Amazon DataZone pour les directeurs des données

Présentation d'Amazon DataZone

Les directeurs des données utilisent Amazon DataZone pour aider leurs utilisateurs professionnels, les équipes centrales de gouvernance des données et le personnel informatique à participer au processus de gouvernance des données. Amazon DataZone peut simplifier les interactions entre les membres de l'équipe et les outils.

Cas d'utilisation

Détruire les silos

Les équipes commerciales ont besoin de visibilité pour utiliser efficacement les données dans l'ensemble de l'entreprise afin d'améliorer les processus métier. Étant donné que vous disposez de pétaoctets de données répartis entre plusieurs départements, services, bases de données sur site et sources tierces (telles que des solutions partenaires et des jeux de données publics), la visibilité de toutes ces données peut être difficile. Avant de pouvoir exploiter pleinement la valeur de ces données, les administrateurs et les gestionnaires de données doivent les rendre accessibles. Cependant, vous devez garder le contrôle et vous assurer que les données ne sont accessibles qu'à la bonne personne et dans le bon contexte. Avec Amazon DataZone, vous pouvez donner à ces équipes individuelles les moyens de créer leurs domaines et leurs catalogues de données commerciales. Organisez vos données grâce à l'intelligence artificielle (IA) générative intégrée pour enrichir la taxonomie de votre catalogue de données d'entreprise, ce qui peut rendre les données plus faciles à découvrir et à comprendre.

Prendre des décisions guidées par les données

Les employés de votre entreprise (consommateurs de données) souhaitent découvrir et analyser les informations provenant des producteurs de données afin de prendre des décisions éclairées. Toutefois, vous devez également contrôler cet accès pour garantir la sécurité des données. Ce paradoxe complique la mise en œuvre de politiques de gouvernance des données qui tiennent compte des différents types de données, de départements et de cas d'utilisation. Avec Amazon DataZone, le consommateur de données trouve les informations dont il a besoin et demande l'accès auprès du propriétaire. Amazon DataZone peut ensuite charger facilement les données dans les services d'analytique. Les décideurs peuvent ainsi obtenir les informations dont ils ont besoin en temps opportun pour prendre des décisions basées sur les données les plus récentes.

Améliorez la découverte et l'interprétation des données

Les consommateurs de données ont besoin de descriptions détaillées du contexte commercial et de documentation sur les utilisations recommandées afin d'identifier rapidement et facilement les données pertinentes pour leurs cas d'utilisation. Les métadonnées générées par l'IA leur permettent de trouver des jeux de données plus pertinents adaptés à leurs cas d'utilisation et ainsi de passer moins de temps à échanger avec les producteurs de données. Grâce à ces métadonnées, les consommateurs de données peuvent comprendre les données et leur pertinence pour leur cas d'utilisation, et éviter de les utiliser à des fins auxquelles elles ne sont pas destinées.

Vidéos

AWS re:Invent 2023 – Panel de clients sur la gouvernance moderne des données (53:46)
AWS re:Invent 2023 – Bonnes pratiques en matière d'analyse et d'IA générative sur AWS (50:13)
AWS re:Invent 2023 – Élaborez une stratégie de données de bout en bout pour l'analyse et l'IA générative avec Fannie Mae (56:21)

FAQ

Comment Amazon DataZone établit-il un équilibre entre les équipes commerciales et les équipes chargées de l'infrastructure ?

Amazon DataZone crée un volant d'inertie d'utilisation piloté par les producteurs de données (ingénieurs des données et scientifiques des données). Les producteurs de données partagent en toute sécurité les données, ainsi que leur contexte, avec les autres membres de l'organisation. Les consommateurs de données (analystes) trouvent ensuite des réponses aux questions commerciales à partir des données et les partagent avec les autres membres de l'organisation. Ce flux de travail aide les clients à créer un modèle décentralisé de propriété des données et de gouvernance fédérée pour la production et la consommation de données, dans lequel les producteurs de données publient, possèdent et gèrent leurs actifs de données. Les consommateurs de données peuvent ensuite accéder aux données qui les intéressent après avoir terminé le processus d'approbation avec les propriétaires des données. Cela permet aux équipes de se servir en libre-service, éliminant ainsi le risque d'être bloquée par une équipe en particulier.