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DEMS VERBATIM, UNE BASE DE CONNAISANCE DYNAMIQUE

Aujourd’hui, la masse d’informations traitées par les entreprises est si volumineuse que la classification des données et leur bonne compréhension deviennent des défis à part entière, surtout lorsqu’il s’agit d’intégrer de nouveaux employés ou d’assurer le bon fonctionnement des équipes. Il est donc nécessaire de mettre en place un glossaire métier, une base de connaissances unique, à laquelle chaque collaborateur peut se référer pour découvrir, comprendre et intégrer les préoccupations liées aux données en circulation dans la structure, dans le département ou dans l’entreprise au sens large.

DEMS Verbatim, le glossaire métier de GDE, est un glossaire sémantique multilingue. Son principal avantage est sa capacité à lier la sémantique humaine au modèle de données physiques en tenant compte du contexte d’utilisation. L’objectif global du modèle sémantique des données est de capturer plus de signification des données en intégrant un concept relationnel avec un concept d’abstraction plus puissant connu dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il aide les utilisateurs à comprendre le langage métier et le sens métier des données. En fournissant des données accessibles et fiables, le glossaire sémantique de métier aide les utilisateurs à rechercher, comprendre, faire confiance et utiliser les données pour piloter votre entreprise. Il vous permet de retrouver facilement vos données sans rencontrer des significations contradictoires. Le glossaire sémantique métier fournit aux utilisateurs de données une vue de cartographie sémantique dynamique de tous les termes métier en affichant tous les termes métier avec leurs données, métadonnées et le data lineage associées.

FONCTIONALITÉS CLÉS

CATALOGUE DE DONNÉES DYNAMIQUE

Intégrant l’intelligence contextuelle, le catalogue de données fournit automatiquement le contexte, le data lineage et la signification sémantique. Il définit les relations entre les termes métier et leurs métadonnées afin de faciliter la prise de décision et les actions à réaliser.

Il va au-delà des catalogues de données standards en offrant la possibilité d’associer des relations (sémantiques, opérationnelles ou fonctionnelles) avec un lien direct à la base de données physique (métadonnées). De plus il intègre un module de synchronisation afin de s’assurer d’un alignement permanent entre son contenu et les métadonnées contenu dans les différents systèmes d’information.

DATA STEWARDSHIP COLLABORATIF

DEMS Verbatim permet d’établir une gouvernance claire et complète en fournissant des rôles de gouvernance flexibles et configurables et en permettant l’attribution du stewardship à tous les niveaux (glossaires, contextes, termes, …).

Basé sur vos rôles et responsabilités DEMS Verbatim construira automatiquement votre communauté de gouvernance et vous permettra de gérer, collaborer, partager et s’entendre sur la signification et l’utilisation des données. Le glossaire devient un environnement de partage et de collaboration au travers de ses fonctionnalités de réseaux sociaux d’entreprise.

RECHERCHE INTUITIVE ET CARTOGRAPHIE SÉMANTIQUE AUTOMATIQUE

DEMS Verbatim intègre des fonctions de recherche globale qui permettent aux utilisateurs de rechercher facilement des termes métier, des définitions, des métadonnées techniques…. Les utilisateurs peuvent taper un mot-clé et le système recherchera des résultats spécifiques au contexte. En option, vous pouvez profiter des capacités d’interrogation en langage naturel.

Dès que vous connectez le glossaire à vos bases de données, il généra un modèle de données sémantique dynamique. Cela automatisera la traçabilité sous la forme d’un mapping sémantique qui affiche les relations aux termes dans un contexte spécifique. Les personnes peuvent avoir une vue d’ensemble des termes métier et des données associées. Ils peuvent facilement visualiser les variations, les significations, les relations et les métadonnées métier. Vous pouvez générer des modèles sémantiques reliant les termes de votre langage naturel aux termes de votre base de données, y compris les relations. L’objectif global d’un modèle de données de cartographie sémantique est de faire correspondre le modèle de données sémantique en langage naturel au modèle de données de base de données physiques qui permettra un haut niveau d’automatisation et d’optimisation de l’intelligence artificielle.