O que é governança de dados?

A governança de dados é uma abordagem baseada em princípios para gerenciar dados durante o ciclo de vida, desde a aquisição e ingestão até a análise de dados de IA e o descarte seguro. À medida que as empresas fazem a transição para arquiteturas que priorizam a IA, os dados se tornam o recurso mais valioso para impulsionar a inovação. No entanto, o valor desses dados só é percebido quando eles são confiáveis, detectáveis e governados. A governança de dados moderna garante que cientistas e engenheiros de dados possam acessar dados de alta qualidade para criar modelos precisos e agentes autônomos. A governança eficaz permite que as organizações passem de dados brutos para ações baseadas em IA mais rapidamente, automatizando o ciclo de vida dos dados e mantendo padrões rigorosos de segurança e conformidade.

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Governança de dados definida para a era da IA

A governança de dados é tudo o que você faz para garantir que os dados sejam seguros, privados, precisos, disponíveis e utilizáveis para análise humana, machine learning e criação de agentes.

Governança significa definir padrões internos para a coleta e o processamento de dados, garantindo que eles estejam prontos para a IA. Isso envolve definir quem pode acessar informações sensíveis e garantir que a democratização dos dados não leve a riscos de segurança ou violações de compliance.

Por que a governança de dados moderna é essencial para a IA

A mudança para a análise de dados com IA tornou a governança unificada um imperativo de negócios. Conteúdo que preenche a lacuna entre a análise tradicional e a IA generativa. Sem uma governança robusta, as iniciativas de IA enfrentam vários riscos:

Silos de dados: as informações presas em sistemas isolados impedem a criação de um data lakehouse unificado
Qualidade de dados ruim: dados imprecisos levam a "alucinações" em agentes de IA e insights de negócios não confiáveis
Permissões de dados: os agentes podem acessar dados sensíveis que podem aparecer como resultados para personas sem as credenciais adequadas
Lacunas de compliance: a falha em lidar com os dados de acordo com regulamentações como GDPR ou CCPA pode impedir as implantações de IA

Quais são os benefícios da governança de dados?

Acelere os insights orientados por IA

Automatize a jornada da ingestão de dados à análise preditiva, ajudando você a alcançar e atender os clientes com mais rapidez.

Melhore os controles de custo

Elimine a duplicação de dados e reduza a necessidade de armazenamento caro e não gerenciado unificando sua arquitetura de dados.

Melhore a conformidade regulatória

Antecipe proativamente novas regulamentações enquanto gerencia dados sensíveis com controles de nível de classe.

Ativar a democratização de dados

Ofereça aos engenheiros e analistas de dados acesso de autoatendimento a dados governados usando um catálogo com tecnologia de IA.

Gerencie riscos em tempo real

Use o processamento de dados em tempo real para monitorar acessos não autorizados ou violações de segurança em toda a sua frota de bancos de dados.

Resolva seus desafios comerciais com o Google Cloud

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Governança de dados na nuvem

À medida que a adoção da nuvem e as arquiteturas sem servidor aceleram, a governança precisa oferecer visibilidade e controle sem sacrificar a agilidade.

Catalogação automatizada de metadados : o Knowledge Catalog é o principal exemplo, já que é um catálogo com tecnologia de IA que centraliza metadados comerciais, técnicos e operacionais para todos os serviços de dados e IA no Google Cloud.
Interoperabilidade para formatos abertos : o Lakehouse do Google Cloud e o Knowledge Catalog oferecem suporte à governança integrada para formatos de tabela abertos como o Apache Iceberg, permitindo que as mesmas políticas sejam usadas em diferentes mecanismos como o BigQuery e o Spark.
Controles de acesso escalonáveis: o BigQuery oferece segurança escalonável com controles no nível da classe de dados (segurança no nível da coluna) e gerenciamento de acesso automatizado para cargas de trabalho empresariais exigentes.

Qual é a função da governança de dados?

A governança de dados é necessária para garantir que os dados estejam seguros, protegidos, privados, utilizáveis e em conformidade com as políticas de dados internos e externos. A governança de dados permite definir e aplicar controles que permitem maior acesso aos dados, conquistando a segurança e a privacidade dos controles dos dados. Estes são alguns casos de uso comuns:

Administração de dados

Governança de dados muitas vezes significa conceder aos "administradores de dados" a responsabilidade pelos próprios dados e pelos processos que garantem o uso adequado dos dados.

Qualidade dos dados

A governança de dados também é usada para garantir a qualidade dos dados, que se refere a quaisquer atividades ou técnicas projetadas para garantir que os dados sejam adequados para serem usados. A qualidade dos dados é geralmente avaliada em seis dimensões: acurácia, integridade, consistência, oportunidade, validade e exclusividade.

Gerenciamento de dados

Este é um conceito amplo que abrange todos os aspectos do gerenciamento de dados como um ativo empresarial, desde a coleta e o armazenamento até o uso e a supervisão, garantindo que os dados sejam utilizados de forma segura, eficiente e econômica antes de serem descartados.

Produtos e serviços relacionados

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