책임 있는 AI FAQ 통합 카탈로그
Microsoft Purview 통합 카탈로그 무엇인가요?
이 Microsoft Purview 통합 카탈로그 비즈니스 전문가와 기술 데이터 소유자가 공동 작업하고 데이터에 대한 공유 이해에 기여할 수 있도록 하는 데이터 거버넌스 솔루션입니다. 통합 카탈로그 메타데이터 인벤토리를 사용하도록 설정하고 메타데이터 거버넌스 및 기본 데이터 사용을 위한 프레임워크를 제공합니다. 통합 카탈로그 조직에서 데이터에서 가치를 창출하고, 데이터에 대한 액세스를 관리하고, 데이터 품질을 개선하고, 데이터 상태를 모니터링하는 데 도움이 됩니다.
Microsoft Purview 통합 카탈로그 용도는 무엇인가요?
통합 카탈로그 의도는 기업이 데이터에서 가치를 창출하고 데이터의 관리 및 거버넌스를 확장할 수 있도록 돕기 위한 것입니다. 데이터 소유자와 관리자는 비즈니스 개념 및 데이터 제품을 만들어 가장 중요한 데이터를 관리하고 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 데이터 품질 규칙을 적용하여 데이터의 품질을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 비즈니스 사용자와 같은 데이터 소비자는 엔터프라이즈 통합 카탈로그 내에서 데이터 제품을 검색하고 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터 책임자는 데이터를 정상적이고 안전하게 유지하기 위해 페더레이션된 책임으로 공통 컨트롤을 적용하면서 데이터 자산에서 가치 창출을 추진할 수 있습니다.
통합 카탈로그 AI 기능은 데이터 소유자, 관리자, 데이터 소비자 및 데이터 책임자와 같은 데이터 전문가가 데이터 거버넌스 모범 사례에 따라 데이터를 관리하고 관리하면서 데이터에서 가치를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자연어 데이터 제품 검색(미리 보기)
데이터 소비자는 자연어를 사용하여 organization 통합 카탈로그 내에서 데이터 제품을 검색할 수 있습니다. 원하는 데이터와 용도를 설명하여 비즈니스 목적으로 데이터 제품을 빠르게 찾을 수 있습니다. 예를 들어 "판매 추세를 분석하려면 재무 부서의 3년 수익 데이터가 필요합니다." 자연어 검색은 사용자의 요구와 가장 일치하는 organization 통합 카탈로그 내의 데이터 제품 목록을 반환합니다.
자연어 검색은 현재 영어, 프랑스어 및 스페인어로 만든 데이터 제품과 해당 언어의 검색어를 지원합니다.
데이터 자산 매핑에 대한 제안 가져오기(미리 보기)
데이터 제품을 만들 때 데이터 맵에서 연결된 데이터 자산을 추가해야 합니다. AI 시스템을 사용하여 데이터 자산을 자동으로 제안하여 데이터 자산을 수동으로 찾아보고 선택하거나 프로세스를 가속화할 수 있습니다. AI 시스템은 이름, 설명 및 사용 사례와 같은 데이터 제품의 메타데이터를 사용하여 제안을 제공합니다. 데이터 맵 내에서 관련 데이터 자산을 검색하고 요구 사항에 가장 적합한 10개 데이터 자산의 우선 순위가 지정된 목록을 반환합니다. 그런 다음 하나 이상의 데이터 자산을 선택하고 데이터 제품에 추가하도록 선택할 수 있습니다.
AI 출력에는 데이터 맵에서 읽기 권한이 있는 데이터 자산만 포함됩니다. 매우 유사한 데이터 자산이 많은 경우 자세한 설명과 같은 더 많은 메타데이터를 적용하는 것이 좋습니다.
제안된 데이터 품질 규칙 가져오기(미리 보기)
데이터 품질 규칙은 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 품질 규칙을 만들고 데이터 자산에 수동으로 적용하거나 AI 시스템을 사용하여 규칙을 자동으로 생성하여 프로세스를 가속화할 수 있습니다. AI 시스템은 데이터 자산의 프로파일링에서 수집된 메타데이터를 기반으로 데이터 품질 규칙을 제안합니다. 데이터 프로파일링은 데이터에 포함된 값을 평가하여 데이터 자산에 있는 데이터의 통계 표현을 수집합니다. 그런 다음 데이터 자산에 하나 이상의 데이터 품질 규칙을 선택하고 추가할 수 있습니다.
AI에서 생성된 데이터 품질 규칙은 시작점으로 사용됩니다. 자동 생성된 데이터 품질 규칙을 통합하기 전에 항상 검토하고 테스트해야 합니다.
제안된 용어집 용어집 사용 약관 가져오기(비공개 미리 보기)
비즈니스 용어집 용어는 데이터 제품의 지식과 컨텍스트를 향상시킵니다. 용어집 용어를 만들고 거버넌스 도메인에 수동으로 추가하거나 AI 시스템을 사용하여 용어집 용어를 자동으로 생성하여 프로세스를 가속화할 수 있습니다. AI 시스템은 이름, 설명 및 일반 인터넷 지식과 같은 거버넌스 도메인의 메타데이터를 기반으로 제안을 제공합니다. 그런 다음, 거버넌스 도메인에 하나 이상의 자동 생성된 용어집 용어를 선택하고 추가하도록 선택할 수 있습니다.
콘텐츠 정확도, 관련성, 형식에 대한 AI 생성 용어집 용어를 검토하고 거버넌스 도메인에 추가하기 전에 organization 특정 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. AI에서 생성된 용어집 용어가 너무 일반적인 경우 산업 및 세그먼트 정보 또는 의도 추가와 같은 거버넌스 도메인 설명을 개선해 보세요. 텍스트 입력을 사용하여 AI 시스템을 안내할 수도 있습니다.
이 AI 기능은 프라이빗 미리 보기로 제공되며 초기 액세스 고객을 선택하는 데만 사용할 수 있습니다.
통합 카탈로그 AI 기능의 제한 사항은 무엇인가요? 사용자는 시스템을 사용할 때 제한 사항의 영향을 최소화하려면 어떻게 할까요?
미리 보기 기능은 프로덕션용이 아니며 기능이 제한될 수 있습니다.
AI 기반 기술과 마찬가지로 통합 카탈로그 AI 기능은 모든 것을 제대로 이해하지 못합니다. 그러나 피드백을 제공하여 응답을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
통합 카탈로그 AI 기능은 데이터 거버넌스 시나리오를 위해 설계되었습니다. 데이터 거버넌스의 scope 외부에서 AI 기능을 사용하면 정확도와 종합성이 부족한 응답이 발생할 수 있습니다.
사용자 텍스트 입력이 허용되는 시나리오에서는 시스템에서 수십만 개의 문자와 같은 긴 프롬프트를 처리하지 못할 수 있습니다.
통합 카탈로그 AI 기능은 어떻게 평가됩니까? 성능을 측정하는 데 사용되는 메트릭은 무엇인가요?
통합 카탈로그 AI 기능은 출시되기 전에 다양한 테스트를 거쳤습니다. 테스트에는 제품을 테스트하여 AI가 의도한 용도 이외의 작업을 수행하거나 말하거나 Microsoft AI 원칙을 지원하지 않는 오류 모드 및 시나리오를 식별하는 연습인 빨간색 팀이 포함되었습니다.
사용자 피드백은 Microsoft가 시스템을 개선하는 데 매우 중요합니다. AI 생성 응답이 유용하고 정확하거나 부정확하거나 불완전하거나 명확하지 않은지 여부에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 사용자의 피드백은 Microsoft로 직접 이동하여 제품의 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
통합 카탈로그 AI 기능을 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 운영 요인 및 설정은 무엇인가요?
항상 AI 생성 응답을 검토해야 합니다.
텍스트 입력이 지원되는 시나리오에서는 자연어를 사용하여 AI 기능이 원하는 작업을 설명할 수 있습니다.
Microsoft에 허용되지 않는 내용을 보고하는 등 응답 품질에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.