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Manuelles und automatisches Tagging in Data 360
Es gibt zwei Möglichkeiten, Tags auf Daten anzuwenden: manuelles Tagging und automatisches Tagging.
Manuelles Tagging
Durch manuelles Tagging können Benutzer Datenobjekten und Feldern direkt Tags zuweisen. Diese Methode ist präzise und ermöglicht es Benutzern, ihr Domänen-Knowledge anzuwenden, wodurch sie sich ideal für das Tagging sensibler oder geschäftskritischer Daten eignet, wenn der Kontext wichtig ist.
Automatisches Tagging
Automatisches Tagging skaliert diesen Prozess über große Datensets hinweg, indem Tag-Vorschläge mithilfe von AI generiert werden. In Data 360 verwendet die Funktion "Tags vorschlagen" ein großes Sprachmodell (LLM), um Informationen wie Objekt- und Feldnamen anzuzeigen, und schlägt Tags basierend auf definierten Taxonomien vor. Um den Datenschutz zu gewährleisten, greift sie nicht auf Kundendaten zu oder analysiert sie nicht. Stattdessen werden Metadaten analysiert, um relevante Tags auf Objekt- und Feldebene vorzuschlagen. Diese Tags werden nicht automatisch angewendet. Ein Datenverwalter oder Administrator überprüft und genehmigt sie, um sicherzustellen, dass die endgültige Kontrolle bei jemandem verbleibt, der den Geschäftskontext kennt. Um diesen Prozess weiter zu verfeinern, können Sie manuelle Tags über die automatischen Vorschläge hinzufügen.
- Manuelles Anwenden eines Tags auf ein Objekt oder Feld
Hängen Sie in Data 360 ein vordefiniertes Tag an ein Datenobjekt oder -feld an, um es anhand der Sensibilität, der Nutzung oder der Kategorie zu klassifizieren. - Verwenden von Vorschlägen für automatische Tags in Data 360
Data 360 schlägt Tags vor, indem die Metadaten von Objekten und Feldern analysiert werden, beispielsweise deren Namen und Typen. Dies hilft Ihnen, das Tagging zu optimieren, indem intelligente, kontextbezogene Vorschläge unterbreitet werden, ohne die tatsächlichen Daten scannen zu müssen.
