações para lidar com seus dados. Isso também significa que menos esforço manual é exigido de sua equipe.

Principais recursos dos catálogos de dados no ML

Um catálogo de dados aumentados por ML pode ajudar administradores de dados, analistas de dados, cientistas de dados e outros consumidores de dados. Ele melhora a produtividade simplificando e/ou automatizando tarefas críticas. Os catálogos de dados de ML também podem trazer eficiência operacional em toda a organização.

Os principais recursos e recursos de um catálogo no ML incluem:

• Extração automatizada de metadados;
• Descoberta automatizada de dados;
• Pesquisa semântica;
• Recomendações de dados;
• Reconhecimento de domínio e entidade;
• Marcação e classificação automatizada de dados;
• Criação de perfil de dados;
• Relacionamentos de anúncio de linhagem inferida;
• Associação automatizada de termos do glossário a ativos de dados técnicos.

Benefícios dos catálogos de dados no ML

Os catálogos de dados de ML podem oferecer muitos benefícios para organizações orientadas a dados. Estes incluem a capacidade de:

Permita que analistas e cientistas de dados encontrem, avaliem e usem dados relevantes para análises de criação de valor e iniciativas de IA

Catálogos de dados de ML podem aproveitar metadados de relacionamento; isso permite vários benefícios para analistas de dados e cientistas de dados. Isso fornece visualizações de dados em 360 graus por meio de gráficos de conhecimento e permite que os usuários realizem pesquisas rápidas. Em seguida, eles podem descobrir e entender dados corporativos e relacionamentos de dados significativos. Os usuários podem descobrir automaticamente conjuntos de dados relacionados. Esses conjuntos de dados são baseados em relacionamentos técnicos, comerciais, baseados em uso e semânticos. Por meio de perfis de dados automatizados, os catálogos de dados de ML permitem que os usuários avaliem rapidamente a qualidade dos dados. Os usuários podem identificar e avaliar ativos de dados relevantes. Eles também podem ajudar na descoberta progressiva de outros conjuntos de dados de interesse para alimentar análises e iniciativas de IA.

Identifique e classifique rapidamente dados confidenciais para ajudar a mitigar a exposição a riscos

Os catálogos de dados de ML fornecem as ferramentas necessárias para detectar e classificar dados confidenciais em vastos cenários de dados. Os administradores de dados podem identificar e migrar o risco potencial de exposição de dados com informações sobre a atividade de compartilhamento de dados por meio da linhagem de dados. Esse recurso é fundamental para os esforços de conformidade com políticas e regulamentos.

Aprimorar a alfabetização de dados em toda a organização, fornecendo contexto de negócios para dados em escala

Catálogos de dados aumentados por ML ajudam as organizações a democratizar os dados. Eles fornecem uma base confiável para uso de dados. Os consumidores de dados podem usar a pesquisa em linguagem natural para encontrar os dados mais relevantes. Os catálogos de dados de ML ajudam os usuários a entender melhor seus dados. Eles fazem isso por meio de recursos como criação automática de perfil de dados e linhagem de dados. Os catálogos de dados inteligentes ajudam a melhorar a confiança e a transparência dos dados. Isso ocorre porque eles fornecem os dados de contexto de negócios avançados de que os consumidores precisam. A inteligência de dados capacita os consumidores de dados a tomar decisões importantes com confiança.

Melhore a produtividade dos administradores de dados, permitindo que eles se concentrem em um trabalho mais valioso

Um catálogo de dados aumentado por ML pode ajudar os administradores de dados a reduzir a quantidade de tempo e esforço gastos em processos manuais tediosos que não podem ser dimensionados. Catálogos de dados inteligentes ajudam a aumentar a produtividade aumentando e automatizando tarefas relacionadas à curadoria de dados. Essas tarefas incluem criação de perfil e classificação de dados e atribuição de termos do glossário de negócios a ativos técnicos.

Os administradores de dados também podem aproveitar os gráficos de conhecimento de metadados para ajudar a acelerar e/ou automatizar tarefas. Isso inclui determinar a linhagem de dados e identificar dados confidenciais. Ao gastar menos tempo com esses processos, os administradores de dados podem se concentrar em análises mais aprofundadas e no trabalho de maior valor exigido por CDOs e líderes empresariais.

Desafios do Catálogo de Dados de Machine Learning

Se não forem abordados, alguns catálogos de dados no ML podem enfrentar limitações fundamentais, reduzindo sua eficácia. Esses incluem:

Conectividade Limitada

Com o tamanho e a complexidade das empresas de hoje, é importante ter uma ferramenta que possa inventariar dados de forma inteligente. Você também precisa ser capaz de inventariar metadados em várias fontes e aplicativos. Certifique-se de que seu catálogo de dados no ML tenha conectividade ampla e profunda em sistemas e aplicativos na nuvem e no local. Algumas soluções de catálogo de dados são específicas do fornecedor. Isso pode limitar a eficácia da solução. Um catálogo de catálogos — um catálogo de dados com conectividade universal de metadados — fornece uma visão centralizada e abrangente de todos os seus dados e é essencial para obter valor desses dados.

Recursos de metadados restritos

Muitos catálogos de dados no ML podem verificar e extrair tipos específicos de metadados. Mas eles carecem de recursos abrangentes. Para descobrir todos os seus dados críticos, seu catálogo de dados deve ser capaz de examinar uma ampla variedade de metadados comerciais, técnicos, operacionais e de uso.

Falta de linhagem de dados de ponta a ponta

A linhagem de dados representa visualmente como os dados fluem de sua origem para seu destino. Isso indica como os dados mudam ao longo de sua jornada. Muitos catálogos de dados não são capazes de rastrear a linhagem de ponta a ponta nos sistemas ou quando os dados se movem do local para a nuvem.

Não escalável

Alguns catálogos de dados são limitados no número de objetos que podem varrer. Se o seu catálogo de dados no ML não puder verificar pelo menos dezenas de milhões de objetos, você não poderá visualizar e gerenciar todos os dados da sua empresa.

Casos de uso do catálogo de dados de ML

Em escala empresarial, é virtualmente impossível executar e gerenciar processos críticos manualmente. Erros são introduzidos e um tempo precioso é desperdiçado — aumentando os custos de oportunidade. A automação de processos comuns de gerenciamento de dados permite que os profissionais de dados evitem tarefas mundanas e demoradas. Em vez disso, permite que eles se concentrem em aproveitar os dados para agregar valor aos negócios. Um catálogo de dados no ML pode oferecer suporte a muitos casos de uso, como:

• Governança de dados de data warehouses  / data lakes na nuvem;
• Descoberta e linhagem de dados;
• Compreensão comercial comum dos termos e políticas comerciais;
• Classificação e gerenciamento de dados confidenciais;
• Conformidade política;
• Monitoramento e melhoria da qualidade dos dados;
• Governança de dados mestre;
• Governança de IA e análise.

Créditos: Informatica