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Governance-Artefakte
Letzte Aktualisierung: 13. Dez. 2024
Governance-Artefakte

Sie erstellen ein Governance-Framework zum Regulieren und Aufbereiten Ihrer Daten, indem Sie Governance-Artefakte in bereichsübergreifenden Arbeitsbereichen implementieren, die als Kategorien bezeichnet werden. Einige Typen von Governance-Artefakten dienen als Metadaten zum Aufbereiten von Datenassets. Andere Typen von Governance-Artefakten steuern den Zugriff auf Datenassets bzw. auf andere Artefakte.

Erforderlicher Service
IBM Knowledge Catalog

Sie verwenden Governance-Artefakte für folgende Zwecke:

  • Aufbereitung: Artefakte können Wissen und Bedeutung zu Assets hinzufügen.
  • Zugriff steuern: Artefakte können steuern, wer welche Daten oder welche Artefakte anzeigen kann.
  • Identifikation: Artefakte können als Kriterien zur Identifizierung von Assets oder Daten für andere Artefakte dienen.
  • Qualität: Artefakte können zur Überwachung der Datenqualität verwendet werden.

Sie können Kategorien und Governance-Artefakte aus einer oder allen der folgenden Quellen verwenden:

In der folgenden Tabelle werden Kategorien und die einzelnen Typen von Governance-Artefakten kurz beschrieben und es wird angegeben, ob Elemente in Knowledge Accelerators vordefiniert oder verfügbar sind.

Governance-Artefakte
Governance-Element Beschreibung Vordefinierte Elemente? Bereitgestellt von Knowledge Accelerators?
Kategorien Kategorien organisieren Governance-Artefakte in einer hierarchischen Struktur, die Ordnern ähnelt.
Mithilfe von Kategorierollen können Sie das Eigentumsrecht an Artefakten definieren, ihre Erstellung kontrollieren und ihre Sichtbarkeit einschränken.

Beispiele: Anzeiger für Geschäftserfolg, Geschäftsbereiche		 Die Kategorie [uncategorized], die die vordefinierten Datenklassen und Klassifizierungen enthält

Die Kategorie Positionen, die die vordefinierten Referenzdatasets enthält

Limited: Die Kategorie Knowledge Accelerator Sample Personal Data , die vordefinierte Geschäftsbegriffe enthält		 Jeder Knowledge Accelerator stellt viele Kategorien bereit.
Geschäftsbegriffe Geschäftsbedingungen implementieren ein gemeinsames Unternehmensvokabular, um die Bedeutung von Daten zu beschreiben.
Sie erstellen Geschäftsbedingungen, um Klarheit und Kompatibilität zwischen Abteilungen, Projekten oder Produkten zu gewährleisten. Geschäftsbedingungen sind der Kern Ihres Governance-Frameworks und bilden in der Regel den Großteil Ihrer Governance-Artefakte. Sie können die Geschäftsbedingungen manuell den Datenspalten, Tabellen oder Dateien zuordnen oder sie automatisch während der Metadatenanreicherung zuweisen. Sie können Geschäftsbegriffe in Governance-Regeln und aktivierbaren Regeln verwenden, um die betroffenen Daten zu ermitteln.

Beispiele: Kundenertragswert, geschäftliche Telefonnummer		 Eingeschränkt: Vordefinierte Geschäftsbegriffe und die Kategorie 'Persönliche Beispieldaten von Knowledge Accelerator', die diese enthalten, sind nur verfügbar, wenn Sie nach dem 7. Oktober 2022 eine Watson Knowledge Catalog -Serviceinstanz mit einem Lite-oder Standard-Plan erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Vordefinierte Geschäftsbegriffe. Jeder Knowledge Accelerator stellt viele Geschäftsbegriffe bereit.
Datenklassen Datenklassen klassifizieren Daten basierend auf Struktur, Format und Wertebereich der Daten.
Datenklassen werden während der Profilerstellung und der Metadatenanreicherung automatisch den übereinstimmenden Datenspalten zugewiesen. Sie können Datenklassen erstellen, indem Sie Übereinstimmungskriterien mit einem Ausdruck oder einem Referenzdatensatz definieren. Sie können Beziehungen zwischen Datenklassen und Geschäftsbedingungen erstellen, um das Datenformat mit der Geschäftsbedeutung zu verknüpfen. Zugehörige Geschäftsbedingungen werden den Daten automatisch zusammen mit den zugehörigen Datenklassen zugewiesen. Die Übereinstimmung von Spalten mit ihren Datenklassenkriterien trägt zur Analyse der Datenqualität bei. Bevor Sie über einen robusten Satz von Geschäftsbedingungen verfügen, können Sie Datenklassen in durchsetzbaren Regeln verwenden, um die betroffenen Daten zu identifizieren.

Beispiele: Telefonnummer, E-Mail-Adresse		 Über 150 vordefinierte Datenklassen in der Kategorie [uncategorized] . Jeder Knowledge Accelerator stellt Datenklassen bereit.
Referenzdatasets Referenzdatensätze definieren Standardwerte für bestimmte Datentypen, um Daten zu klassifizieren und ihre Konsistenz zu messen.
Referenzdatensätze dienen als Referenztabellen, die Codes und Werte zuordnen. Sie können ein Referenzdataset in die Definition einer Datenklasse als Teil der Datenabgleichskriterien aufnehmen. Einige Referenzdatensätze werden von Organisationen wie der International Organization for Standardization (ISO) standardisiert. Referenzdaten können hierarchisch sein oder über verwandte Datensätze hinweg zugeordnet werden.

Beispiel: Landescodes		 Die vordefinierten Referenzdatasets für physische Standorte und souveräne Standorte in der Kategorie Standorte . Jeder Knowledge Accelerator stellt viele Referenzdatasets bereit.
Klassifizierungen Klassifikationen beschreiben bestimmte Merkmale der Bedeutung von Daten.
Vordefinierte Klassifikationen beschreiben die Sensibilität der Daten. Sie können Klassifikationen erstellen, um andere Merkmale von Daten oder anderen Governance-Elementen zu beschreiben. Knowledge Accelerators verwenden beispielsweise Klassifikationen, um Geschäftsbedingungen zu klassifizieren. Sie können Klassifikationen zum Erstellen von Governance-Richtlinien und -Regeln verwenden. Normalerweise verknüpfen Sie mehrere Geschäftsbedingungen mit jeder Klassifikation, und die Daten werden dann indirekt über die ihnen zugeordneten Geschäftsbedingungen klassifiziert. Sie können einem Datenasset auch manuell eine Klassifizierung zuordnen.

Beispiel: Sensible personenbezogene Daten		 Mehrere vordefinierte Klassifikationen in der Kategorie [nicht kategorisiert] . Jeder Knowledge Accelerator stellt Klassifizierungen bereit.
Richtlinien Richtlinien beschreiben, wie Datenassets verwaltet und geschützt werden.
Sie erstellen Richtlinien, indem Sie Regeln und Unterrichtlinien kombinieren. Sie können Datenschutzregeln und Datenpositionsregeln in Richtlinien einschließen, um Daten zu steuern und zu verwalten. Richtlinien wirken sich jedoch nicht auf die Durchsetzung von Datenschutzregeln und Datenpositionsregeln aus. Sie können Governance-Regeln in Richtlinien einschließen, um Standards und Prozeduren zu dokumentieren.

Beispiel: Vereinbarung über die gemeinsame Datennutzung		 Keine Keine
Governance-Regeln Governance-Regeln beschreiben, wie eine Richtlinie angewendet wird.
Governance-Regeln stellen eine Beschreibung der Kriterien in natürlicher Sprache bereit, mit denen ermittelt wird, ob Datenassets mit Geschäftszielen konform sind. Governance-Regeln werden von IBM Knowledge Catalog nicht umgesetzt. Sie können jedoch Governance-Regeln mit durchsetzbaren Regeln verknüpfen, z. B. mit Datenschutzregeln und Regeln für die Datenqualität.

Beispiel: Der Kundenname darf nicht null sein.		 Keine Keine
Datenschutzregeln Datenschutzregeln definieren, wie der Zugriff auf Daten basierend auf Benutzern und Asseteigenschaften und zugeordneten Governance-Artefakten gesteuert wird. Datenschutzregeln definieren, wer welche Daten anzeigen kann.
In Datenschutzregeln können Sie Klassifikationen, Datenklassen, Geschäftsbegriffe oder Tags einfügen, um die zu steuernden Daten anzugeben. Sie geben an, dass der Zugriff auf Daten verweigert oder sensible Datenwerte maskiert werden sollen. Datenschutzregeln werden automatisch nur in regulierten Katalogen umgesetzt. Datenschutzregeln werden nicht nach Kategorien organisiert oder gesteuert.

Beispiel: Maskieren von Spalten, denen der Geschäftsbegriff 'Passport Identifier' zugeordnet ist.		 Keine Keine
Datenpositionsregeln (experimentell) Datenpositionsregeln steuern den Zugriff auf Daten basierend auf ihren physischen und souveränen Positionen, auf Benutzern und Asseteigenschaften sowie zugewiesenen Governance-Artefakten.
Datenpositionsregeln steuern, wer welche Daten anzeigen kann. Innerhalb von Datenpositionsregeln können Sie die Richtung angeben, aus der die Daten einen physischen oder souveränen Standort verlassen oder an einem physischen oder souveränen Standort ankommen. Sie können auch Klassifizierungen, Datenklassen, Geschäftsbegriffe oder Tags einschließen, um die zu steuernden Daten anzugeben. Sie geben an, dass der Zugriff auf Daten zulässig ist oder sensible Datenwerte maskiert werden sollen. Datenpositionsregeln werden automatisch in allen regulierten Katalogen durchgesetzt. Datenstandortregeln werden nicht nach Kategorien organisiert oder gesteuert.

Beispiel: Maskenspalten, denen der Geschäftsbegriff 'Persönliche identifizierbare Informationen' zugeordnet ist, in einem Datenasset, das Deutschland verlässt und auf das in anderen Ländern zugegriffen wird.		 Keine Keine
SLA-Regeln zur Datenqualität SLA-Regeln für die Datenqualität überwachen die Datenqualität kritischer Datenelemente auf die Einhaltung bestimmter Qualitätskriterien und können im Falle von Verstößen Abhilfeworkflows auslösen. Sie wählen die zu überwachenden Datenbestände und Spalten nach Namen oder nach zugeordneten Geschäftsbegriffen aus. SLA-Einhaltung und -Verletzungen werden auf der Seite Datenqualität eines Datenbestands gemeldet. Die SLA-Regeln für die Datenqualität sind nicht nach Kategorien organisiert oder gesteuert.

Beispiel: Melden Sie einen Verstoß, wenn der Wert der Dimension Vollständigkeit für die Spalte ACCOUNT_ID im Datenbestand BANK_ACCOUNT unter 99 % fällt, und lösen Sie den Standard-Workflow zur Behebung aus.		 Keine Keine

Governance-Artefakte gelten für IBM Knowledge Catalog -Kataloge in demselben IBM Cloud -Account.

Sie müssen über die spezifischen Cloud Pak for Data-Serviceberechtigungen verfügen, um mit Governance-Artefakten arbeiten zu können. Weitere Informationen finden Sie unter Erforderliche Berechtigungen.

Bei einigen IBM Knowledge Catalog -Plänen ist die Anzahl der Governance-Artefakte eines bestimmten Typs, die Sie erstellen können, begrenzt.

In diesem kurzen Video werden Sie über die Richtlinienfunktionen informiert.

Dieses Video bietet eine visuelle Methode zum Erlernen der Konzepte und Tasks in dieser Dokumentation.

Weitere Informationen

Übergeordnetes Thema: Datengovernance

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