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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Qu'est-ce que les métadonnées et pourquoi est-ce important ?

Saba Jahangir

Stratégiste Content

17 Mai 2024

Qu'est-ce que les métadonnées ?

Les métadonnées font référence aux informations sur les données qui leur donnent plus de contexte et de pertinence. Il enregistre les aspects essentiels des données (par exemple, la date, la taille, la propriété, le type de données ou d'autres sources de données) pour aider les utilisateurs à les découvrir, les identifier, les comprendre, les organiser, les récupérer et les utiliser, transformant ainsi les informations en actifs critiques pour l'entreprise.

Considérez-le comme des étiquettes sur une boîte qui décrivent ce qu'il y a à l'intérieur. Les métadonnées facilitent la recherche et l'utilisation des données dont vous avez besoin. Les éléments de métadonnées typiques incluent :

  • Détails du contenu : titre, description, balises et catégories
  • Informations de propriété/d'accès : créateur, date de création, modificateur et contrôles d'accès

Quels sont quelques exemples de métadonnées ?

Prenons un exemple pour une meilleure compréhension :

Métadonnées d'un fichier tableur :

Métadonnées d'un fichier de feuille de calcul. Image de Astera.

Métadonnées d'un fichier de feuille de calcul. Image de Astera.

Les feuilles de calcul contiennent différents types de métadonnées, notamment les en-têtes de colonnes et le nombre de lignes et de colonnes. Dans l'exemple ci-dessus, la ligne du tableau, les en-têtes de colonne et le commentaire de Saba sont des exemples de métadonnées, car ils fournissent un contexte aux données des lignes suivantes. Ce type de métadonnées facilite le travail avec les données actuelles.

Les autres éléments de métadonnées d'une feuille de calcul incluent les descriptions de sources, les relations entre les tables, les règles de validation des données, les types de données, les statistiques de colonnes (valeurs manquantes, valeurs minimales ou maximales, distribution), les informations sur la propriété des données, la date de création, les commentaires et l'historique des mises à jour.

D'autres exemples: 

En plus d'une feuille de calcul, les métadonnées facilitent l'organisation et la catégorisation d'un large éventail d'actifs numériques, notamment des images, des pages Web, des fichiers informatiques, des documents, des fichiers du système d'information géographique (SIG), des bases de données relationnelles, des bases de données graphiques, des e-mails, du code d'application, des fichiers multimédias. contenu (vidéos) et enregistrements audio.

Pourquoi les métadonnées sont-elles plus importantes que jamais aujourd’hui ? 

Gestion des métadonnées va au-delà de la description du contenu. Il contribue à rendre les informations cruciales consultables et découvrables – largement adopté aujourd'hui pour des raisons organisationnelles et efficaces. gestion des données fins. Pour n'en nommer que quelques-uns, il :

Améliore l'organisation des données

Les métadonnées gèrent d'énormes volumes de données grâce à la catégorisation. Les détails descriptifs, techniques et structurels de vos données servent de base pour étiqueter, catégoriser, localiser et récupérer les données, économisant ainsi du temps et des efforts, améliorant ainsi la productivité.

Améliore la gestion des données

Il fournit des informations sur la traçabilité des données (sa date d'origine et les transformations qu'elles ont subies), qui peut y accéder et comment elles interagissent avec d'autres données. Cela permet d'éviter les incohérences ou les erreurs de données, améliorant ainsi qualité des données et par la suite améliorer les processus commerciaux.

Augmente les capacités de prise de décision

La complexité croissante des données rend l’analyse de vastes volumes de données difficile et irréaliste. Les métadonnées contextualisent et ajoutent plus de structure à ces données, permettant une meilleure compréhension. De plus, lorsqu'il est alimenté par des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique, le processus de détection et de correction des anomalies, de marquage et de catégorisation s'automatise, améliorant ainsi la découverte et l'exactitude des données, permettant des décisions éclairées.   

Aide à la conformité et à la sécurité

Lorsqu'il En ce qui concerne le stockage, l'utilisation et la conservation des données, en particulier les informations personnelles, chaque entreprise doit respecter les réglementations de conformité décrites (par exemple HIPAA) quel que soit le secteur d'activité. Les métadonnées facilitent cela en fournissant des informations sur le propriétaire ou le(s) créateur(s) des données et leur lignée, aidant ainsi à suivre le cycle de vie du document. De plus, les métadonnées telles que les niveaux d'accès, le cryptage et les pistes d'audit garantissent l'intégrité et la confidentialité des données.

De plus, les métadonnées prennent en charge l'efficacité intégration de données et lisse migration de données, tout en permettant la collaboration et en favorisant les affiliations entre les systèmes d'entreprise tels que l'ERP et le CRM. De plus, il s’agit d’un outil puissant pour la découverte de contenu moderne et une expérience client améliorée. Il permet aux acheteurs potentiels de trouver des titres pertinents grâce à une recherche et une navigation rapides. Des métadonnées claires aident les clients à comprendre les détails des produits et à prendre des décisions d'achat éclairées.

Le rôle des métadonnées dans la gestion des données

Les métadonnées fournissent une multitude d'informations sur vos actifs de données pour libérer leur vraie valeur.

Image Astera.

Image Astera.

Voici comment il gère efficacement vos données dans toutes les dimensions :

  • Contexte supplémentaire : Les métadonnées ajoutent une couche d'explication à vos données stockées dans des bases de données ou des systèmes. Il détaille la source d'origine des données (d'où elles proviennent), leur format (comment elles sont structurées, par exemple des chiffres ou du texte) et toutes les transformations qu'elles ont subies (telles que des calculs ou des ajustements). Ce contexte supplémentaire permet aux utilisateurs d'interpréter les données avec précision et de choisir les techniques les plus appropriées pour extraire des informations fiables.
  • Rechercher et filtrer : Les métadonnées facilitent les fonctionnalités de recherche textuelle internes au sein des bases de données. Les attributs descriptifs des métadonnées, tels que les mots-clés, les titres et les résumés, fournissent un contexte dans les résultats de recherche et permettent aux utilisateurs de localiser rapidement des ensembles de données pertinents grâce à des outils de recherche internes. De plus, les métadonnées permettent de filtrer et de trier les résultats de recherche en fonction de critères spécifiques, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts autrement consacrés à passer au crible des données non pertinentes.
  • Structure logique : Les métadonnées rationalisent la façon dont vos données sont organisées. Il définit les connexions entre les éléments de données, les dépendances les uns par rapport aux autres et leur hiérarchie au sein d'un ensemble de données plus vaste. Cette répartition détaillée permet d'obtenir une structure de données logique et bien organisée, ce qui rend le stockage, la récupération et l'intégration de différents ensembles de données plus efficaces.
Illustration de la manière dont les métadonnées établissent des relations entre les données clés. Image de Astera.

Illustration de la manière dont les métadonnées établissent des relations entre les données clés. Image de Astera.

  • Suivi de la lignée : Les métadonnées permettent de suivre l'origine et les transformations qu'un ensemble de données au sein d'une base de données subit tout au long de son cycle de vie. Un historique documenté avec traçabilité permet aux utilisateurs d'évaluer la validité et la fiabilité des données, garantissant ainsi qu'ils travaillent avec des informations précises pour une prise de décision éclairée.
  • Contrôles de qualité des données: Les métadonnées peuvent contenir des informations sur les contrôles de qualité des données et les processus de validation effectués sur les données stockées dans les bases de données. En offrant plus de visibilité sur le cycle de vie des données, les métadonnées permettent aux utilisateurs d'évaluer l'exactitude et l'exhaustivité d'un ensemble de données avant de l'utiliser à des fins d'analyse.
  • Contrôle d'accès: Les métadonnées facilitent la gestion des autorisations d'accès aux données de base de données en fournissant des informations sur les rôles des utilisateurs, les niveaux de sensibilité des données et d'autres attributs pertinents pour le contrôle d'accès. Par exemple, un administrateur de base de données peut définir une règle selon laquelle seuls les utilisateurs ayant le rôle de « gestionnaire » peuvent accéder aux données marquées « confidentielles » dans les métadonnées. En spécifiant les rôles des utilisateurs et les niveaux d'autorisation, les métadonnées contribuent à garantir que seul le personnel autorisé peut accéder aux données sensibles ou confidentielles, renforçant ainsi la responsabilité et la sécurité des données.
  • Instructions d'accès claires: Une fois qu'un ensemble de données pertinent est localisé, les métadonnées détaillent les méthodes d'accès, y compris les exigences d'authentification et d'autorisation. Avec des instructions d'accès claires, les utilisateurs peuvent obtenir les données dont ils ont besoin pour l'analyse sans aucune confusion, rationalisant ainsi le processus de récupération des données. 
  • Partage standardisé : Il permet la création de formats de données cohérents dans différents ensembles de données de votre système de base de données. En fournissant un format standardisé, les métadonnées facilitent le partage transparent de données entre les équipes, les départements et les organisations, favorisant ainsi les pratiques de collaboration, de découverte de données, de recherche et de partage des connaissances.
  • Dépendance réduite envers les équipes de données : Grâce à des données facilement disponibles et bien documentées (grâce aux métadonnées), les utilisateurs peuvent localiser et comprendre indépendamment les données dont ils ont besoin du système. Par conséquent, une charge de travail réduite permet aux équipes chargées des données de se concentrer sur des tâches plus complexes.
  • Interopérabilité des données : Les métadonnées facilitent l'interopérabilité entre les différents systèmes de votre pile technologique en établissant un langage commun. Il définit les formats de données, les modèles et les protocoles d'échange pour garantir une harmonisation et un échange transparent entre les bases de données.
  • Pistes d’audit et responsabilité : Comme indiqué précédemment, les métadonnées permettent de savoir qui a accédé ou modifié des ensembles de données spécifiques dans les bases de données. Cela crée un enregistrement d'activité détaillé, permettant aux organisations d'identifier les parties responsables, d'empêcher les modifications non autorisées et de minimiser les violations de données. Dans le contrôle de version, il facilite les procédures de restauration en cas d'erreurs, garantissant ainsi l'intégrité des données.
  • Conformité simplifiée : Les métadonnées servent de traducteur, permettant des pratiques cohérentes de traitement des données sur différents systèmes. Il permet le respect des politiques d'entreprise et des exigences réglementaires, quel que soit l'endroit où résident les données, et minimise les erreurs et les incohérences qui pourraient entraîner des problèmes de conformité.
Rôle des métadonnées dans la gestion des données. Image de Astera.

Rôle des métadonnées dans la gestion des données. Image de Astera.

Types de métadonnées

En fonction des fonctionnalités qu'elles servent en matière de gestion de l'information, les métadonnées sont classées en différents types, parmi lesquels :

Métadonnées descriptives

Les métadonnées descriptives englobent des détails essentiels sur la ressource de données (quoi, quand, où et qui), englobant son contenu, son contexte et ses caractéristiques. Il comprend le titre, le nom de l'auteur, le mot-clé, le résumé, la date de publication, la catégorie et les caractéristiques physiques (pour les supports physiques).

Fonction: Il aide les utilisateurs à découvrir rapidement les données pertinentes et facilite le contrôle des versions au sein des systèmes de gestion de documents.

Métadonnées structurelles

Les métadonnées de structure sont l'organisation interne d'une source de données. Il spécifie les relations hiérarchiques entre les composants, permettant une exploration et une analyse efficaces des données.

Fonction: Il permet aux utilisateurs de naviguer efficacement dans des structures de données complexes et d'améliorer la convivialité des données et leur compréhension grâce à une présentation améliorée des données (par exemple, le menu de navigation d'un site Web, les numéros de diapositives dans une présentation et les relations parent-enfant dans les bases de données).

Métadonnées administratives

Les métadonnées administratives fournissent des informations cruciales pour aider à gérer ou contrôler une ressource de données, c'est-à-dire des informations sur qui possède une ressource de données, comment les utilisateurs peuvent y accéder et comment les utilisateurs la gèrent. Ce type de métadonnées est souvent créé automatiquement lors de la saisie du contenu dans un système de gestion de contenu (CMS) et joue un rôle central dans la gestion, la navigation, la livraison et la récupération des données au sein du CMS.

Il comprend des détails tels que la date de création des données, l'auteur, le numéro d'identification, l'encodage ou le type de média, les autorisations d'accès, la période de conservation et les droits d'auteur ou d'utilisation. Ce type de métadonnées joue un rôle déterminant dans le maintien de l’intégrité et de la conformité des données dans tous les secteurs.

Fonction: Cela aide à gérer gouvernance des données et la sécurité, en garantissant que les données sont consultées, stockées et utilisées de manière appropriée, conformément aux réglementations en matière de conservation des données.

Ces trois types de métadonnées sont souvent connectés et fonctionnent ensemble. Voici un exemple de la façon dont ils interagissent les uns avec les autres.

Interrelation entre les métadonnées descriptives, structurelles et administratives. Image de Astera.

Interrelation entre les métadonnées descriptives, structurelles et administratives. Image de Astera.

Métadonnées techniques

Ce type de métadonnées fournit des informations sur les caractéristiques techniques des ressources numériques. Il décrit les règles et la structure de stockage des données, y compris les modèles de données et les protocoles de sauvegarde. Il comprend des éléments tels que la taille du fichier, le format (par exemple PDF, JPEG, MP4), le codage des caractères (par exemple UTF-8, ASCII), les méthodes de compression, le lignage des données, les paramètres de sécurité, le logiciel utilisé pour le créer et les détails du matériel ou de l'appareil. .

Exemples: Transformation de données règles, schéma, noms de champs, détails d'indexation, nombre de lignes ou de colonnes, informations sur la source de données, types de données, relations entre les données et contrôle d'accès.

Schéma de table - Exemple de métadonnées techniques. Image de Astera.

Schéma de table – Exemple de métadonnées techniques. Image de Astera.

Fonction: Les métadonnées techniques maximisent l'interopérabilité des données, identifient les incohérences des données, offrent une visibilité sur le lignage des données (origine et transformations), rationalisent l'intégration des données en capturant les informations sur la source de données, améliorent la recherche et la récupération des actifs numériques, facilitent la préservation des données et l'archivage approprié, et permettent une navigation transparente. et l'analyse des données.

Métadonnées actives vs métadonnées passives

Les métadonnées actives sont dynamiques. C'est toujours actif, APIProcessus piloté qui s'intègre à vos outils de pile de données, collecte des métadonnées à partir de ceux-ci, crée de l'intelligence et pilote l'action sans intervention humaine. En bref, il décrit les données, y ajoute du contexte et peut être modifié en fonction des interactions.

Par exemple, les métadonnées actives identifient les ensembles de données les plus fréquemment utilisés à partir des enregistrements d'utilisation historiques et recommandent un calendrier optimisé pour pipeline de données exécution. Cependant, cela ne s'arrête pas là. Au-delà des simples suggestions, il ajuste de manière autonome le pipeline de données grâce à une intégration directe, faisant ainsi progresser une solution pleinement Opérations de données approche centrée.

Les métadonnées passives, en revanche, sont un processus traditionnel plus statique. Il décrit les données, est créé manuellement par des humains et ne modifie pas son comportement en fonction des événements. Les exemples incluent les balises, les descriptions de données, les types de données et les sources de données. Voici une représentation visuelle des métadonnées passives et actives et comment les premières ouvrent la voie aux secondes.

Métadonnées actives vs métadonnées passives

Métadonnées actives vs métadonnées passives. Source : Gartner

Il est préférable d'utiliser efficacement les métadonnées

Voici quelques-unes des meilleures pratiques pour vous guider dans l’utilisation efficace de vos métadonnées :

  1. Connaissez votre pourquoi : Définissez la finalité de vos métadonnées. Identifiez la valeur commerciale de vos métadonnées capturées et la manière dont elles prennent en charge vos systèmes, processus et organisation.
  2. Concevez un schéma personnalisé : Créez un cadre structuré (schéma) pour catégoriser et organiser vos actifs en fonction de vos besoins spécifiques.
  3. Rendez-le visible : Planifiez une découverte et un accès faciles au contenu. Expliquez qui sont les utilisateurs prévus et quels outils et méthodes ils utiliseront pour trouver et utiliser les métadonnées.
  4. Concentrez-vous sur la valeur, pas sur le volume : Sélectionnez et décrivez chaque élément de métadonnées que vous collectez. Incluez uniquement les propriétés qui sont directement liées à vos objectifs et à votre objectif.
  5.  Simplifiez pour une meilleure utilisation : Gardez vos métadonnées simples et directes pour encourager les utilisateurs à fournir des informations essentielles. Évitez d'utiliser des champs excessifs et donnez la priorité aux propriétés essentielles. Par exemple, lors de l'ajout de métadonnées pour une image, des champs tels que le titre, la description et les balises sont cruciaux pour la catégorisation. De plus, supprimez les propriétés par défaut préremplies non pertinentes pour créer une interface plus propre.
  6. Assurez-vous qu’il correspond aux objectifs commerciaux : Élaborer un plan de gouvernance. Cela implique d'établir des rôles et des responsabilités clairs, gestion de la qualité des donnéeset des politiques de gestion des métadonnées, garantissant la cohérence et la conformité des éléments de métadonnées. De plus, identifiez les sources et les caractéristiques de vos métadonnées pour adapter efficacement vos plans de gouvernance en réponse à l’évolution des besoins.

    En savoir plus sur meilleures pratiques en matière de gouvernance des métadonnées.

Mot de la fin

La gestion efficace des données au sein de votre organisation est cruciale pour prendre des décisions fondées sur les données. Même si les données ont une valeur immense, leur utilisation complète nécessite un contexte, c'est pourquoi les métadonnées sont cruciales. En fournissant une compréhension plus approfondie des caractéristiques, du lignage et de l'emplacement de vos données dans les bases de données, les métadonnées permettent une découverte efficace des données, garantissent la qualité et la conformité et simplifient la conservation à long terme.

Astera va encore plus loin dans la gestion des données en tirant parti d'une architecture de données basée sur les métadonnées et de processus ETL basés sur l'IA. Grâce à la gestion automatisée des métadonnées, à la visualisation des données et aux informations sur le lignage des données, Astera garantit que vos données restent toujours conformes et pertinentes, ce qui permet de prendre des décisions éclairées basées sur les données. Entrez en contact avec nos experts pour voir comment notre solution s'aligne sur vos besoins en données ou planifier une démo personnalisée et voyez-le en action !

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