O que é um catálogo de dados? Recursos, práticas recomendadas e benefícios

O que é um catálogo de dados?

Um catálogo de dados é um inventário central de dados organizacionais. Ele fornece uma visão abrangente de todos os ativos de dados de uma organização, incluindo bancos de dados, conjuntos de dados, arquivos e pipelines de dados.

Eles permitem que as organizações gerenciem dados com eficiência, facilitando a descoberta, o rastreamento de linhagem e a aplicação da governança.

O estabelecimento de um catálogo de dados faz parte de uma estrutura mais ampla de governança de dados e inclui:

• criando um glossário de negócios,
• aumentando a alfabetização em dados em toda a empresa e
• classificação de dados.

Eles geralmente são criados depois que uma empresa definiu seus dados, rotulou-os, identificou as partes interessadas relevantes responsáveis ​​pela segurança dos dados e atribuiu-lhes funções de acesso.

Catálogo de dados vs. dicionário de dados

Uma confusão comum surge quando dicionários de dados entram em discussão. Tanto o catálogo de dados quanto o dicionário de dados desempenham funções essenciais na gestão de dados. Tele ex- enfatiza a descoberta e a exploração, enquanto esta última concentra-se em definir e descrever elementos de dados em detalhes.

Enquanto um catálogo de dados serve como um inventário centralizado de metadados, um dicionário de dados concentra-se na definição de elementos e atributos de dados, descrevendo seu significado, formato e uso.

O primeiro oferece uma visão abrangente dos ativos de dados de uma organização. Ele permite a descoberta e exploração de dados, permitindo que os usuários pesquisem e explorem facilmente os ativos de dados disponíveis. Além disso, os catálogos de dados incluem recursos como rastreamento de linhagem de dados e recursos de governança que ajudam gerenciamento de qualidade de dados e conformidade.

Por outro lado, um dicionário de dados normalmente fornece metadados técnicos e é comumente usado como referência para modelagem de dados e design de banco de dados.

Benefícios de um catálogo de dados

Hcomo faz um catálogo de dados beneficiar Uma organização? Os benefícios são limitados apenas aos analistas de dados? 

Nãorealmente! Uma vez implementado corretamente, os benefícios de um catálogo de dados se estendem por toda a organização, incluindo: 

1. Acessibilidade de dados aprimorada: com um catálogo de dados, os usuários podem encontrar e acessar facilmente ativos de dados relevantes para análise e tomada de decisões. The maior acessibilidade não somente agiliza o acesso aos dados mas também e também aumenta a produtividade. 
2. Confiança de dados aprimorada: Tdados enferrujados são importantes para uma tomada de decisão eficaz. Atuando como um repositório de metadados, catálogos de dados fagilizar gerenciamento de metadados e rastreamento de linhagem de dados. Esta maior transparência permite que os usuários entender facilmente o significado, origem, e qualidade dos dados deles,estou trabalhando com. Assim, a transparência ajuda a identificar potenciais erros e inconsistências, levando a dados mais confiáveis ​​e confiáveis. 
3. Aplicação da governança de dados: Eles também atuam como uma plataforma para fazer cumprir governança de dados políticas, monitorando o uso de dados e garantindo a conformidade regulatória, ao mesmo tempo que promove a descoberta de dados e promove uma cultura orientada a dados.
4. Maior colaboração e compartilhamento de conhecimento: Eles melhoram a colaboração e a comunicação entre as partes interessadas nos dados, fornecendo uma plataforma para compartilhar conhecimento e documentar ativos de dados.
5. Redundância e duplicação de dados reduzidas: após a coleta de dados, os catálogos ajudam as organizações a identificar e eliminar ativos de dados redundantes ou duplicados e a reduzir custos de armazenamento.

O que um catálogo de dados inclui?

Naturalmente, as próximas questões geralmente são: como funciona um catálogo de dados e de que é feito? Primeiro, vamos ver quais informações ele contém. Um catálogo de dados consiste em vários tipos de metadados, incluindo:

Componentes chave

1. Metadados operacionais: também é conhecido como metadados de processo. Inclui informações sobre a execução de processos e fluxos de trabalho dentro do sistema. Os metadados operacionais geralmente incluem carimbos de data/hora, logs de execução, IDs de transação, métricas de uso de recursos e definições de configuração do sistema. Ele fornece um linhagem de dados para permitir que os analistas rastreiem a atualidade e a relevância de um ativo de dados.
2. Metadados técnicos: também chamados de metadados estruturais, esse tipo de dados descreve como os dados são organizados em um sistema. Inclui detalhes como formato, estrutura e características dos elementos de dados, como tipos de dados, comprimentos de campos, formatos, chaves, índices, relacionamentos e locais de armazenamento. Esses metadados são essenciais para entender se a manipulação dos dados é necessária antes da análise.
3. Metadados de negócios: Os metadados de negócios fornecem contexto de negócios e significado aos ativos de dados, como sua adequação para uma tarefa e valor geral. Normalmente inclui definições de dados, regras de negócios, propriedade de dados, políticas de uso e termos do glossário de negócios.

Como funciona um catálogo de dados?

Um catálogo de dados funciona coletando, organizando e fornecendo acesso a metadados sobre os ativos de dados de uma organização. Veja como normalmente funciona:

1. Ingestão de Dados: Metadados de diversas fontes, como bancos de dados, armazéns de dados, data lakes e arquivos são ingeridos nele.
2. Organização de metadados: os metadados extraídos são organizados e armazenados no catálogo. Essa funcionalidade inclui definições de dados, detalhes de esquema, linhagem de dados e estatísticas de uso.
3. Descoberta de dados: os usuários podem pesquisar e explorar o repositório para descobrir ativos de dados relevantes com base em seus atributos de metadados, palavras-chave ou tags. Esse recurso permite que os usuários encontrem os dados de que precisam com rapidez e eficiência.
4. Colaboração: muitos catálogos oferecem recursos para apoiar e promover a colaboração e o compartilhamento de conhecimento. Esses recursos podem ser qualquer coisa, desde anotações e comentários até classificações e análises.
5. Rastreamento de linhagem de dados: rastreia a linhagem dos dados, mostrando como eles se movem e se transformam em diferentes sistemas e processos. Esse recurso fornece insights sobre a origem dos dados e ajuda os usuários a compreender a origem e o impacto dos dados.
6. Governança de dados: fornece mecanismos para definir e implementar regras de governança que os administradores podem usar para impor políticas e controles de governança de dados, garantindo que os dados sejam gerenciados e usados ​​em conformidade com as políticas organizacionais e os requisitos regulatórios.

Como construir um catálogo de dados?

A criação de um catálogo envolve várias etapas importantes.

1. Recolha de requisitos: A primeira etapa consiste em identificar as necessidades e objetivos de gerenciamento de dados da organização. Envolver as partes interessadas desde o início simplifica o processo de definição dos requisitos e de compreensão por que a organização precisa de um repositório centralizado para ativos de dados.
2. Descoberta de dados: A próxima etapa é identificar e inventariar todas as fontes de dados dentro da organização, incluindo bancos de dados, lagos de dados, arquivos e aplicativos para entender o escopo do catálogo de dados.
3. Coleta de metadados: em seguida, os usuários coletam metadados das fontes de dados identificadas, incluindo definições, informações de esquema e linhagem de dados. Os metadados também podem ser coletados por meio de curadoria manual em casos em que os dados são confidenciais ou complexos.
4. Padronização de metadados: A padronização e normalização dos metadados coletados vêm em seguida. Envolve a definição de padrões de metadados, mapeamentos e taxonomias para harmonizar os atributos dos metadados. Esta etapa garante consistência e compatibilidade entre diferentes fontes de dados.
5. Enriquecimento de metadados: esta parte envolve o aprimoramento de metadados com informações contextuais adicionais, como termos de glossário comercial, classificações de dados e políticas de uso de dados.
6. Armazenamento de metadados: Estabelecer um repositório centralizado onde os usuários possam armazenar, organizar e acessar os metadados coletados.
7. População do Catálogo de Dados: em seguida, os usuários preenchem o catálogo de dados com metadados padronizados e enriquecidos.
8. Acesso e governança do usuário: os administradores implementam políticas de governança de dados e definem controles e permissões de acesso para gerenciar direitos de acesso e modificar o catálogo de dados.
9. Treinamento e adoção de usuários: os líderes de equipe também fornecem treinamento e suporte aos usuários para ajudá-los a entender como navegar e utilizar o catálogo de dados de maneira eficaz para suas tarefas de análise e gerenciamento de dados. Incentive a adoção dos usuários por meio de esforços de comunicação e divulgação.
10. Manutenção e atualizações contínuas: os administradores de dados atualizam e mantêm regularmente o catálogo. Gerenciamento contínuo de metadados, perfil de dadose as atividades de avaliação da qualidade dos dados garantem a precisão e a relevância das informações catalogadas.

Ter uma estratégia eficaz de governança de dados ajuda muito na implementação dessas etapas. Dado que um catálogo de dados faz parte de uma estratégia de governação mais ampla, são necessárias a adesão das partes interessadas, a recolha eficaz de dados e a literacia para fazer com que estes instrumentos funcionem.

Desafios na implementação de um catálogo de dados e como evitá-los

Os desafios comuns na adoção de um catálogo de dados incluem:

1. Silos de dados: Os dados podem estar espalhados por vários sistemas e departamentos, levando a silos de dados que prejudicam a eficácia do catálogo de dados.
2. Problemas de qualidade de dados: Metadados imprecisos, incompletos ou inconsistentes podem prejudicar a usabilidade e a confiabilidade do catálogo de dados.
3. Adoção do Usuário: A falta de conscientização, treinamento ou valor percebido pode resultar em baixas taxas de adoção pelos usuários, limitando o impacto do catálogo de dados nas práticas de gerenciamento de dados organizacionais.

Melhores Práticas

Para superar esses desafios, os líderes de dados nas empresas podem:

1. Promova a coleta eficaz de dados: Implemente processos e tecnologias para integrar efetivamente dados de fontes distintas, eliminando silos de dados e fornecendo uma visão unificada dos ativos de dados da organização.
2. Estabeleça padrões elevados de qualidade de dados: Definir e aplicar padrões de qualidade para garantir que os metadados no catálogo de dados sejam precisos, completos e consistentes. Implementar técnicas de criação de perfil e limpeza de dados para identificar e abordar proativamente qualidade de dados problemas.
3. Forneça treinamento ao usuário e crie uma cultura de dados: Ofereça programas de treinamento abrangentes e documentação e crie uma cultura orientada a dados para educar os usuários sobre os benefícios e capacidades das medidas de governança de dados. Destaque casos de uso reais e histórias de sucesso para demonstrar o valor do catálogo de dados na melhoria do gerenciamento de dados e dos processos de tomada de decisão. Além disso, envolva os usuários no processo de design e desenvolvimento para garantir que atenda às suas necessidades e preferências.

Casos de uso do catálogo de dados

Vejamos alguns casos de uso em vários setores:

Compreender o histórico de um ativo e melhorar a conformidade

Os responsáveis ​​pela conformidade podem confiar nos resultados da organização repositório de dados para garantir integridade de dados. Utilizando o recurso de linhagem de dados, eles obtêm insights valiosos sobre a origem, movimento e transformações de dados em sistemas e processos díspares.

Os oficiais podem verificar a precisão e a confiabilidade dos relatórios e garantir a conformidade com os requisitos regulamentares. Eles também podem identificar vulnerabilidades potenciais, avaliar o impacto de violações de dados ou falhas de sistema e implementar estratégias de mitigação de riscos de forma eficaz.

Capacitando análises de autoatendimento

Em determinados setores de ritmo acelerado, como os cuidados de saúde, os investigadores médicos, os médicos e os administradores necessitam de acesso oportuno aos dados para diagnóstico e recomendações. Por meio de um catálogo de dados, eles podem descobrir e acessar rapidamente conjuntos de dados de saúde selecionados, registros de pacientes e dados de ensaios clínicos. Com recursos de pesquisa intuitivos e metadados detalhados fornecidos pelo catálogo de dados, os pesquisadores podem encontrar rapidamente ativos de dados relevantes com base em suas necessidades e objetivos de pesquisa.

Colaboração aprimorada

Normalmente, várias equipes, incluindo marketing, vendas e finanças, devem colaborar em uma campanha. Usando dados armazenados em um local central, membros de diferentes departamentos podem acessar e compartilhar dados relevantes de clientes, registros de transações e informações demográficas em um único local.

À medida que o projeto avança, os cientistas de dados intervêm para analisar os conjuntos de dados compartilhados. Eles aplicam técnicas analíticas avançadas para identificar padrões e tendências no comportamento do cliente. Em seguida, eles trabalham com as equipes de marketing e vendas para desenvolver campanhas de marketing direcionadas e promoções personalizadas com base nos insights derivados da análise de dados.

Monetização de dados

Uma empresa de telecomunicações pode usar seu catálogo para identificar dados de uso do cliente, incluindo registros de chamadas, padrões de uso de dados e informações de localização. Uma vez identificados, a equipe pode categorizar os dados do cliente em conjuntos de dados valiosos para monetização. Ao empacotar e vender dados de clientes anônimos e agregados, a empresa fornece informações valiosas sobre o comportamento do consumidor, dados demográficos e padrões de mobilidade.

Ferramentas do Catálogo de Dados

As ferramentas de catálogo de dados são essenciais para apoiar e implementar uma estratégia de governação de dados. As ferramentas modernas possuem recursos abrangentes e são muito fáceis de configurar e usar. No entanto, nem todas as ferramentas são iguais e decidir qual delas pode ser difícil.

Portanto, um software abrangente deve oferecer os seguintes recursos principais:

1. Coleta e gerenciamento de metadados: isso inclui recursos para coletar metadados de várias fontes de dados locais e na nuvem, incluindo bancos de dados, data lakes, arquivos e aplicativos.
2. Descoberta de dados: Funcionalidades intuitivas de pesquisa e navegação para descobrir e explorar ativos de dados com base em atributos de metadados, palavras-chave, glossário comercial ou tags.
3. Rastreamento de linhagem de dados: Deve ser capaz de rastrear a linhagem dos dados, mostrando como movimentos de dados e se transforma em diferentes sistemas e processos.
4. Aplicação da governança de dados: A solução deve ter aplicação para políticas e controles de governança de dados, como classificação de dados, controles de acesso e regulamentos de conformidade.
5. Automação alimentada por IA: uma ferramenta robusta pode automatizar tarefas que vão desde a ingestão de dados e armazenamento de metadados até a criação de glossários de negócios usando o poder da IA. Os analistas também podem usar IA para fornecer recomendações na ferramenta e recursos de nomenclatura automática.
6. Colaboração e compartilhamento: deve permitir que os usuários colaborem e compartilhem insights por meio de um glossário comercial, documentação, classificações e anotações sobre ativos de dados.
7. Capacidades robustas de integração: Integração com outras ferramentas de gerenciamento e análise de dados, como integração de dados, visualização e plataformas de aprendizado de máquina. Deveria também apoiar APIs REST para conectividade externa.
8. Segurança e Conformidade: recursos de segurança integrados e controles de conformidade, incluindo criptografia, mascaramento de dados e registro de auditoria.

Astera – Ferramenta de catálogo de dados com recursos ponta a ponta

Se você deseja investir em governança de dados, ferramentas prontas para uso como Astera ajudar a agilizar todo o processo.

Astera A governança de dados fornece uma plataforma central para gerenciar os ativos de dados da sua empresa sem escrever nenhum código. Desenvolvido por IA, possui vários recursos para agilizar todo o processo de governança. Os recursos aprimorados por IA incluem:

• Descoberta de dados,
• Enriquecimento de dados,
• Perfil de dados e um
• Glossário de negócios.

Astera A Governança de Dados faz parte Astera Data Stack, nossa plataforma de gerenciamento de dados ponta a ponta. Ele permite que os usuários corporativos gerenciem todo o projeto de gerenciamento de dados em uma única ferramenta, desde ETL/ELT até armazenamento e análise de dados, tudo sem código. Combinado com atendimento ao cliente premiado, Astera é a escolha preferida para empresas que investem em governança de dados.

Quer ver como Astera pode ajudá-lo a criar uma estratégia robusta de governança de dados? Agende um demonstração personalizada.

Saiba Mais sobre nossa plataforma de gerenciamento e governança de dados.