對數據治理的基于標準的語義方法的需求日益增長。它負責將組織后臺的語義技術發(fā)送到一些最普遍的數據應用程序的最前沿，以及它們在當今整個企業(yè)中的相關性。

大數據及其民主化有助于向組織展示語義的實用價值，使其能夠維護和改進治理原則而不是非結構化的非結構化和半結構化數據。通過展示識別意義的數據元素之間的切實關系，基于標準的本體模型，詞匯表和術語系統(tǒng)是以可持續(xù)方式實施大數據治理的重要手段。

“治理在很大程度上取決于保留意義，”?TopQuadrant聯(lián)合創(chuàng)始人，CMO和專業(yè)服務副總裁Robert Coyne反映道。“在這些復雜的系統(tǒng)，數據和人員生態(tài)系統(tǒng)中，通過不同應用程序和交易部分中的事物關系來保持意義和關聯(lián)意義是非常困難的。語義標準提供了一種有助于保護意義的可操作方式。“

常用術語

語義技術在治理的關鍵方面發(fā)揮著關鍵作用 - 表示在業(yè)務部門或整個企業(yè)本身使用的通用術語和定義。通過分類法增強的詞匯表可以通過闡明這些術語的含義以及拼寫中的眾多差異點和通用定義的參考來填充這些術語的存儲庫，同時填寫這些術語的存儲庫。

根據Franz首席執(zhí)行官Jans Aasman的說法：“對于內部合規(guī)和政府合規(guī)，你真的想用同樣的話來做同樣的事情。很多時候，不同的部門會對同一事物使用不同的名稱。更糟糕的是，他們對不同的事情使用相同的詞語。“

最重要的是，分類法的使用（關于術語的分類或原則）可以解釋非結構化和半結構化數據的包含，并且仍然提供統(tǒng)一的，組織范圍的意義，以區(qū)別對情緒分析和其他形式的大詞中的術語的引用。數

據。根據Aasman的說法，這種能力對于在特定業(yè)務流程或功能之后啟動的程序中實施治理策略特別有用，這種情況經常發(fā)生在“現實世界”中。

大數據建模

本體模型提供數據元素的描述，并且能夠以最終用戶容易辨別的可視方式表達它們之間的關系。“這個想法是讓人類處于一個更強大的環(huán)境中，他們能夠很好地插入和通知，并擁有一個可以導航的豐富系統(tǒng)，”Coyne評論道。

在基于標準的環(huán)境中，這些模型為管理數據治理標志（如元數據，參考數據和業(yè)務詞匯表映射）的可訪問方式提供了基礎。由于本體的粒度特性，它們的定義以及它們所闡明的關系（特別是在語義圖環(huán)境中），它們促進了各種模型之間的集成和互操作性，否則這些模型將無法實現，或者消耗太多的時間和資源來實現。

組織可以將所有各種形式的元數據（業(yè)務，技術，安全，治理）與幾乎任何類型的本體模型集成，同時仍然確保元數據和語義一致性。根據Aasman的說法：“數據治理既涉及模式，也涉及數據。當你談到模式時，你實際上更多地談論了本體論思想，關于構建數據。但是數據更自由，數據是你可以用詞匯表和術語系統(tǒng)以及分類法捕獲的。“

元關系等等

“元關系與元數據同樣重要，因為意義在于事物之間的關系，”TopQuadrant聯(lián)合創(chuàng)始人兼執(zhí)行副總裁兼TopBraid Technologies董事Ralph Hodgson說。

除了促進元數據一致性之外，本體模型還通過與其他數據的關系產生有關數據含義的信息。元關系被霍奇森定義為“事物之間的聯(lián)系”，并與元數據和詞匯結合，以提供源和使用之間的良好治理的數據集成。這種方法更適用于通過包含語義技術的治理解決方案來管理元數據的豐富選項，而不是那些。

使用語義方法，組織可以將其元數據與特定業(yè)務功能相關聯(lián)。利用本體模型進行元數據，參考數據和其他數據類型的基本治理，也有一定程度的自助服務。最終用戶能夠鏈接不同的此類數據集，隨意添加有關它們的屬性和元數據，并在不同系統(tǒng)中同時更新它們。“基于標準的本體模型是系統(tǒng)的一部分;?他們住在系統(tǒng)中。他們是可以進化，查詢和擴展的運行時模型，“Coyne評論道。

法規(guī)遵從性

除了大數據的出現之外，語義方法與大數據治理的當代相關性的關鍵驅動因素之一是許多行業(yè)中的合規(guī)性規(guī)則的沖擊 - 特別是財務和醫(yī)療保健 - 其中“避免”的治理目標混亂和降低風險“Aasman指出是至關重要的。本體可以通過完全基于特定法規(guī)創(chuàng)建模型來直接解決合規(guī)性問題，這些法規(guī)可以根據法規(guī)輕松地與元數據和合規(guī)性的其他方面集成。

此外，這些模型可用于實施許多關鍵控制以促進合規(guī)性。這些模型的自助服務性質所賦予的自主權受到治理解決方案的限制，這些解決方案根據治理程序在有序的實施方式之前提供沙箱以便立即試驗變更。此外，根據治理委員會根據針對三元組的指令所規(guī)定的角色和職責，授予和限制訪問權限，這可以說是語義的基礎。以同樣的方式，也促進了可追溯性和數據的來源。

安全

除了通過基于角色的數據訪問來促進內部安全之外，基于標準的語義方法對于為外部威脅提供安全性也很有用。當與必要的體系結構和大數據分析相結合時，可以創(chuàng)建本體模型來檢測漏洞的意識。此外，組織可以將它們與業(yè)務功能聯(lián)系起來以應對突發(fā)事件?根據Aasman的說法，元數據還可以提供對安全問題的深入了解。

“你必須查看試圖侵入你的IP號碼的元數據，”他說。“你會遇到什么樣的應用程序？什么樣的包？它經常發(fā)生在你身上？這家伙是否與那個人有關......語義圖數據庫的圖數據庫性質使得使用網絡[安全]更容易。“

實施大數據治理

語義技術可以極大地激發(fā)組織在使用術語及其定義，元數據和建模方面保持一致的能力，從而實現法規(guī)遵從的目標。此外，無論系統(tǒng)如何，它們對于確定關系和確定其背景和意義至關重要。但是，它們只能增強而不是取代數據治理的基礎：企業(yè)數據所依據的角色，職責和規(guī)則。

正如Coyne所說：“數據治理正在成長為一套實踐，軟件和系統(tǒng)是其中不可或缺的一部分。但他們只是其中的一部分。您在更高層次上擁有的是實踐和政策社區(qū)。這些事情對于規(guī)范誰在組織內被授權進行變革非常關鍵。“