ما هي إدارة البيانات؟

تُرفق أدوات البيانات الحديثة مثل Microsoft Fabric بقدرات إدارة وحماية مدمجة لمساعدتك في إدارة البيانات في الأداة. يجب أن تقترن هذه القدرات بأدوات إدارة مخصصة مثل Microsoft Purview التي يمكنها إدارة بياناتك عبر مجموعة بياناتك بالكامل. يمكن أن تضمن هذه المجموعة جودة البيانات، والأمان، وسهولة الوصول من خلال دمج الكتالوجات المركزية، وحلول الامتثال، وعناصر التحكم في الوصول التي تبسط عمليات الإدارة:

• كتالوجات البيانات: تتيح الكتالوجات المركزية مثل كتالوج OneLake والكتالوج الموحد لـ Microsoft Purview اكتشاف البيانات وإدارتها ومراقبة الامتثال بسهولة، مع رؤى وتوصيات مدمجة تساعد في الحفاظ على معايير البيانات.
• حلول الامتثال: تتضمن المنصات مثل Fabric ميزات مدمجة للامتثال لتلبية الاحتياجات اليومية، مثل المراقبة الآلية وعناصر التحكم في الوصول المستندة إلى الدور والالتزام بالمعايير المشتركة. توفر هذه الأدوات الجاهزة للاستخدام الراحة وتتيح للمؤسسات البدء بسرعة. بالنسبة للاحتياجات الأكثر تقدماً، يوفر Microsoft Purview وظائف إضافية، بما في ذلك اكتشاف البيانات التفصيلي، والتصنيف، وتتبع دورات الحياة. ويعد ذلك مثالياً للمؤسسات التي تدير بيئات هجينة أو تلتزم بمتطلبات تنظيمية صارمة.
• التحكم في الوصول: توفر قدرات التحكم في الوصول المدمجة في Fabric أماناً أساسياً، بما في ذلك أذونات قائمة على الأدوار وعناصر تحكم آمنة في الوصول، مما يضمن حماية البيانات الحساسة. بالنسبة للسيناريوهات الأكثر تعقيداً، يوسع Microsoft Entra نطاق هذه القدرات من خلال إدارة الهوية الفيدرالية والدقيقة. يتيح Entra عناصر تحكم دقيقة في الوصول عبر البيئات متعددة السحابة والهجينة، مما يضمن وصول المستخدمين المصرح لهم فقط إلى البيانات الحساسة.

من خلال تقديم ميزات أساسية قوية والتكامل مع أدوات متقدمة مثل Purview وEntra، توفر منصات مثل Fabric المرونة لكل من مهام الإدارة اليومية وتحديات إدارة البيانات الأكثر إلحاحاً.

من خلال دمج الأطر المنظمة مع الأدوات المتخصصة والذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات بناء استراتيجية قوية لإدارة البيانات تدعم الامتثال، وتعزز سهولة الوصول إلى البيانات، وتستعد للتحليلات المتقدمة.

• تطابق البيانات: تضمن أُطر الإدارة أن نماذج الذكاء الاصطناعي تستخدم بيانات دقيقة ومتسقة، مما يؤدي إلى توقعات أكثر موثوقية.
• شفافية البيانات: من خلال تتبع سلاسل البيانات (من أين تأتي البيانات وكيف تم تغييرها)، يمكن للمؤسسات فهم والتحقق من المصادر التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يبني الثقة في نتائج الذكاء الاصطناعي.
• الخصوصية والأمان: من خلال الإدارة، يمكن للمؤسسات استخدام بيانات العملاء والبيانات التجارية لمشاريع الذكاء الاصطناعي دون التعرض لخطر عمليات اختراق الخصوصية أو عدم الامتثال للوائح مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR).