Utilizzare questa matrice per passare da una domanda di dominio DAMA ad un'azione con Oracle: identificare lo responsabile, selezionare la capacità e definire le prove del risultato. La stessa decisione può combinare processi, persone e diversi controlli tecnici. I collegamenti ufficiali permettono di approfondire la configurazione e l'uso di ogni funzione.
Architettura concettuale e tecnologica
Il piano concettuale inizia con un prodotto di dati: clienti e contratti idonei a fatturazione, indicatori e assistenza autorizzata. Definire responsabile, obiettivi, schemi, standard di qualità, frequenza, consumatori e procedura di cambiamento. Le fonti conservano le loro responsabilità. L'autorizzazione del prodotto analitico non sostituisce le politiche dei sistemi operativi.
A livello tecnologico, Oracle AI Data Platform organizza attività, esecuzione, autorizzazioni e prove di ingegneria. Oracle Autonomous AI Lakehouse fornisce elaborazione, analisi e integrazione SQL con formati aperti. Connettori, credenziali, reti e formati determinano ogni relazione; Le frecce rappresentano strade che devono essere configurate e convalidate. Base di conoscenza, Flussi agente e AI Compute Oracle AI Data Platform richiedono un'istanza di Oracle Autonomous AI Lakehouse 26ai o più, come Requisiti di funzione IA. L'ingestione e il trattamento dei dati strutturati possono essere utilizzati senza abilitare queste funzioni.
Oracle Cloud Infrastructure GoldenGate viene aggiunto come necessario per catturare i cambiamenti. Data Studio di Oracle Autonomous AI Database e Oracle Data Transforms consentono di esplorare e preparare i dati nella tua zona. Oracle Analytics Cloud utilizza set di dati con semantica riveduta. Oracle Data Safe si applica ai database supportati Oracle Fusion Cloud Enterprise Dati Management è un'applicazione SaaS con i propri requisiti. Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management, chiavi, archiviazione e osservabilità tengono controlli concreti, non un'autorizzazione globale che si diffonde a tutto.
Decisioni Matrix e Evidenza
Leggi ogni riga come app: ciò di cui ha bisogno il business, chi decide e come viene implementato. Ad esempio, un obiettivo approvato diventa autorizzazioni su un prodotto, test di accesso e record di audit.
| DAMA area | Requisito | Responsabile | Applicazione con Oracle |
|---|---|---|---|
| Governo Dati | Assegnare l'accesso ai beni e alle decisioni Esaminare | Titolare del trattamento dei dati Amministratore | Oracle AI Data Platform: ruoli e oggetti autorizzazioni l'approvazione di un obiettivo rimane organizzativa Documentazione ufficiale: |
| Governo Dati | Controllare chi ha gestito un asset | Auditore | Oracle AI Data Platform: record di audit delle operazioni supportate Documentazione ufficiale: |
| Architettura dei dati | Produzione di consumi separati SQL | Architetto | Oracle AI Data Platform + Oracle Autonomous AI Lakehouse; connessioni esplicite e prerequisiti Documentazione ufficiale: |
| Modellazione Dati e progettazione | Definire istituzioni analitiche e semantiche | Modello Aziendale | Tavoli e punti di vista a Oracle Autonomous AI Database Vista analitica per misure e dimensioni Documentazione ufficiale: |
| Modellazione Dati e progettazione | Condividi termini e misure Pubblicare | Modello responsabile da dati | Oracle Analytics Cloud Semantic Modeler: Per relazionare tabelle, definire cardinalità e aggregazioni e pubblicare il modello di consumo Documentazione ufficiale: |
| Archiviazione da Dati e operazioni | Mantenere gli oggetti secondo una politica | Ufficiale del Documentario operazioni | Oracle Cloud Infrastructure Object Storage: regole di ritenzione Distinguerli dalle versioni e dal ciclo di vita Documentazione ufficiale: |
| Archiviazione da Dati e operazioni | Rilevate le spese e assegnate | Operazioni FinOps | Metrics, Oracle Cloud Infrastructure's Cost Analysis and budget alerts non tagliare il consumo Documentazione ufficiale: |
| Sicurezza di Dati | Identità separate e materiale crittografico | Sicurezza piattaforma | Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management e Oracle Cloud Infrastructure Chiave Gestione Servizio autorizzazioni dalla piattaforma e i dati devono essere esaminati separatamente Documentazione ufficiale: |
| Sicurezza di Dati | Scopri pII e prepara copie di prova | Sicurezza DBA | Oracle Data Safe: Scoprire gli attributi sensibile, configurare la sottosetting e la mascheratura in una copia registrata e rivedere le relazioni e i rapporti Documentazione ufficiale: |
| Sicurezza di Dati | La classificazione e la protezione dei dati con la revisione umana | Steward Sicurezza | Implementare un flusso su Oracle AI Data Platform: classificare gli attributi, approvare i trattamenti, generare visualizzazioni protette o copie mascherate e controllare autorizzazioni Documentazione ufficiale: |
| Integrazione e interoperabilità Dati | Cambiamenti di cattura con latenza inferiore | Ingegneria Dati | Oracle Cloud Infrastructure GoldenGate: connessione Oracle AI Data Platform quando sorgente, destinazione e modello sono supportati Documentazione ufficiale: |
| Integrazione e interoperabilità Dati | Per preparare i dati e le unità coordinate | Ingegneria Dati | Oracle AI Data Platform e Oracle Data Transforms lavori nei loro campi Notazioni e assistenza IA con la propria configurazione Documentazione ufficiale: |
| Gestione e contenuto dei documenti | Reget conoscenze autorizzate per IA | Documentario responsabile | Conoscenza Oracle AI Data Platform basi: ingestione e recupero dei contenuti supportati preservano una politica valida Documentazione ufficiale: |
| Dati Master e Riferimento | Approva le modifiche e risolve i duplicati | Dati steward responsabile | Gestione Oracle Fusion Cloud Enterprise Dati: le regole di match/ merge e di sopravvivenza valutano i requisiti di dominio, scala e SaaS Documentazione ufficiale: |
| Dati Warehousing e intelligenza Aziendale | Indicatori coerenti Pubblicare | Responsabile per BI | Oracle Autonomous AI Lakehouse + Oracle Analytics Cloud; con Oracle AI Data Platform documentato Documentazione ufficiale: |
| Dati Warehousing e intelligenza Aziendale | Per assistere con preparati e analisi | Analista Manager Oracle Analytics Cloud | Per abilitare IA Assistant a generare colonne ed espressioni nei flussi di dati; utilizzando MCP per scoprire fonti, controllare i metadati ed eseguire ANSI SQL, rivedere i filtri e i risultati Documentazione ufficiale: |
| Gestione Metadati | Trovare e gestire i beni Oracle AI Data Platform | Steward ingegneria | Master Catalogo da Oracle AI Data Platform Documentazione ufficiale: |
| Gestione Metadati | Analisi delle unità e delle modifiche | Ingegneria responsabile | Lignaggio Oracle AI Data Platform di entità e colonne e analisi di impatto di artefatti supportati ultima registrazione da processo Documentazione ufficiale: |
| Gestione Metadati | Consultare le fonti con cataloghi assemblati | Architetto DBA | Catalogo federato di Oracle Autonomous AI Database; con DBMS_CATALOG Documentazione ufficiale: |
| Gestione Metadati | metadati transazionali di Iceberg | La piattaforma di Lakehouse | Oracle IA Data Catalog: servizio REST somministrato all'interno di Oracle Autonomous AI Database, diverso da Oracle AI Data Platform Master Catalogo Documentazione ufficiale: |
| Gestione Metadati | Arricchire descrizioni e rivedere l'impatto | Steward | Data Studio Oracle Autonomous AI Database: esplorazione e lineazione supportata Oracle Data Transforms: Aziendale e IA Support Documentazione ufficiale: |
| Qualità di Dati | Accettare, rifiutare e riscrivere le regole Aziendale | Proprietario ingegneria | Oracle AI Data Platform: eseguire i controlli SQL su notebook, coordinare la convalida e la pubblicazione con i flussi di lavoro e registrare le bozze Documentazione ufficiale: |
Tre cataloghi e una responsabilità comune
Master Catalogo da Oracle AI Data Platform organizza le attività di Oracle AI Data Platform. The Catalogo della Federazione di Oracle Autonomous AI Database organizza l'accesso alle fonti per mezzo di assemblaggio. Oracle IA Data Catalog implementa l'interfaccia REST di Iceberg per i metadati e le transazioni tabelle. L'accesso a archiviazione è un controllo aggiuntivo. Nessuno di questi nomi prova che i tre di loro stanno rispondendo l'uno all'altro.
A Horizonte, ogni connessione registra origine, identità efficace, oggetti esposti, autorizzazioni, aggiornamento e responsabile. Se un termine aziendale con strumenti deve essere condiviso, il suo identificativo, la versione e il processo di pubblicazione saranno definiti. non è deciso abilitando un catalogo.
Il lignaggio aiuta a trovare i consumatori di un cambiamento, ma non sostituisce una registrazione storica di approvazioni. Il suggerimento A di IA può arricchire una descrizione. steward valuta il suo significato prima della sua pubblicazione. La soluzione dovrebbe mostrare la stringa completa: decisione → controllo → esecuzione → prova → recensione.