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Governance artifacts

Artefacts de gouvernance

Dernière mise à jour : 27 mars 2025
Artefacts de gouvernance

Vous créez un cadre de gouvernance pour régir et enrichir vos données en implémentant des artefacts de gouvernance dans des espaces de travail collaboratifs appelés catégories. Certains types d'artefacts de gouvernance servent de métadonnées pour enrichir les actifs de données. D'autres types d'artefacts de gouvernance contrôlent l'accès aux ressources de données ou à d'autres artefacts.

service requis
IBM Knowledge Catalog

Vous utilisez des artefacts de gouvernance à ces fins :

  • Enrichissement : Les artefacts peuvent ajouter des connaissances et une signification aux actifs.
  • Contrôle d'accès : Les artefacts peuvent contrôler qui voit les données ou les artefacts.
  • Identification : Les artefacts peuvent servir de critères pour identifier des actifs ou des données pour d'autres artefacts.
  • Qualité: les artefacts peuvent être utilisés pour surveiller la qualité des données.

Vous pouvez utiliser des catégories et des artefacts de gouvernance à partir de toutes les sources suivantes :

Le tableau suivant décrit brièvement les catégories et chaque type d'artefact de gouvernance et indique si l'un des éléments est prédéfini ou disponible dans Knowledge Accelerators.

Artefacts de gouvernance
Élément de gouvernance Descriptif Éléments prédéfinis ? Fournit par Knowledge Accelerators ?
Catégories Les catégories organisent des artéfacts de gouvernance dans une structure hiérarchique similaire aux dossiers.
Vous pouvez utiliser des rôles de catégorie pour définir la propriété des artéfacts, contrôler leur création et restreindre leur visibilité.

Exemples : Indicateurs de performance métier, périmètres métier		 La catégorie[ sans catégorie ], qui contient les classes de données et les classifications prédéfinies.

Catégorie Emplacements, qui contient les jeux de données de référence prédéfinis.

Limited: catégorie Knowledge Accelerator Sample Personal Data qui contient des termes métier prédéfinis.		 Chaque Knowledge Accelerator fournit de nombreuses catégories.
Termes métier Les termes métier amènent un vocabulaire d'entreprise commun pour décrire la signification des données.
Vous créez des termes métier pour garantir la clarté et la compatibilité entre les départements, les projets ou les produits. Les termes métier sont au cœur de votre cadre de gouvernance et forment généralement l'essentiel de vos artéfacts de gouvernance. Vous pouvez affecter manuellement des termes métier à des colonnes de données, des tableaux ou des fichiers ou les affecter automatiquement lors de l'enrichissement des métadonnées. Vous pouvez utiliser des termes métier pour des règles de gouvernance ou des règles applicables pour identifier les données concernées.

Exemples : Valeur du cycle de vie client, Numéro de téléphone de travail		 Limité: les termes métier prédéfinis et la catégorie Knowledge Accelerator Sample Personal Data qui les inclut ne sont disponibles que si vous créez une instance de service Watson Knowledge Catalog avec un plan Lite ou Standard après le 7 octobre 2022. Pour plus d'informations, voir Termes métier prédéfinis. Chaque Knowledge Accelerator fournit de nombreux termes métier.
Classes de données Les classes de données classent les données en fonction de la structure, du format et de la plage de valeurs des données.
Les classes de données sont automatiquement affectées à la correspondance des colonnes de données lors du profilage et de l'enrichissement des métadonnées. Vous pouvez créer des classes de données en définissant des critères de correspondance avec une expression ou un ensemble de données de référence. Vous pouvez créer des relations entre des classes de données et des termes métier pour lier un format de données ayant un sens métier. Les termes métier associés sont automatiquement affectés aux données avec leurs classes de données associées. La conformité des colonnes avec leurs critères de classe de données contribue à l'analyse de la qualité des données. Avant de disposer d'un ensemble robuste de termes métier, vous pouvez utiliser des classes de données avec des règles exécutables pour identifier les données affectées.

Exemples : numéro de téléphone, adresse email		 Plus de 150 classes de données prédéfinies dans la catégorie [ sans catégorie ] . Chaque Knowledge Accelerator fournit des classes de données.
Fichiers de données de référence Les ensembles de données de référence définissent des valeurs standard pour des types spécifiques de données afin de classifier les données et de mesurer la cohérence.
Les ensembles de données de référence agissent comme des tables de correspondance qui mappent des codes et des valeurs. Vous pouvez inclure un jeu de données de référence dans la définition d'une classe de données dans le cadre des critères de mise en correspondance de données. Certains ensembles de données de référence sont normalisés par des organisations comme l'Organisation internationale de normalisation (ISO). Les données de référence peuvent être hiérarchisées ou mappées sur des ensembles connexes.

Exemple : codes pays		 Les emplacements physiques et les emplacements souverains ensembles de données de référence prédéfinis dans la catégorie Emplacements . Chaque Knowledge Accelerator fournit de nombreux ensembles de données de référence.
Classifications Les classifications décrivent les caractéristiques spécifiques de la signification des données.
Les classifications prédéfinies décrivent la sensibilité des données. Vous pouvez créer des classifications pour décrire d'autres caractéristiques de données ou d'autres éléments de gouvernance. Par exemple, les Knowledge Accelerators utilisent des classifications pour classer les termes métier. Vous pouvez utiliser des classifications pour construire des règles et des règles de gouvernance. En règle générale, vous devez associer plusieurs termes métier à chaque classification, puis les données seront classées indirectement dans les termes métier attribués. Vous pouvez aussi affecter manuellement une classification à un actif de données.

Exemple : Informations personnelles sensitives		 Plusieurs classifications prédéfinies dans la catégorie [ uncategorized ] . Chaque Knowledge Accelerator fournit des classifications.
Politiques Les règles décrivent comment gérer et protéger les ressources de données.
Vous créez des politiques en combinant des règles et des sous-règles. Vous pouvez inclure des règles de protection de données dans les stratégies pour contrôler et gérer les données. Toutefois, les stratégies n'affectent pas l'application des règles de protection des données. Vous pouvez inclure des règles de gouvernance dans des politiques à des documents standards et des procédures.

Exemple : Accord de partage de données		 Aucun Aucun
Règles de gouvernance Les règles de gouvernance décrivent comment appliquer une règle.
Les règles de gouvernance fournissent une description en langage naturel des critères utilisés pour déterminer si les actifs de données sont conformes aux objectifs métier. Les règles de gouvernance ne sont pas appliquées par IBM Knowledge Catalog. Toutefois, vous pouvez associer des règles de gouvernance à des règles exécutoires, telles que les règles de protection des données et les règles de qualité des données.

Exemple : Le nom du client ne doit pas être null.		 Aucun Aucun
Règles de protection des données Les règles de protection des données définissent comment contrôler l'accès aux données en fonction des utilisateurs, des propriétés d'actif et des artefacts de gouvernance affectés. Les règles de protection des données définissent qui peut voir quelles données.
Dans les règles de protection des données, vous pouvez inclure des classifications, des classes de données, des termes métier ou des balises pour identifier les données à contrôler. Vous indiquez de refuser l'accès aux données ou de masquer des valeurs de données sensibles. Les règles de protection des données sont automatiquement appliquées dans les catalogues gouvernés uniquement. Les règles de protection des données ne sont pas organisées ou contrôlées par catégories.

Exemple : Masquez les colomnes qui se voient affectées le terme métier d'identificateur de passeport.		 Aucun Aucun
Règles SLA pour la qualité des données Les règles SLA relatives à la qualité des données contrôlent la qualité des éléments de données critiques en fonction de certains critères de qualité et peuvent déclencher des flux de travail de remédiation en cas de violation. Vous sélectionnez les ressources de données et les colonnes que vous souhaitez contrôler par leur nom ou par des termes de gestion assignés. La conformité et les violations des accords de niveau de service sont signalées sur la page Qualité des données d 'un actif de données. Les règles SLA relatives à la qualité des données ne sont pas organisées ou contrôlées par catégories.

Exemple : Signaler une violation si le score de la dimension d'exhaustivité pour la colonne ACCOUNT_ID dans le stock de données BANK_ACCOUNT est inférieur à 99 % et déclencher le workflow de remédiation par défaut.		 Aucun Aucun

Les artefacts de gouvernance sont sectorisés aux catalogues IBM Knowledge Catalog dans le même compte IBM Cloud .

Pour travailler avec des artefacts de gouvernance, vous devez avoir les autorisations spécifiques du service Cloud Pak for Data. Voir Droits requis.

Certains plansIBM Knowledge Catalog ont des limites sur le nombre d'artefacts de gouvernance d'un type spécifique que vous pouvez créer.

Regardez cette courte vidéo pour en savoir plus sur les fonctionnalités des stratégies.

Cette vidéo fournit une méthode visuelle pour apprendre les concepts et les tâches de cette documentation.

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