最新レポート「エンタープライズ AI と最新のデータアーキテクチャをめぐる状況」

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  • 概要

    Data Catalog を使って、すべてのインフラストラクチャーを横断する形でのデータの検索、管理、監査を行い、関連するインサイトを生成。

    関連するデータの検出、機密情報のコントロール、リネージのトラッキング、アクセス監査によって、どこでどのように使用されていても、データや値の信頼性が損なわれることはありません。Data Catalog でこれら全てが実施可能なだけでなく、プラットフォームを横断して:

    • データとその使用形態について理解し、ドキュメント化し、監視することができます

    • 関連するデータに対して規則や基準を適用できます

    • 組織的あるいは技術的なデータ保護対策を実装できます

    • 完全なインサイトによって、責任を持ってデータを共有することができます

    Cloudera Data Platform の図

    主なメリットと機能

    ユーザーは、プラットフォーム全体からの多様なデータを論理的なコレクションに集めて、ビジネス定義やユースケースに使用することができます。迅速に分類、共有、検索を行いながらコレクションに企業の知識を取り込み、ビジネス上の課題に対応するインサイトを得るための適切なデータを効率的に見出すことができます。

     

    どこに取り込まれていても、どのプラットフォームが作成したものであっても、データの性質や意味を理解することができます。データのプロファイリングによって、重要な指標の発見や、機密情報および個人情報の自動的な検知や分類が可能になります。これらの結果は完全なデータインサイトとなり、分類ベースによる保護のための強固な基盤となります。

     

    データの起源を把握し、作成された過程に注目することで、データの信頼性を高めることができます。データがどのように使われているか、その伝播方法、変更によってどのような処理やデータセットが影響を受けるかなどを把握することで、好まざる結果に陥る事態を避けることができます。

     

    データアセットは、分類やキュレーションによる容易なディスカバリだけでなく、属性ベースのアクセス制御 (ABAC: Attiribute Based Access Control) といった高度なセキュリティやガバナンスも可能です。分類の自動的な引き継ぎによって、派生データに対してもコンプライアンス規則を一貫して適用することができます。

     

    ダッシュボードやメトリクスによって、アセットの使用状況に関するインサイトを提供し、安全でないデータ、または不正なデータの使用をデータスチュワードに警告します。インサイトにはアセットやアセットタイプと、ユーザーのアクセスパターンや傾向が含まれており、カスタマイズ可能なアラートによって、必要な場所に速やかに直接注意を向けることができるようになります。

     

    ビジネスグロッサリーを使ってデータをビジネスコンテキストに取り込むことで、ユーザーは自然言語や業務用語を使って適切な情報を見つけることができるようになります。階層的なグロッサリーの語彙による分類された用語によって、アセットの業務上の意味をプラットフォーム全体に提供することができます。

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