Knowledge Catalog 应用场景

探索 Knowledge Catalog(以前称为 Dataplex Universal Catalog)中的实践教程和架构指南。了解如何注入和丰富元数据、建立数据治理、跟踪全面的沿袭,以及依托企业级数据背景信息来接地 AI 智能体。
搜索和检索 代码和 API
构建用于发现数据的智能体

使用发现智能体对企业数据资产运行复杂的自然语言查询,该智能体可进行 Knowledge Catalog API 调用 (Python)。

丰富 代码和 API
构建用于丰富元数据的智能体

使用丰富智能体大规模生成 AI 驱动的数据资产概览,该智能体可进行 Knowledge Catalog API 调用 (Python)。

参考架构 搜索和检索
为分布式数据实现智能体分析工作流

使用 AI 智能体和 Knowledge Catalog 作为上下文图,跨分布式数据存储设计跨云分析工作流。

丰富 控制台
建立基础数据上下文

使用 Google Cloud 控制台将结构化、架构驱动的元数据(方面)和业务定义(词汇表)附加到数据资产(条目)。

数据治理 搜索和检索 代码和 API
使用 Knowledge Catalog 实现符合政策的湖仓一体架构访问

创建 Apache Iceberg 表,强制执行列级安全集中式数据政策,定义安全政策,并直观呈现自动数据沿袭。

丰富 控制台
对结构化数据使用发现扫描

自动从 BigQuery 等 Google 服务注入元数据。

汇总 控制台 代码和 API
管理条目和注入自定义来源

使用开放式 API 为自定义数据源中的元数据编制索引。

数据质量 丰富 代码和 API
构建政策即代码数据质量工作流

借助 Antigravity CLI,使用自然语言查询来分析数据并生成质量规则,然后将数据质量规则部署为自动扫描。

搜索和检索 控制台
使用 Antigravity CLI 测试数据上下文

使用自然语言查询 Antigravity CLI,验证 Knowledge Catalog 是否可以区分源数据和临时派生数据。

数据治理 数据沿袭 控制台
分析数据更改的影响

确定数据转换如何影响下游资源、数据完整性和工作流。

数据治理 数据沿袭 控制台
分析 PII 泄露的原因

将敏感数据的流向追溯到将其从可信位置移至不可信位置的过程。

数据治理 数据沿袭 控制台
优化存储费用

通过识别未被其他进程积极用作来源的资产来降低存储费用。

搜索和检索 代码和 API
检索数据资产的上下文

使用单个 API 请求检索数据资产的预格式化、LLM 就绪上下文。