数据、分析和人工智能治理

数据、分析和人工智能治理可能是所有数据和人工智能民主化努力中最重要也最具挑战性的方面。对于你的数据分析和人工智能需求，你可能已经部署了两个不同的系统——用于商业智能的数据仓库和用于人工智能的数据湖。现在您已经创建了数据竖井，数据在两个系统之间移动，每个系统都有不同的治理模型。

但是数据并不局限于文件或表。您还拥有仪表板、ML模型和笔记本等资产，每种资产都有自己的权限模型，因此很难一致地管理所有这些资产的访问权限。

当您的数据资产跨多个云存在，使用不同的访问管理解决方案时，问题会变得更大。您需要的是一种统一的方法来简化任何云上所有数据的治理。

阅读这本电子书，找出答案:

• 为什么您的组织需要一种现代的数据治理方法，以涵盖从BI到ML的所有数据用例
• 成功的数据治理框架的关键组件是什么
• 数据湖屋的数据治理最佳实践
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