Qu’est-ce que la gestion des métadonnées ? Avantages, cadre, outils, cas d'utilisation, meilleures pratiques

Qu’est-ce que la gestion des métadonnées ?

Avant de faire la lumière sur la gestion des métadonnées, il est crucial de comprendre ce que sont les métadonnées. Métadonnées fait référence aux informations sur vos données. Ces données comprennent des éléments représentatifs de leur contexte, de leur contenu et de leurs caractéristiques. Il vous aide à découvrir, accéder, utiliser, stocker et récupérer vos données, avec un large éventail de variantes.

Métadonnées d'une image. Image de Astera.

Examinons certains des types de métadonnées ci-dessous :

• Métadonnées opérationnelles : détaille comment et quand les données apparaissent et se transforment. Ce type de métadonnées permet de gérer, de surveiller et d'optimiser les performances de l'architecture système. Les exemples incluent les horodatages, les journaux d'exécution, lignage de donnéeset le mappage des dépendances.
• Métadonnées légales : implique les aspects juridiques de l’utilisation des données. Cette variante vise à protéger les créateurs de données et à réglementer la manière dont on utilise les données. Les exemples incluent les droits d’auteur, les licences et les droits d’utilisation.
• Métadonnées descriptives : décrit le contenu (quoi, quand, où et qui). Il aide à identifier, découvrir, trouver et utiliser les ressources de données. Les exemples incluent le titre, l'auteur, les mots-clés et le résumé.
• Métadonnées techniques : comprend les détails techniques du fichier de données. Cette variation des métadonnées garantit une interprétation correcte des données par les logiciels. Les exemples incluent la taille du fichier, le format (pdf, jpeg), l'encodage (UTF-8) et le type de compression.
• Métadonnées du processus : suit les étapes de traitement des données. Il garantit la qualité et la reproductibilité des données en documentant la manière dont les données ont été dérivées et transformées, y compris leur origine. Les exemples incluent les actions (telles que les étapes de nettoyage des données), les outils utilisés, les tests effectués et le lignage (source de données).
• Métadonnées de conservation : préserve les données pour un accès à long terme, garantissant qu'elles restent utilisables au fil du temps en fournissant des informations pour les soins futurs. Les exemples incluent l'emplacement de sauvegarde, l'historique de migration (changements de format) et les signatures numériques.

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  Types de métadonnées. Image de Astera.

Pour vous aider à simplifier votre parcours vers la gestion des métadonnées, nous approfondirons cette notion, expliquant sa signification, ses différents types, comment la structurer pour des résultats optimaux, la valeur que vous gagnerez, quels outils sont impliqués et comment vous pouvez choisir un ajustement. un, ainsi que les meilleures pratiques garantissant la maximisation de la valeur. Commençons par les bases.

La gestion des métadonnées est la « pratique » de gestion des données sur les données.

Gestion des métadonnées aide à créer un langage commun pour vos données. En d’autres termes, il standardise vos données en les collectant, en les organisant et en les conservant à l’aide d’un ensemble d’activités, de politiques et de technologies. En conséquence, vos données deviennent plus rapides à découvrir, plus faciles à comprendre et plus accessibles aux humains et aux machines.

Prenons un exemple de catalogue de bibliothèque. Une bibliothèque ne se contenterait pas de stocker des livres sur des étagères aléatoires ; il les catégoriserait, les étiqueterait et aurait des entrées dans un système de catalogue. La gestion des métadonnées fait la même chose pour vos données. Cela facilite la recherche, l'interprétation et l'utilisation des métadonnées, vous aidant à trouver ce dont vous avez besoin et garantissant qu'il est exempt d'erreurs.

En conséquence, toutes les personnes travaillant avec le cœur des données, y compris les experts techniques, les commerciaux, les managers et les moteurs de recherche, peuvent mieux maximiser leurs avantages et prendre des décisions éclairées.

Exemple de gestion des métadonnées

Imaginez une vaste bibliothèque de films et d'émissions sur des plateformes de streaming comme Netflix ou Prime Video comme collection de données. Il contient une grande variété de contenus. Ce contenu est vos données. Cependant, trouver le film parfait devient intimidant sans un système de catalogage approprié.

Cette situation est où Gestion des métadonnées simplifie les choses. Chaque élément de contenu comprend des détails tels que le titre, le genre, le synopsis, les acteurs, la langue, la date de sortie, etc., appelés métadonnées. Il fonctionne comme une entrée de catalogue détaillée, offrant un guide rapide permettant aux téléspectateurs de parcourir le contenu et de trouver ce qu'ils aiment.

Comme indiqué ci-dessus, les services de streaming exploitent la gestion des métadonnées pour catégoriser efficacement le contenu (métadonnées) selon plusieurs variables. Les métadonnées leur permettent de fournir des recommandations personnalisées, des listes de lecture personnalisées et un regroupement dynamique de contenu, le tout piloté par l'analyse des métadonnées. Par la suite, cette stratégie personnalise l'expérience de streaming en fonction des préférences des utilisateurs, leur permettant ainsi d'explorer plus facilement de nouveaux favoris et de revisiter des classiques appréciés.

Gestion des données de référence vs gestion des métadonnées

Avant de continuer, il est essentiel de clarifier que si la gestion des données de référence (MDM) et la gestion des métadonnées sont des composants cruciaux de la gestion et de la gouvernance des données, ce sont deux concepts uniques et, par conséquent, non interchangeables.

Les données de base décrivent les informations de base nécessaires aux opérations ou transactions au sein d'une entreprise. Ces données incluent, sans s'y limiter, les identifiants ou attributs uniques des entités commerciales, par exemple les identifiants de produits, les noms de clients et les succursales de l'entreprise. La gestion des données de référence est une fonction métier qui vise à créer une vue unifiée, précise et cohérente de ces données. Cela implique de collecter, nettoyer, gérer, partager et protéger ces données pour garantir le bon fonctionnement de tout.

Les exemples incluent des informations telles que les formats de fichiers tels que mp3 pour les fichiers audio et pdf pour les documents, entre autres. La gestion des métadonnées est la stratégie centrée sur l'organisation, la gestion et la gouvernance des métadonnées.

Pourquoi la gestion des métadonnées est-elle importante ?

Les données n’ont de valeur que si elles sont fiables. Il n'est pas facile de savoir s'ils sont exacts, à jour ou pertinents sans un contexte approprié. La gestion des métadonnées est essentielle pour fournir ce contexte aux données et constitue la pierre angulaire d'une gouvernance efficace des données et d'une gestion intelligente des données, garantissant que vos données sont fiables et authentiques. À l'aide de politiques et de normes précises, cette pratique vous aide à gérer les données concernant vos données (métadonnées) et à surveiller leur qualité et leur pertinence, garantissant ainsi le respect de la réglementation.

De plus, il révèle des informations qui simplifient la découverte des données, les risques qui y sont associés, leur valeur, la manière de les utiliser et la relation entre les éléments de données, permettant ainsi une cartographie transparente des flux de données. De plus, lorsqu'elle est alimentée par l'IA et l'apprentissage automatique, la solution de gestion des métadonnées est qualifiée d'« active », ce qui signifie qu'elle atteint la puissance nécessaire pour s'intégrer à d'autres applications, y compris les programmes d'analyse de données, et qu'elle est simultanément améliorée en utilisant les connaissances humaines, générant finalement des informations nouvelles et précises.

Interrelation entre les métadonnées et d'autres applications. Image de Astera.

Voici quelques-unes des questions que différents personas ou équipes au sein d’une même organisation peuvent se poser (grâce à la gestion des métadonnées) et évaluer leurs performances tout en garantissant une source unique de vérité pour tous :

La manière dont la gestion des métadonnées permet aux équipes de prendre des décisions fondées sur les données. Image de Astera.

Ces valeurs ajoutées ne sont que la pointe de l’iceberg. Avec plus de 5.44 milliards utilisateurs d'Internet dans le monde en avril 2024, la quantité de données créées, stockées, copiées et consommées devrait exploser pour atteindre 181 zettaoctets d’ici 2025. Cela dit, il est plus crucial que jamais de gérer correctement des métadonnées d’une telle ampleur.

Avantages de la gestion des métadonnées

Ayant reçu différents noms, de « glossaire métier des données » et « catalogage de données » à « source unique de vérité », la gestion des métadonnées joue un rôle central comparable à celui de la pierre de Rosette dans le domaine des données.

Il décrypte le sens et le contexte des données pour chacun, tout comme le Rosetta Stone a débloqué l'histoire et la culture de l'Égypte ancienne, les rendant compréhensibles. Pour une meilleure compréhension, examinons certains de ses avantages, qui le rendent indispensable pour les entreprises basées sur les données :

1. Découverte et convivialité des données
2. Cohérence et unification des données
3. Traçabilité et gouvernance des données de bout en bout
4. Économies de temps et de coûts
5. Intégration de données et collaboration

1. Découverte et convivialité des données :

La gestion des métadonnées est une solution complète catalogue de données qui vous permet de découvrir des ensembles de données pertinents. Cette découvrabilité augmente l’accessibilité, permettant une meilleure utilisation des données et une prise de décision éclairée.

2. Cohérence et unification des données :

Il établit une approche standardisée pour définir les données au sein d’une organisation. Ainsi, chaque service a accès aux métadonnées dont il a besoin pour comprendre et gérer efficacement ses systèmes, ses données et ses opérations. Cette pratique favorise la cohérence, rationalise la gouvernance des données, unifie l'approche de l'entreprise en matière de données et entraîne moins de problèmes de récupération de données.

3. Lignée et gouvernance des données de bout en bout :

La gestion des métadonnées enregistre un ensemble de données depuis son origine jusqu'à chaque transformation qu'il subit. Ces journaux détaillés aident à suivre les données pour les réglementations et à effectuer des évaluations de la qualité des données et une analyse des causes profondes, garantissant ainsi la qualité des données et l'atténuation des risques.

4. Gain de temps et d'argent :

L'automatisation et la standardisation de la gestion des métadonnées permettent aux entreprises de réaffecter leurs ressources à des tâches hautement prioritaires. Cette pratique permet d'économiser le temps de ressource précédemment consacré aux tâches manuelles. De plus, cela entraîne des économies dans des domaines tels que la conception, la conversion et la cartographie des données.

5. Intégration de données et collaboration:

La gestion des métadonnées permet une intégration transparente dans diverses sources, systèmes et applications en documentant les structures, les formats, le contenu et les relations des données. De plus, il permet de comprendre les connexions et les dépendances entre les différents actifs de données, garantissant ainsi l'intégration et la collaboration entre les départements.

Avantages de la gestion des métadonnées. Image de Astera.

Grâce à ces contributions significatives, la croissance du marché de la gestion des métadonnées explose à l'échelle mondiale, affichant un taux de croissance annuel composé (TCAC) impressionnant de 22.18% 2023 à 2028 .

Marché de la gestion des métadonnées d’entreprise – Taux de croissance par région. Source : Renseignements du Mordor.

Comment fonctionne la gestion des métadonnées ?

Une utilisation efficace des données repose sur une base de données solide. La gestion des métadonnées fournit cette base concrète partagée en organisant et en comprenant les métadonnées des données. Voici un aperçu de son fonctionnement :

Étape 1 : Collecte de métadonnées

Cela commence par collecter des métadonnées à partir de diverses sources de données, y compris les systèmes sur site et cloud. Ces sources de données comprennent lacs de données, entrepôts, bases de données, systèmes de fichiers, applications et intégration de données outils. Ce processus vise à comprendre avec précision la structure, le format et le contenu des données, garantissant ainsi leur fiabilité et leur adéquation aux initiatives d'analyse et de science des données.

Étape 2 : conservation des métadonnées

Après la collecte, les métadonnées brutes sont organisées avec un contexte commercial pertinent pour une compréhension partagée. Il est catégorisé et organisé par objectif et usage, enrichi d'attributs et de relations. Ces données sont ensuite cataloguées dans un référentiel central, garantissant qu'elles sont consultables et accessibles. De plus, les commentaires des utilisateurs, notamment les notes, les avis et les certifications, renforcent encore sa valeur en fournissant un aperçu de son utilité pour les autres.

Étape 3 : Gestion intelligente des métadonnées

La dernière étape, la gestion intelligente des métadonnées, utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour analyser ces ensembles de données en profondeur. Ces technologies examinent les métadonnées pour découvrir le traçage des données, révéler les connexions cachées et identifier les ensembles de données similaires, en les classant en fonction des besoins des utilisateurs. Ce processus permet aux utilisateurs de découvrir les informations les plus pertinentes pour une tâche donnée. En fin de compte, cette approche transforme les données brutes en un actif stratégique, permettant de prendre des décisions confiantes et fondées sur les données.

Qu'est-ce qu'un cadre de gestion des métadonnées (MMF) ?

Le cadre de gestion des métadonnées fait référence à l'approche d'une organisation en matière de création, de traitement, de gouvernance et d'utilisation de ses métadonnées. Ce cadre comprend les éléments suivants :

1. But et objectif : Identifier un domaine ciblé que vous essayez de résoudre ou d'améliorer.
2. Les parties prenantes: L’implication des propriétaires de données concernés dès le début garantit que le cadre est correctement façonné dès le départ.
3. Stratégie: Définir les types de métadonnées sur lesquels vous travaillerez et fixer des buts et des objectifs prioritaires pour la gestion des métadonnées.
4. Archi Définir des normes, des modèles et des lignes directrices pour garantir une approche unifiée dans toute l’organisation.
5. processus: Créer des processus et des flux de travail pour la collecte, la documentation et la maintenance des métadonnées avec des rôles et des responsabilités définis.
6. Outils et Technologies : Sélectionner et mettre en œuvre des outils et des technologies faciles à utiliser, permettre la standardisation des ensembles de données et s'aligner sur les exigences et les objectifs de votre organisation en matière de catalogage, de modélisation, de référentiels, de profilage et de traçabilité des données.
7. Intégration: Assurez-vous que vos métadonnées s'intègrent à la pile technologique existante.
8. Gouvernance: Établissement gouvernance des métadonnées processus pour garantir l’intégrité, la sécurité et la conformité des métadonnées. De plus, mettez en place un organe de gouvernance des données pour superviser votre cadre de gestion des métadonnées et résoudre les conflits.
9. Formation et éducation: Offrir une formation et un enseignement pour améliorer la sensibilisation et les compétences en matière de gestion des métadonnées. Cette pratique comprend un programme complet qui informe les parties prenantes sur l'importance de la gestion des métadonnées, leurs rôles et l'utilisation des outils et processus établis.
10. Amélioration continue: Évaluer et améliorer régulièrement le cadre en fonction des commentaires des utilisateurs et des tendances d'utilisation observées.

Astera Cadre de gestion des métadonnées

Cas d'utilisation de la gestion des métadonnées

Une gestion efficace des métadonnées ouvre la voie à un large éventail de fonctionnalités pour les organisations. Explorons certaines de ces applications :

1. Efficacité et dépannage améliorés
2. Analyse de données améliorée
3. Utilisation des données et optimisation des coûts
4. Sécurité et conformité automatisées des données
5. Gouvernance efficace des données
6. Intégration et intégration rationalisées

1. Efficacité et dépannage améliorés :

Le suivi automatisé du lignage, un composant essentiel de la gestion des métadonnées, visualise le flux de données depuis son origine jusqu'à toutes les transformations qu'il subit. Cette approche permet aux équipes chargées des données d'analyser les causes profondes à une vitesse fulgurante en identifiant la source exacte des problèmes dans les requêtes ou les rapports. En conséquence, cela fait gagner beaucoup de temps aux professionnels des données, améliorant ainsi les capacités de résolution de problèmes au sein de l’équipe.

2. Analyse de données améliorée :

Des métadonnées bien gérées sont fondamentales pour assurer la qualité et la cohérence – conditions préalables à une analyse de données efficace. Il facilite les initiatives d'analyse en libre-service et de business intelligence en rendant les actifs de données plus facilement détectables et accessibles aux utilisateurs professionnels, favorisant ainsi une culture axée sur les données.

3. Utilisation des données et optimisation des coûts :

En analysant les modèles d'utilisation, tels que l'identification des tables fréquemment ou rarement consultées ou des requêtes inefficaces, la gestion des métadonnées permet aux organisations de prendre des décisions éclairées sur l'optimisation de leurs ressources de stockage et de traitement de données. Ces informations permettent de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité de l’entrepôt de données.

4. Sécurité et conformité automatisées des données :

La gestion des métadonnées est essentielle pour automatiser la classification des données conformément aux exigences réglementaires (par exemple, les informations personnelles en vertu du RGPD de l'UE ou les données d'équipe internes). Ce mécanisme applique les protocoles de sécurité, aidant les organisations à maintenir la conformité et la sécurité des données tout en réduisant les risques associés aux violations de données.

5. Gouvernance des données efficace :

La gouvernance des données nécessite une vision globale des données pour réaliser pleinement leur potentiel. La gestion des métadonnées permet cela, en gérant l'ensemble du cycle de vie des données tout en garantissant leur qualité, leur accessibilité, leur disponibilité et leur sécurité.

6. Intégration et intégration simplifiées :

Un logiciel de gestion des métadonnées d'entreprise offre aux utilisateurs finaux un accès direct aux métadonnées pertinentes au sein de leurs outils, simplifiant ainsi les processus d'intégration et l'intégration organisationnelle des nouveaux employés.

Outils de gestion des métadonnées

Un outil de gestion des métadonnées est un logiciel conçu pour aider les organisations à collecter, organiser, stocker et gérer efficacement les métadonnées. Ces outils permettent aux organisations de comprendre et d'exploiter pleinement leurs données, en fournissant un système centralisé pour le catalogage, la surveillance et l'analyse du traçage, des relations et des modèles d'utilisation des données.

Capacités d'une solution de gestion de métadonnées

Les outils de gestion des métadonnées englobent de nombreuses fonctionnalités telles que le catalogue de données, le glossaire métier, le traçage des données, le profilage des données, l'interopérabilité et l'analyse d'impact. Leur marché devrait connaître un taux de croissance annuel composé de 18.4% d'ici 2029.

Bien que ces outils offrent de nombreux avantages, il est essentiel de bien évaluer le programme avant d’en adopter un. Voici quelques-unes des fonctionnalités à rechercher dans une solution de gestion des métadonnées :

1. Inventaire des données :

De quelles données disposez-vous et où sont-elles stockées ?

Inventaire des données, également appelé cartographie des données, agit comme un répertoire, répertoriant toutes les ressources de données de votre organisation et leur emplacement de stockage. Cette vue granulaire facilite la gouvernance des données en garantissant l'utilisation des données de réponse.

Par exemple, vous pouvez suivre la manière dont les données que vous avez récupérées (c'est-à-dire les données de réponse) à partir de la recherche de métadonnées (par exemple les noms des clients) sont utilisées ultérieurement. Cette fonctionnalité vous permet de voir qui accède aux données, comment la personne concernée les utilise et son impact sur les données (lignage des données).

2. Catalogue de données :

Où sont nos données et comment pouvons-nous y accéder ?

Contrairement aux inventaires de données, les catalogues de données sont comme des moteurs de recherche avancés pour vos données. Ces outils automatisés analysent et cataloguent activement les données sur divers emplacements de stockage : bases de données, lacs de données et entrepôts de données – permettant aux utilisateurs professionnels de découvrir beaucoup plus facilement les ensembles de données spécifiques dont ils ont besoin.

3. Lignage des données :

Où sont passées nos données et quels changements ont-elles subi ?

Le lignage des données agit comme une carte en coulisses pour vos données. Il suit le parcours de vos données depuis leur origine (c'est-à-dire la source) jusqu'à leur utilisation finale (c'est-à-dire la destination) en passant par toute transformation qu'elles subissent. Ces informations sont utiles pour l'analyse d'impact, où vous devez prédire les conséquences des modifications apportées aux sources de données ou aux méthodes de traitement.

4. Étiquetage

Comment enrichir et adapter nos données aux besoins futurs ?

Le balisage implique l'attribution d'étiquettes pertinentes, appelées balises de métadonnées, à l'inventaire de données pour les catégoriser et les décrire avec des mots-clés, les rendant ainsi hautement consultables et adaptables aux besoins changeants de l'entreprise. Certains outils peuvent même automatiser le marquage en fonction de modèles, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs.

5. Correspondance des données

Comment pouvons-nous garantir que nos métadonnées reflètent avec précision les relations entre les actifs de données ?

La mise en correspondance des données permet d'identifier les connexions entre différents éléments de métadonnées. Prenons l'exemple de deux ensembles de données qui peuvent contenir des informations similaires mais qui diffèrent légèrement par leurs noms ou leurs formats. Les outils de gestion des métadonnées dotés d'une capacité intégrée de mise en correspondance des données comparent automatiquement ces ensembles de données et identifient les correspondances potentielles, rendant ainsi vos recherches de données plus précises.

6. Coopération

Que signifient nos données (offrent du contexte) à nos équipes ?

Une gestion efficace des métadonnées nécessite une communication claire entre les équipes sur les définitions et l'utilisation des données. Ainsi, les fonctionnalités de collaboration telles que les commentaires, les annotations et le contrôle de version créent une plate-forme centrale de dialogue sur ces aspects. Pour cela, la documentation de chaque interaction entre les équipes est vitale et doit être proposée par la solution de gestion des métadonnées. Cette transparence favorise le partage des connaissances, aide à résoudre les incohérences dans la compréhension des données et conduit finalement à de meilleures décisions fondées sur les données.

Six questions à se poser lors du choix d'un outil de gestion de métadonnées. Image de Astera.

Bonnes pratiques de gestion des métadonnées

Voici quelques-unes des façons que vous pouvez utiliser pour maximiser la valeur de votre gestion des métadonnées et sa durabilité :

1. Établissez une base de métadonnées unifiée : Créez un référentiel central pour les métadonnées afin de fournir des informations sur toutes les pratiques de gestion des données.
2. Exploitez la puissance des six catégories de métadonnées : Générez des informations basées sur les métadonnées en capturant les six catégories de métadonnées (opérationnelles, juridiques, descriptives, techniques, de processus et de conservation) pour maximiser la valeur de vos données.
3. Intégrez l'IA/ML pour augmenter votre gestion des métadonnées: Tirez parti de l’IA/ML en plus de votre base de métadonnées unifiées pour rendre les processus de données cloud intelligents et adaptables.
4. Offrez aux utilisateurs un catalogue de données alimenté par l'IA : Capturez et enrichissez les métadonnées d'entreprise avec le contexte commercial à l'aide d'un catalogue de données basé sur l'IA, rendant les données pertinentes détectables, accessibles, compréhensibles et dignes de confiance.
5. Assurer une gestion des métadonnées évolutive et complète : Bénéficiez d'une gestion inégalée des métadonnées, en offrant une connectivité étendue dans les environnements multi-cloud, sur site, les applications et ETL/BI outils; capacités approfondies d'extraction de métadonnées et de compréhension du lignage des données (par exemple, grâce à l'analyse du code de base de données) et évolutivité pour prendre en charge des millions d'actifs de métadonnées, répondant ainsi aux exigences du paysage de données moderne.
6. Gouverner efficacement les modèles IA/ML : Établissez une gouvernance pour les modèles IA/ML en gérant leurs métadonnées, en permettant la mesure des performances par rapport aux objectifs commerciaux et en atténuant les biais algorithmiques.
7. Établir un programme de leadership en matière de métadonnées : Veiller à ce que les responsables des métadonnées fassent partie de l’équipe de gouvernance pour opérationnaliser les politiques de gestion des métadonnées, favorisant ainsi le succès en donnant l’exemple.
8. Investissez dans un outil de gestion des métadonnées approprié : Une fois que vous aurez finalisé votre stratégie, votre portée, vos rôles et vos normes en matière de métadonnées, vous serez en mesure d'identifier les fonctionnalités essentielles dont votre entreprise a besoin dans un système de gestion des métadonnées. Cette analyse peut vous amener à acquérir un nouvel outil dédié ou à exploiter les référentiels de métadonnées existants au sein de vos outils actuels de gestion de données ou de business intelligence.
9. Maintenir la cohérence dans toute l’organisation : Une fois lancé, créez systématiquement des métadonnées conformément aux politiques et aux normes et communiquez leur importance à tous les utilisateurs de données et parties prenantes, en garantissant leur engagement et leur engagement.

Mot de la fin

Tout comme une carte facilite l’exploration, des métadonnées bien gérées contribuent à maximiser la valeur de vos données. La gestion des métadonnées établit une approche standardisée pour décrire et organiser vos actifs de données. Il améliore la découverte et la compréhension des données, améliorant ainsi la prise de décision éclairée à tous les niveaux.

AsteraL'outil d'entreposage de données basé sur les métadonnées de vous aide à prioriser la gestion des métadonnées en automatisant la découverte, la catégorisation et la gestion de vos métadonnées. Il permet une compréhension des données partagées à l'échelle de l'entreprise, rendant vos métadonnées facilement consultables et interprétables.

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