Conhecer o Knowledge Catalog

O Knowledge Catalog (antigo Dataplex Universal Catalog) é uma solução de governança de dados com tecnologia de IA que oferece contexto de dados de alta qualidade para que os agentes fundamentem o conteúdo gerado. Esta página oferece casos de uso práticos para ajudar você a começar a usar o Knowledge Catalog.

Visão geral do Catálogo de Conhecimento Knowledge Catalog para IA

Criar e ativar agentes de IA

Execute consultas complexas em linguagem natural em recursos de dados empresariais usando um agente de descoberta que faz chamadas da API Knowledge Catalog (Python).
Gere visões gerais com tecnologia de IA para seus recursos de dados em grande escala usando um agente de enriquecimento que faz chamadas da API Knowledge Catalog (Python).
Verifique se o Knowledge Catalog pode distinguir entre dados de origem e derivados temporários usando consultas em linguagem natural para a CLI do Gemini conectada a um servidor MCP local.

Estabelecer a governança de dados

Configure um data lake realista e "bagunçado" no BigQuery, aplique tags de metadados rígidas (aspectos) para diferenciar dados válidos de ruídos e use a CLI do Gemini para verificar se ele segue suas regras.
Anexe metadados estruturados e orientados a esquemas (aspectos) e definições de negócios (glossários) aos seus recursos de dados (entradas) usando o console do Google Cloud.
Crie tabelas do Apache Iceberg, aplique políticas de dados centralizadas para segurança no nível da coluna, defina políticas de segurança e visualize a linhagem de dados automatizada.

Analisar a linhagem de dados

Identifique como as transformações de dados afetam os recursos downstream, a integridade de dados e os fluxos de trabalho.
Rastreie o fluxo de dados sensíveis até o processo que os move de um local confiável para um não confiável.
Reduza os custos de armazenamento identificando recursos que não são usados ativamente como fontes para outros processos.

Automatizar a qualidade de dados com IA

Com a CLI do Gemini, use consultas em linguagem natural para criar perfis de dados e gerar regras de qualidade de dados. Depois, implante regras de qualidade de dados como verificações automatizadas.