論文の概要: Semantic Modelling of Organizational Knowledge as a Basis for Enterprise
Data Governance 4.0 -- Application to a Unified Clinical Data Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02082v1
- Date: Fri, 20 Oct 2023 19:36:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-12 19:57:04.157634
- Title: Semantic Modelling of Organizational Knowledge as a Basis for Enterprise
Data Governance 4.0 -- Application to a Unified Clinical Data Model
- Title（参考訳）: 企業データガバナンスの基盤としての組織知識のセマンティックモデリング 4.0 --統一臨床データモデルへの応用
- Authors: Miguel AP Oliveira, Stephane Manara, Bruno Mol\'e, Thomas Muller,
Aur\'elien Guillouche, Lysann Hesske, Bruce Jordan, Gilles Hubert, Chinmay
Kulkarni, Pralipta Jagdev and Cedric R. Berger
- Abstract要約: メタデータ駆動、アジャイル、および(半)自動化されたデータガバナンスを可能にする、シンプルでコスト効率のよいフレームワークを確立します。
企業規模で25年間の臨床研究データを、完全に生産的な環境で統合するために、このフレームワークをどのように実装し、利用するかを説明します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.302916372143144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Individuals and organizations cope with an always-growing data amount,
heterogeneous in contents and formats. Prerequisites to get value out this data
and minimise inherent risks related to multiple usages are adequate data
management processes yielding data quality and control over its lifecycle.
Common data governance frameworks relying on people and policies falls short of
the overwhelming data complexity. Yet, harnessing this complexity is necessary
to achieve high quality standards. The later will condition the outcome of any
downstream data usage, including generative artificial intelligence trained on
this data. In this paper, we report our concrete experience establishing a
simple, cost-efficient framework, that enables metadata-driven, agile and
(semi-)automated data governance (i.e. Data Governance 4.0). We explain how we
implement and use this framework to integrate 25 years of clinical study data
at enterprise scale, in a fully productive environment. The framework
encompasses both methodologies and technologies leveraging semantic web
principles. We built an knowledge graph describing data assets avatars in their
business context including governance principles. Multiple ontologies
articulated by an enterprise upper ontology enable key governance actions such
as FAIRification, lifecycle management, definition of roles and
responsibilities, lineage across transformations and provenance from source
systems. This metadata model is a prerequisite to automatize data governance,
make it fit-for-purpose to each use case and dynamically adapting it to
business changes.
- Abstract（参考訳）: 個人や組織は常に成長するデータ量に対処し、内容やフォーマットは異質である。
このデータから価値を得て、複数の利用に関連する固有のリスクを最小化する前提条件は、データの品質とライフサイクルの制御をもたらす適切なデータ管理プロセスである。
人とポリシーに依存する一般的なデータガバナンスフレームワークは、圧倒的なデータ複雑性に欠けています。
しかし、高品質な標準を達成するためには、この複雑さを活用する必要がある。
後者は、このデータで訓練された生成的人工知能を含む、ダウンストリームのデータ使用の結果を条件とする。
本稿では,メタデータ駆動,アジャイル,(準)自動データガバナンス(すなわちデータガバナンス 4.0)を実現する,シンプルでコスト効率のよいフレームワークを構築した具体的経験を報告する。
我々は,25年間の臨床研究データを企業規模で,完全に生産的な環境で統合するために,このフレームワークの実装と利用について説明する。
このフレームワークはセマンティックウェブの原則を利用する方法論と技術の両方を含んでいる。
ガバナンスの原則を含むビジネスコンテキストにおけるデータ資産アバターを記述するナレッジグラフを構築しました。
エンタープライズ上のオントロジーによって記述された複数のオントロジーは、FAIRification、ライフサイクル管理、役割と責任の定義、トランスフォーメーション間の血統、ソースコードからの証明といった重要なガバナンスのアクションを可能にします。
このメタデータモデルは、データガバナンスを自動化し、各ユースケースに適合させ、ビジネスの変化に動的に適用するための前提条件です。
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