O que é gerenciamento de metadados?
Antes de esclarecer o gerenciamento de metadados, é crucial entender o que são metadados. metadados refere-se às informações sobre seus dados. Esses dados incluem elementos que representam seu contexto, conteúdo e características. Ajuda você a descobrir, acessar, usar, armazenar e recuperar seus dados, com uma ampla variedade de variações.
Metadados de uma imagem. Imagem por Astera.
Vejamos alguns dos tipos de metadados abaixo:
- Metadados operacionais: detalha como e quando os dados ocorrem e se transformam. Este tipo de metadados ajuda a gerenciar, monitorar e otimizar o desempenho da arquitetura do sistema. Os exemplos incluem carimbos de data/hora, logs de execução, linhagem de dadose mapeamento de dependência.
- Metadados legais: envolve os aspectos legais do uso de dados. Esta variação visa proteger os criadores de dados e regular a forma como os dados são usados. Os exemplos incluem direitos autorais, licenciamento e direitos de uso.
- Metadados descritivos: descreve o conteúdo (o quê, quando, onde e quem). Ajuda a identificar, descobrir, encontrar e usar recursos de dados. Os exemplos incluem título, autor, palavras-chave e resumo.
- Metadados técnicos: inclui detalhes técnicos do arquivo de dados. Esta variação de metadados garante a interpretação adequada dos dados por programas de software. Os exemplos incluem tamanho do arquivo, formato (pdf, jpeg), codificação (UTF-8) e tipo de compactação.
- Metadados do processo: rastreia as etapas de manipulação de dados. Garante a qualidade e a reprodutibilidade dos dados, documentando como os dados foram derivados e transformados, incluindo a sua origem. Os exemplos incluem ações (como etapas de limpeza de dados), ferramentas utilizadas, testes realizados e linhagem (fonte de dados).
- Metadados de preservação: preserva os dados para acesso a longo prazo, garantindo que permaneçam utilizáveis ao longo do tempo, fornecendo informações para cuidados futuros. Os exemplos incluem local de backup, histórico de migração (mudanças de formato) e assinaturas digitais.
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Tipos de metadados. Imagem por Astera.
Para ajudá-lo a simplificar sua jornada para o gerenciamento de metadados, nos aprofundaremos na noção, explicando seu significado, vários tipos, como estruturá-lo para obter resultados ideais, o valor que você ganhará, quais ferramentas estão envolvidas e como você pode escolher um ajuste adequado. um, juntamente com as melhores práticas que garantem a maximização do valor. Vamos começar com o básico.
O gerenciamento de metadados é a “prática” de gerenciamento de dados sobre dados.
Gerenciamento de metadados ajuda a criar uma linguagem comum para seus dados. Em outras palavras, padroniza seus dados coletando, organizando e mantendo-os por meio de um conjunto de atividades, políticas e tecnologias. Como resultado, seus dados ficam mais rápidos de serem descobertos, mais fáceis de entender e mais acessíveis a humanos e máquinas.
Vejamos um exemplo de catálogo de biblioteca. Uma biblioteca não armazenaria apenas livros em prateleiras aleatórias; iria categorizá-los, rotulá-los e ter entradas em um sistema de catálogo. O gerenciamento de metadados faz a mesma coisa com seus dados. Torna mais fácil encontrar, interpretar e usar os metadados, ajudando você a encontrar o que precisa e garantindo que esteja livre de erros.
Como resultado, todos os que trabalham com o núcleo de dados, incluindo especialistas em tecnologia, vendedores, gestores e motores de pesquisa, podem maximizar melhor os seus benefícios, conduzindo decisões informadas.
Exemplo de gerenciamento de metadados
Imagine uma vasta biblioteca de filmes e programas em plataformas de streaming como Netflix ou Prime Video como sua coleta de dados. Ele contém uma extensa variedade de conteúdo. Este conteúdo são seus dados. No entanto, encontrar o filme perfeito torna-se difícil sem um sistema de catalogação adequado.
Esta situação é onde Gerenciamento de metadados simplifica as coisas. Cada conteúdo inclui detalhes como título, gênero, sinopse, atores, idioma, data de lançamento e muito mais - conhecido como metadados. Funciona como uma entrada de catálogo detalhada, oferecendo um guia rápido para os espectadores folhearem o conteúdo e encontrarem o que gostam.
Conforme afirmado acima, os serviços de streaming aproveitam o gerenciamento de metadados para categorizar efetivamente o conteúdo (metadados) por múltiplas variáveis. Os metadados permitem que eles forneçam recomendações personalizadas, listas de reprodução personalizadas e agrupamento dinâmico de conteúdo – tudo orientado pela análise de metadados. Posteriormente, esta estratégia personaliza a experiência de streaming para corresponder às preferências dos utilizadores, tornando mais fácil para eles explorarem novos favoritos e revisitarem clássicos queridos.
Gerenciamento de dados mestre vs. gerenciamento de metadados
Antes de prosseguir, é essencial esclarecer que, embora tanto a gestão de dados mestres (MDM) como a gestão de metadados sejam componentes cruciais da gestão e governação de dados, são dois conceitos únicos e, portanto, não intercambiáveis.
Os dados mestre descrevem as informações básicas necessárias para as operações ou transações dentro de uma empresa. Esses dados incluem, entre outros, identificadores ou atributos exclusivos de entidades comerciais, por exemplo, IDs de produtos, nomes de clientes e filiais da empresa. O gerenciamento de dados mestres é uma função de negócios que visa criar uma visão unificada, precisa e consistente desses dados. Envolve coletar, limpar, gerenciar, compartilhar e proteger esses dados para garantir que tudo corra bem.
Os exemplos incluem informações como formatos de arquivo como mp3 para arquivos de áudio e pdf para documentos, entre outros. O gerenciamento de metadados é a estratégia que se concentra na organização, gerenciamento e governança de metadados.
Por que o gerenciamento de metadados é importante?
Os dados só são valiosos se forem confiáveis. Não é fácil saber se é preciso, atualizado ou relevante sem o contexto adequado. O gerenciamento de metadados é fundamental para fornecer esse contexto aos dados e é a base para uma governança de dados eficaz e um gerenciamento inteligente de dados, garantindo que seus dados sejam confiáveis e autênticos. Usando políticas e padrões precisos, essa prática ajuda a gerenciar dados sobre seus dados (metadados) e monitora sua qualidade e relevância, garantindo a conformidade com as regulamentações.
Além disso, revela insights que simplificam a descoberta de dados, os riscos associados a eles, seu valor, como usá-los e o relacionamento entre os elementos de dados, permitindo um mapeamento contínuo do fluxo de dados. Além disso, quando alimentada por IA e aprendizagem automática, a solução de gestão de metadados é denominada “ativa”, o que significa que atinge a potência para se integrar com outras aplicações, incluindo programas de análise de dados e, simultaneamente, é melhorada através da utilização do conhecimento humano, gerando, em última análise, insights novos e precisos.
Inter-relação entre metadados e outras aplicações. Imagem por Astera.
Aqui estão algumas das perguntas que diferentes pessoas ou equipes dentro da mesma organização podem se fazer (graças ao gerenciamento de metadados) e avaliar seu desempenho, garantindo ao mesmo tempo uma única fonte de verdade para todos:
Maneiras de o gerenciamento de metadados capacitar decisões baseadas em dados entre equipes. Imagem por Astera.
Estas adições de valor são apenas a ponta do iceberg. Com mais 5.44 bilhões usuários globais da Internet a partir de abril de 2024, a quantidade de dados criados, armazenados, copiados e consumidos deverá explodir para 181 zetabytes até 2025. Dito isto, gerir adequadamente os metadados de tal amplitude é mais crucial do que nunca.
Benefícios do gerenciamento de metadados
Tendo recebido vários nomes, desde “glossário de negócios para dados” e “catalogação de dados” até ser conhecido como “fonte única de verdade”, o gerenciamento de metadados desempenha um papel fundamental comparável ao da Pedra de Roseta no domínio dos dados.
Ele decifra o significado e o contexto dos dados para todos, assim como o Rosetta Stone desvendou a história e a cultura do antigo Egito, tornando-a compreensível. Para uma melhor compreensão, vejamos alguns de seus benefícios, tornando-o indispensável para negócios orientados a dados:
- Descoberta e usabilidade de dados
- Consistência e unificação de dados
- Linhagem e governança de dados ponta a ponta
- Economia de tempo e custos
- Integração e colaboração de dados
- Descoberta e usabilidade de dados:
O gerenciamento de metadados é uma ferramenta abrangente catálogo de dados que permite descobrir conjuntos de dados relevantes. Essa capacidade de descoberta aumenta a acessibilidade, permitindo uma melhor utilização dos dados e uma tomada de decisão informada.
- Consistência e unificação de dados:
Ele estabelece uma abordagem padronizada para definir dados dentro de uma organização. Assim, cada departamento tem acesso aos metadados necessários para compreender e gerenciar seus sistemas, dados e operações de forma eficaz. Esta prática promove a consistência, agiliza a governança de dados, unifica a abordagem da empresa aos dados e leva a menos problemas de recuperação de dados.
- Linhagem e governança de dados ponta a ponta:
O gerenciamento de metadados registra um conjunto de dados desde sua origem até cada transformação que ele sofre. Esses registros detalhados ajudam a rastrear dados para regulamentações e realizar avaliações de qualidade de dados e análises de causa raiz, garantindo a qualidade dos dados e a mitigação de riscos.
- Economia de tempo e custos:
Automatizar e padronizar o gerenciamento de metadados permite que as empresas realocem seus recursos para tarefas de alta prioridade. Essa prática economiza o tempo gasto anteriormente em tarefas manuais. Além disso, gera economia em áreas como design, conversão e mapeamento de dados.
- Integração e colaboração de dados:
O gerenciamento de metadados permite integração perfeita em diversas fontes, sistemas e aplicativos, documentando estruturas, formatos, conteúdo e relacionamentos de dados. Além disso, ajuda a compreender as conexões e dependências entre diferentes ativos de dados, garantindo integração e colaboração entre departamentos.
Benefícios do gerenciamento de metadados. Imagem por Astera.
Devido a essas contribuições significativas, o crescimento do mercado de gerenciamento de metadados está aumentando globalmente, mostrando uma impressionante taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 22.18% da (2023 - 2028).
Mercado de gerenciamento de metadados empresariais – Taxa de crescimento por região. Fonte: Inteligência Mordor.
Como funciona o gerenciamento de metadados?
A utilização eficaz dos dados depende de uma base sólida de dados. O gerenciamento de metadados fornece essa base compartilhada concreta, organizando e compreendendo os metadados dos dados. Aqui está um resumo de como funciona:
Etapa 1: coleta de metadados
Ele começa coletando metadados de várias fontes de dados, incluindo sistemas locais e em nuvem. Essas fontes de dados incluem lagos de dados, armazéns, bancos de dados, sistemas de arquivos, aplicativos e integração de dados ferramentas. Este processo visa compreender com precisão a estrutura, formato e conteúdo dos dados, garantindo sua confiabilidade e adequação para iniciativas de análise e ciência de dados.
Etapa 2: curadoria de metadados
Após a coleta, os metadados brutos são selecionados com contexto de negócios relevante para compreensão compartilhada. É categorizado e organizado por propósito e uso, enriquecido com atributos e relacionamentos. Esses dados são então catalogados em um repositório central, garantindo que sejam pesquisáveis e acessíveis. Além disso, o feedback dos utilizadores, incluindo classificações, revisões e certificações, aumenta ainda mais o seu valor, fornecendo insights sobre a sua utilidade para outros.
Etapa 3: gerenciamento inteligente de metadados
A etapa final, gerenciamento inteligente de metadados, usa IA e aprendizado de máquina para analisar profundamente esses conjuntos de dados. Essas tecnologias examinam metadados para descobrir a linhagem dos dados, revelar conexões ocultas e identificar conjuntos de dados semelhantes, classificando-os de acordo com as necessidades do usuário. Este processo facilita aos usuários a descoberta das informações mais relevantes para qualquer tarefa. Em última análise, esta abordagem transforma os dados brutos num ativo estratégico, capacitando decisões confiantes e baseadas em dados.
O que é uma estrutura de gerenciamento de metadados (MMF)?
A estrutura de gerenciamento de metadados refere-se à abordagem de uma organização para criar, processar, governar e utilizar seus metadados. Esta estrutura abrange os seguintes componentes:
- Meta e objetivo: Identificar uma área específica que você está tentando resolver ou melhorar.
- Partes interessadas: Envolver os proprietários de dados relevantes desde o início garante que a estrutura seja moldada corretamente desde o início.
- Estratégia: Definir os tipos de metadados nos quais você trabalhará e definir metas e objetivos prioritários para o gerenciamento de metadados.
- Arquitetura: Delinear padrões, modelos e diretrizes para garantir uma abordagem unificada em toda a organização.
- Processos: Criação de processos e fluxos de trabalho para coletar, documentar e manter metadados com funções e responsabilidades definidas.
- Ferramentas e tecnologias: Selecionar e implementar ferramentas e tecnologias que sejam fáceis de usar, permitam a padronização de conjuntos de dados e se alinhem com os requisitos e objetivos da sua organização para catalogação, modelagem, repositórios, criação de perfil e linhagem de dados.
- Integração: Garantir que seus metadados se integrem à pilha de tecnologia existente.
- Governança: Estabelecendo governança de metadados processos para garantir a integridade, segurança e conformidade dos metadados. Além disso, criar um órgão de governança de dados para supervisionar sua estrutura de gerenciamento de metadados e resolver conflitos.
- Treino e educação: Oferecer treinamento e educação para aumentar a conscientização e as competências no gerenciamento de metadados. Esta prática inclui um programa abrangente que informa as partes interessadas sobre a importância do gerenciamento de metadados, suas funções e o uso de ferramentas e processos estabelecidos.
- Melhoria continua: Avaliar e aprimorar regularmente a estrutura com base no feedback do usuário e nas tendências de uso observadas.
Astera Estrutura de gerenciamento de metadados
Casos de uso de gerenciamento de metadados
O gerenciamento eficaz de metadados abre uma ampla gama de funcionalidades para as organizações. Vamos explorar alguns desses aplicativos:
- Maior eficiência e solução de problemas
- Análise de dados aprimorada
- Utilização de dados e otimização de custos
- Segurança e conformidade de dados automatizadas
- Governança de dados eficaz
- Integração e integração simplificadas
- Maior eficiência e solução de problemas:
O rastreamento automatizado de linhagem, um componente vital de gerenciamento de metadados, visualiza o fluxo de dados desde sua origem até quaisquer transformações sofridas. Essa abordagem capacita as equipes de dados a analisar a causa raiz com a velocidade da luz, identificando a origem exata dos problemas em consultas ou relatórios. Como resultado, economiza uma quantidade significativa de tempo para os profissionais de dados, melhorando as capacidades de resolução de problemas em toda a equipe.
- Análise de dados aprimorada:
Metadados bem gerenciados são fundamentais para fornecer qualidade e consistência – os pré-requisitos para uma análise de dados eficaz. Facilita a análise de autoatendimento e iniciativas de business intelligence, tornando os ativos de dados mais facilmente detectáveis e acessíveis aos usuários empresariais, promovendo uma cultura orientada a dados.
- Utilização de dados e otimização de custos:
Ao analisar padrões de uso, como identificar tabelas acessadas com ou sem frequência ou consultas ineficientes, o gerenciamento de metadados permite que as organizações tomem decisões informadas sobre a otimização de seus recursos de armazenamento e processamento de dados. Esses insights permitem economia de custos e maior eficiência do data warehouse.
- Segurança e conformidade de dados automatizadas:
O gerenciamento de metadados é fundamental para automatizar a classificação de dados de acordo com os requisitos regulatórios (por exemplo, PII sob o GDPR da UE ou dados de equipes internas). Este mecanismo reforça protocolos de segurança, ajudando as organizações a manter a conformidade e a segurança dos dados, ao mesmo tempo que reduz os riscos associados a violações de dados.
- Governança de dados eficaz:
A governação de dados requer uma visão abrangente dos dados para concretizar plenamente o seu potencial. O gerenciamento de metadados permite isso, gerenciando todo o ciclo de vida dos dados e garantindo sua qualidade, acessibilidade, disponibilidade e segurança.
- Integração e integração simplificadas:
Um software de gerenciamento de metadados corporativos fornece aos usuários finais acesso direto a metadados relevantes em suas ferramentas, simplificando os processos de integração e integração organizacional para novos funcionários.
Ferramentas de gerenciamento de metadados
Uma ferramenta de gerenciamento de metadados é um software projetado para ajudar as organizações a coletar, organizar, armazenar e gerenciar metadados com eficiência. Essas ferramentas permitem que as organizações compreendam e aproveitem totalmente seus dados, fornecendo um sistema centralizado para catalogar, monitorar e analisar a linhagem, os relacionamentos e os padrões de uso dos dados.
Capacidades de uma solução de gerenciamento de metadados
As ferramentas de gerenciamento de metadados abrangem muitos recursos como catálogo de dados, glossário de negócios, linhagem de dados, perfil de dados, interoperabilidade e análise de impacto. Espera-se que seu mercado passe por uma taxa composta de crescimento anual de 18.4% em 2029.
Embora estas ferramentas ofereçam inúmeros benefícios, é essencial avaliar cuidadosamente o programa antes de adotá-lo. Aqui estão alguns dos recursos que você deve procurar em uma solução de gerenciamento de metadados:
- Inventário de dados:
Quais dados você possui e onde estão armazenados?
Inventário de dados, também conhecido como mapeamento de dados, funciona como um diretório, listando todos os ativos de dados da sua organização e onde eles estão armazenados. Essa visão granular facilita a governança de dados, garantindo o uso dos dados de resposta.
Por exemplo, você pode acompanhar como os dados recuperados (ou seja, dados de resposta) da pesquisa de metadados (por exemplo, nomes de clientes) são usados posteriormente. Esse recurso permite ver quem está acessando os dados, como a respectiva pessoa os utiliza e seu impacto nos dados (linhagem de dados).
- Catálogo de dados:
Onde estão nossos dados e como podemos acessá-los?
Ao contrário dos inventários de dados, os catálogos de dados são como mecanismos de pesquisa avançados para seus dados. Essas ferramentas automatizadas verificam e catalogam ativamente dados em vários locais de armazenamento – bancos de dados, data lakes e armazéns de dados – tornando muito mais fácil para os usuários empresariais descobrirem os conjuntos de dados específicos de que precisam.
- Linhagem de dados:
Onde estão nossos dados e por quais mudanças eles passaram?
A linhagem de dados atua como um mapa dos bastidores dos seus dados. Ele rastreia a jornada dos seus dados desde sua origem (ou seja, origem) através de qualquer transformação que eles sofram até onde são usados (ou seja, destino). Estas informações são benéficas para a análise de impacto, onde é necessário prever as consequências das alterações nas fontes de dados ou nos métodos de processamento.
- Tagging
Como podemos enriquecer e adaptar nossos dados para necessidades futuras?
A marcação envolve a atribuição de rótulos relevantes, chamados tags de metadados, ao inventário de dados para categorizá-los e descrevê-los com palavras-chave, tornando-os altamente pesquisáveis e adaptáveis às mudanças nas necessidades de negócios. Algumas ferramentas podem até automatizar a marcação com base em padrões, economizando tempo e reduzindo erros.
- Correspondência de dados
Como podemos garantir que nossos metadados reflitam com precisão as relações entre ativos de dados?
A correspondência de dados ajuda a identificar conexões entre diferentes partes de metadados. Veja um exemplo de dois conjuntos de dados que podem ter informações semelhantes, mas diferem ligeiramente em nomes ou formatos. Ferramentas de gerenciamento de metadados com capacidade integrada de correspondência de dados comparam automaticamente esses conjuntos de dados e identificam possíveis correspondências, tornando suas pesquisas de dados mais precisas.
- Colaboração
O que nossos dados significam (oferecem contexto) para nossas equipes?
O gerenciamento eficaz de metadados requer comunicação clara entre as equipes sobre definições e uso de dados. Assim, recursos de colaboração como comentários, anotações e controle de versão criam uma plataforma central para diálogo sobre esses aspectos. Para isso documentar cada interação entre as equipes é vital e deve ser oferecido pela solução de gerenciamento de metadados. Esta transparência promove a partilha de conhecimento, ajuda a resolver inconsistências na compreensão dos dados e, em última análise, leva a melhores decisões baseadas em dados.
Seis perguntas a serem feitas ao escolher uma ferramenta de gerenciamento de metadados. Imagem por Astera.
Melhores práticas de gerenciamento de metadados
Aqui estão algumas maneiras que você pode utilizar para maximizar o valor do gerenciamento de metadados e sua sustentabilidade:
- Estabeleça uma base unificada de metadados: Crie um repositório central de metadados para fornecer insights sobre todas as práticas de gerenciamento de dados.
- Aproveite o poder de todas as seis categorias de metadados: Impulsione a inteligência orientada por metadados capturando as seis categorias de metadados – operacional, legal, descritivo, técnico, processo e preservação – para maximizar o valor dos seus dados.
- Integre IA/ML para aumentar seu gerenciamento de metadados: aproveite a IA/ML em sua base unificada de metadados para tornar os processos de dados na nuvem inteligentes e adaptáveis.
- Capacite os usuários com um catálogo de dados alimentado por IA: Capture e enriqueça metadados empresariais com contexto de negócios usando um catálogo de dados alimentado por IA, tornando os dados relevantes detectáveis, acessíveis, compreensíveis e confiáveis.
- Garanta um gerenciamento de metadados escalonável e abrangente: Obtenha gerenciamento incomparável de metadados, oferecendo ampla conectividade em ambientes multinuvem, locais, aplicativos e ETL/BI ferramentas; recursos profundos de extração de metadados e compreensão de linhagem de dados (por exemplo, por meio de análise de código de banco de dados) e escalabilidade para suportar milhões de ativos de metadados, atendendo às demandas do cenário de dados moderno.
- Governe os modelos de IA/ML de forma eficaz: Estabeleça governança para modelos de IA/ML gerenciando seus metadados, permitindo a medição de desempenho em relação aos objetivos de negócios e mitigando preconceitos algorítmicos.
- Estabeleça um programa de liderança de metadados: Garantir que os líderes de metadados façam parte da equipa de governação para operacionalizar políticas de gestão de metadados, promovendo o sucesso através da liderança pelo exemplo.
- Invista em uma ferramenta apropriada de gerenciamento de metadados: Depois de finalizar sua estratégia, escopo, funções e padrões de metadados, você estará preparado para identificar os recursos essenciais que sua empresa exige em um sistema de gerenciamento de metadados. Essa análise pode levar você a adquirir uma ferramenta nova e dedicada ou a aproveitar os repositórios de metadados existentes em suas ferramentas atuais de gerenciamento de dados ou de business intelligence.
- Mantenha a consistência em toda a organização: Uma vez iniciado, crie metadados de forma consistente seguindo políticas e padrões e comunique seu significado a todos os usuários e partes interessadas dos dados, garantindo seu comprometimento e envolvimento.
Palavras finais
Assim como um mapa permite a exploração, os metadados bem gerenciados ajudam a maximizar o valor dos seus dados. O gerenciamento de metadados estabelece uma abordagem padronizada para descrever e organizar seus ativos de dados. Melhora a descoberta e a compreensão dos dados, melhorando a tomada de decisões informadas em todos os níveis.
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Ao automatizar a descoberta, categorização e gerenciamento de metadados, Astera cria uma abordagem padronizada que melhora a descoberta e a compreensão dos dados — promovendo a tomada de decisões informadas em todos os níveis organizacionais.
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- Saba Jahangir