Datenkatalog • KI-Datenkatalog • Metadatenintelligenz

Katalog-Unternehmensdaten. Leistungsstarke, vertrauenswürdige KI.

BigID unterstützt Organisationen bei der Entdeckung, Klassifizierung, Profilierung, Kuratierung und Verwaltung von Daten in strukturierten, unstrukturierten, semistrukturierten, Cloud-, SaaS-, App-, Stream- und KI-Umgebungen.

Erstellen Sie einen intelligenteren Katalog für Unternehmensdaten und KI: Bereichern Sie Metadaten, verstehen Sie sensible Daten, machen Sie Eigentumsverhältnisse sichtbar, ermöglichen Sie die semantische Suche und bereiten Sie vertrauenswürdige Daten für Analysen, Governance und KI auf.

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Was ist ein Datenkatalog?

Ein intelligenterer Weg zum Verständnis Unternehmensdaten und KI-Ressourcen.

Ein Datenkatalog unterstützt Unternehmen bei der Inventarisierung, Beschreibung, Anreicherung, Suche und Verwaltung ihrer Daten. Ein KI-Datenkatalog erweitert diese Transparenz auf unstrukturierte Daten, KI-Datensätze, Modelleingaben, RAG-Pipelines, Vektorspeicher, Metadaten, Datenherkunft, Sensitivität und Nutzungskontext.

01

Entdecken Sie

Inventarisiert strukturierte, unstrukturierte, semistrukturierte, Cloud-, SaaS-, Anwendungs-, Stream- und KI-verbundene Daten.

02

Klassifizieren

Identifizieren Sie sensible, regulierte, vertrauliche, hochwertige und KI-fähige Daten mit umfassendem Klassifizierungskontext.

03

Bereichern Sie

Fügen Sie Metadaten, Eigentümerinformationen, Tags, Geschäftskontext, Herkunft, Qualitätssignale, Richtlinien und Nutzungsinformationen hinzu.

04

Aktivieren

Vertrauenswürdige Daten für Analysen, Governance, Datenschutz, Sicherheit, KI und verantwortungsvolle Innovation auffindbar machen.

Warum BigID: Traditionelle Kataloge vs. KI-Datenkataloge

Moderne Katalogisierung beginnt dort Nur-Tabellen-Kataloge stoppen

Herkömmliche Kataloge wurden für strukturierte Analysen entwickelt. BigID hingegen ist für das KI-Zeitalter konzipiert und unterstützt Teams bei der Katalogisierung strukturierter, unstrukturierter, semistrukturierter, sensibler und KI-verbundener Daten mit Funktionen zur Auffindung, Klassifizierung, Metadatenanalyse und Governance-Kontext.

Sichtbarkeit nur für strukturierte Daten

Traditionelle Kataloge konzentrieren sich auf Datenbanken, Tabellen, Dashboards und Analyse-Metadaten.

BigID katalogisiert strukturierte, unstrukturierte, semistrukturierte, Cloud-, SaaS-, Datei-, App-, Stream- und KI-verbundene Daten.

Kontext mit eingeschränkter Sensitivität

Viele Kataloge zeigen Vermögenswerte, ohne anzugeben, welche sensiblen, regulierten oder risikoreichen Daten sie enthalten.

BigID reichert Katalogbestände mit Informationen zu Klassifizierung, Sensibilität, Risiko, Datenschutz, Sicherheit und Compliance an.

Manuelle Metadaten

Metadaten hängen oft von manueller Pflege, Benutzereingaben und unvollständigen Geschäftsbeschreibungen ab.

BigID hilft dabei, Metadaten durch automatisierte Erkennung, Profilerstellung, Klassifizierung und Kontextualisierung abzuleiten, anzureichern und zu kuratieren.

KI-Blindstellen

Legacy-Kataloge wurden nicht für KI-Trainingsdaten, RAG-Inhalte, Vektorspeicher, Eingabeaufforderungen oder Modellpipelines entwickelt.

BigID hilft bei der Katalogisierung von KI-fähigen Daten, unstrukturierten GenAI-Inhalten, modellbezogenen Daten und dem Kontext der KI-Governance.

Unzusammenhängende Regierungsführung

Kataloge können von Arbeitsabläufen in den Bereichen Datenschutz, Sicherheit, Zugriffsverwaltung, Aufbewahrung und Compliance getrennt werden.

BigID verbindet Katalogintelligenz mit Datenschutz, Sicherheit, DSPM, KI-Governance, Datenqualität, Zugriff und Behebungsabläufen.

KI-Datenkatalog-Intelligenz

Metadaten umwandeln in KI-fähiger Datenkontext.

BigID hilft Teams dabei zu verstehen, ob Daten auffindbar, vertrauenswürdig, verwaltet, sensibel, im Besitz der Daten sind und für Analysen oder KI bereit sind – und zwar sowohl in traditionellen Datenbeständen als auch in modernen KI-Pipelines.

Daten-Inventarisierung

Datenbestände in Cloud-, SaaS-, Datenbank-, Datei-, App-, Stream-, Warehouse-, Lake- und KI-Systemen erkennen und inventarisieren.

Metadatenanreicherung

Bereichern Sie Assets mit Klassifizierung, Sensibilität, Eigentümerangaben, Geschäftsbegriffen, Beschreibungen, Etiketten, Richtlinien, Herkunft und Qualitätskontext.

Semantische Suche

Helfen Sie Nutzern, vertrauenswürdige Daten schneller zu finden, indem Sie die kontextbezogene Suche über Datensätze, Metadaten, Geschäftsbegriffe, KI-Inhalte und sensible Datensignale hinweg ermöglichen.

KI-Governance

Unterstützen Sie die KI-Bereitschaft durch die Katalogisierung von Trainingsdaten, unstrukturierten Inhalten, modellbezogenen Daten, RAG-Quellen, Vektorspeichern und Governance-Kontrollen.

Katalogergebnisse

Finden Sie vertrauenswürdige Daten. Steuern Sie KI mit Zuversicht.

BigID hilft Daten-, Governance-, Sicherheits-, Datenschutz- und KI-Teams dabei, fragmentierte Datenbestände in durchsuchbare, verwaltete, angereicherte und KI-fähige Kataloge zu verwandeln.

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Katalog mehr als Tabellen

Vereinheitlichen Sie die Transparenz über strukturierte, unstrukturierte, semistrukturierte, Datei-, App-, SaaS-, Stream-, Cloud- und KI-verbundene Daten hinweg.

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Verbesserung der Metadatengenauigkeit

Bereichern Sie Assets mit Klassifizierung, Sensitivität, Eigentümerinformationen, Herkunft, Geschäftskontext, Qualitätssignalen und politischen Informationen.

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Datenfindung beschleunigen

Ermöglichen Sie die semantische Suche und kuratierte Datenerlebnisse, damit Teams die richtigen Daten schneller finden, verstehen und nutzen können.

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Unterstützung der KI-Bereitschaft

Katalogisierung von KI-Trainingsdaten, RAG-Quellen, Vektorspeichern, modellbezogenen Daten und sensiblen Datenkontexten für eine sicherere KI-Einführung.

FAQs

Datenkataloge, Erläutert

Erfahren Sie, wie BigID Teams dabei unterstützt, Unternehmensdaten zu katalogisieren, Metadaten anzureichern, die KI-Bereitschaft zu fördern und sensible Daten in modernen Umgebungen zu verwalten.

Was ist ein Datenkatalog?

Ein Datenkatalog ist ein Verzeichnis von Datenbeständen, angereichert mit Metadaten, Eigentümerinformationen, Klassifizierung, Herkunft, Geschäftskontext und Governance-Informationen, damit Teams vertrauenswürdige Daten finden, verstehen und nutzen können.

Was ist ein KI-Datenkatalog?

Ein KI-Datenkatalog erweitert die traditionelle Katalogisierung auf KI-fähige Daten, einschließlich unstrukturierter Inhalte, Trainingsdatensätze, RAG-Quellen, Vektorspeicher, modellbezogene Daten, sensibler Datenkontext und Governance-Signale.

Wie unterstützt BigID die Datenkatalogisierung?

BigID unterstützt das Entdecken, Klassifizieren, Profilieren, Anreichern, Kuratieren, Durchsuchen und Verwalten von Daten in strukturierten, unstrukturierten, semistrukturierten, Cloud-, SaaS-, Anwendungs- und KI-Umgebungen.

Kann BigID unstrukturierte Daten katalogisieren?

Ja. BigID ist darauf ausgelegt, neben strukturierten und semistrukturierten Daten auch unstrukturierte Daten wie Dokumente, Dateien, Kollaborationsdaten und KI-fähige Inhalte zu katalogisieren und zu klassifizieren.

Wie trägt BigID dazu bei, Daten KI-fähig zu machen?

BigID hilft dabei, sensible Daten zu identifizieren, Metadaten anzureichern, Eigentumsverhältnisse offenzulegen, Herkunft und politischen Kontext zu verknüpfen und vertrauenswürdige Daten für Analyse-, KI-Trainings-, RAG- und Governance-Workflows aufzubereiten.

Worin unterscheidet sich BigID von einem herkömmlichen Datenkatalog?

Herkömmliche Kataloge konzentrieren sich oft auf strukturierte Daten und manuelle Metadaten. BigID bietet darüber hinaus umfassende Suchfunktionen, Klassifizierung, Kontextinformationen zu sensiblen Daten, Abdeckung unstrukturierter Daten, KI-gestützte Datentransparenz und Governance-Intelligenz.

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Lösung

Datenverwaltung

Operationalisierung von Governance durch Ermittlung, Klassifizierung, Eigentumsverhältnisse, Richtlinien, Verwaltung und vertrauenswürdigen Datenkontext.

Entdeckung von Daten

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AI-Sicherheit

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BigID hilft Teams dabei, Unternehmensdaten zu entdecken, zu klassifizieren, zu profilieren, anzureichern, zu kuratieren und zu verwalten, damit Analyse-, Governance-, Sicherheits-, Datenschutz- und KI-Teams mit vertrauenswürdigem Kontext schneller arbeiten können.

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