Что такое каталог данных? Возможности, рекомендации и преимущества

Что такое каталог данных?

Каталог данных — это центральный реестр организационных данных. Он обеспечивает комплексное представление всех активов данных в организации, включая базы данных, наборы данных, файлы и конвейеры данных.

Они позволяют организациям эффективно управлять данными, облегчая обнаружение, отслеживание происхождения и обеспечение соблюдения правил управления.

Создание каталога данных является частью более широкой структуры управления данными и включает в себя:

• создание бизнес-словаря,
• повышение информационной грамотности во всей компании и
• классификация данных.

Обычно они создаются после того, как компания определила свои данные, пометила их, определила соответствующих заинтересованных сторон, ответственных за безопасность данных, и назначила им роли доступа.

Каталог данных и словарь данных

Распространенная путаница возникает, когда вступают в дискуссию словари данных. И каталог данных, и словарь данных играют важную роль в управление данными. Tон бывший подчеркивает открытия и исследования, в то время как последняя фокусируется на детальном определении и описании элементов данных.

В то время как каталог данных служит централизованным хранилищем метаданных, словарь данных фокусируется на определении элементов и атрибутов данных, описании их значения, формата и использования.

Первый предлагает комплексное представление об информационных ресурсах организации. Он обеспечивает обнаружение и исследование данных, позволяя пользователям легко искать и исследовать доступные активы данных. Кроме того, каталоги данных включают в себя такие функции, как отслеживание происхождения данных и возможности управления, которые помогают управление качеством данных и соблюдение.

С другой стороны, словарь данных обычно предоставляет технические метаданные и обычно используется в качестве справочного материала для моделирования данных и проектирования баз данных.

Преимущества каталога данных

Hкак работает каталог данных польза организация? Ограничены ли преимущества только аналитиками данных? 

Нетправда! После реализации правильнопреимущества каталога данных распространяются на всю организацию.в том числе: 

1. Улучшенная доступность данных: Благодаря каталогу данных пользователи могут легко находить и получать доступ к соответствующим ресурсам данных для анализа и принятия решений. Тhе больше доступность не только упрощает доступ к данным а также , а также повышает производительность. 
2. Повышенное доверие к данным: TРжавые данные важны для эффективного принятия решений. Выполнение функций хранилища метаданных и каталогов данных. fоблегчать управление метаданными и отслеживание происхождения данных. Эта повышенная прозрачность позволяет пользователям легко понять смысл, источник, и качество данных они"работаешь с. Таким образом, прозрачность помогает выявить потенциальные ошибки и несоответствия. что приводит к получению более достоверных и надежных данных. 
3. Обеспечение соблюдения правил управления данными: Они также выступают в качестве платформы для обеспечения соблюдения управления данными политики, мониторинг использования данных и обеспечение соблюдения нормативных требований, одновременно содействуя доступности данных и формируя культуру, основанную на данных.
4. Расширение сотрудничества и обмена знаниями: Они улучшают сотрудничество и общение между заинтересованными сторонами, предоставляя платформу для обмена знаниями и документирования активов данных.
5. Уменьшение избыточности и дублирования данных: После сбора данных каталоги помогают организациям выявлять и устранять избыточные или повторяющиеся активы данных, а также снижать затраты на хранение.

Что включает в себя каталог данных?

Естественно, следующие вопросы обычно заключаются в том, как работает каталог данных и из чего он состоит? Для начала давайте посмотрим, какую информацию он содержит. Каталог данных состоит из различных типов метаданных, в том числе:

Ключевые компоненты

1. Операционные метаданные: Это также известно как метаданные процесса. Он включает в себя информацию о выполнении процессов и рабочих процессов внутри системы. Операционные метаданные часто включают метки времени, журналы выполнения, идентификаторы транзакций, показатели использования ресурсов и параметры конфигурации системы. Это обеспечивает происхождение данных, что позволяет аналитикам отслеживать актуальность и релевантность информационных ресурсов.
2. Технические метаданные: Этот тип данных, также называемый структурными метаданными, описывает, как данные организованы в системе. Он включает в себя такие детали, как формат, структура и характеристики элементов данных, такие как типы данных, длина полей, форматы, ключи, индексы, связи и места хранения. Эти метаданные необходимы для понимания необходимости манипулирования данными перед анализом.
3. Бизнес-метаданные: Бизнес-метаданные обеспечивают бизнес-контекст и значение активов данных, например, их пригодность для задачи и общую ценность. Обычно он включает определения данных, бизнес-правила, владение данными, политики использования и термины бизнес-глоссария.

Как работает каталог данных?

Каталог данных работает путем сбора, организации и предоставления доступа к метаданным об информационных ресурсах организации. Вот как это обычно работает:

1. Попадание данных: Метаданные из различных источников, таких как базы данных, хранилища данных, озера данных и файлы.
2. Организация метаданных: Извлеченные метаданные систематизируются и сохраняются в каталоге. Эта функциональность включает определения данных, сведения о схеме, происхождение данных и статистику использования.
3. Обнаружение данных: Пользователи могут искать и исследовать хранилище, чтобы обнаружить соответствующие активы данных на основе их атрибутов метаданных, ключевых слов или тегов. Эта функция позволяет пользователям быстро и эффективно находить нужные им данные.
4. Сотрудничество: Многие каталоги предлагают функции для поддержки и содействия сотрудничеству и обмену знаниями. Эти функции могут быть чем угодно: от аннотаций и комментариев до оценок и обзоров.
5. Отслеживание происхождения данных: он отслеживает происхождение данных, показывая, как они перемещаются и трансформируются в различных системах и процессах. Эта возможность дает представление о происхождении данных и помогает пользователям понять происхождение и влияние данных.
6. Управление данными: Он предоставляет механизмы для определения и реализации правил управления, которые администраторы могут использовать для обеспечения соблюдения политик и средств управления данными, гарантируя, что данные управляются и используются в соответствии с политиками организации и нормативными требованиями.

Как создать каталог данных?

Создание каталога включает в себя несколько важных шагов.

1. Сбор требований: Первый шаг заключается в определении потребностей и целей организации в области управления данными. Вовлечение заинтересованных сторон с самого начала упрощает процесс определения требований и понимания того, почему организации необходимо централизованное хранилище активов данных.
2. Обнаружение данных: Следующим шагом является выявление и инвентаризация всех источников данных внутри организации, включая базы данных, данные озер, файлы и приложения, чтобы понять объем каталога данных.
3. Сбор метаданных: Затем пользователи собирают метаданные из идентифицированных источников данных, включая определения, информацию о схеме и происхождение данных. Метаданные также могут быть собраны вручную в случаях, когда данные являются конфиденциальными или сложными.
4. Стандартизация метаданных: Дальше идет стандартизация и нормализация собранных метаданных. Он включает в себя определение стандартов метаданных, сопоставлений и таксономий для гармонизации атрибутов метаданных. Этот шаг обеспечивает согласованность и совместимость между различными источниками данных.
5. Обогащение метаданных: Эта часть включает в себя расширение метаданных дополнительной контекстной информацией, такой как термины бизнес-глоссария, классификации данных и политики использования данных.
6. Хранение метаданных: Создание централизованного хранилища, в котором пользователи смогут хранить, систематизировать и получать доступ к собранным метаданным.
7. Население каталога данных: Затем пользователи заполняют каталог данных стандартизированными и расширенными метаданными.
8. Доступ пользователей и управление: затем администраторы реализуют политики управления данными и определяют элементы управления доступом и разрешения для управления правами доступа и изменения каталога данных.
9. Обучение и внедрение пользователей: Руководители групп также проводят обучение и поддержку пользователей, чтобы помочь им понять, как эффективно перемещаться по каталогу данных и использовать его для решения задач управления данными и анализа. Поощряйте принятие пользователями посредством коммуникации и информационно-пропагандистской деятельности.
10. Постоянное обслуживание и обновления: Распорядители данных регулярно обновляют и поддерживают каталог. Постоянное управление метаданными, профилирование данныха деятельность по оценке качества данных обеспечивает точность и актуальность каталогизированной информации.

Наличие эффективной стратегии управления данными во многом помогает в реализации этих шагов. Поскольку каталог данных является частью более широкой стратегии управления, для того, чтобы эти инструменты работали, необходимы участие заинтересованных сторон, эффективный сбор данных и грамотность.

Проблемы при реализации каталога данных и как их избежать

Общие проблемы при внедрении каталога данных включают в себя:

1. Хранилища данных: Данные могут быть разбросаны по различным системам и отделам, что приводит к разрозненные хранилища данных которые снижают эффективность каталога данных.
2. Проблемы с качеством данных: Неточные, неполные или противоречивые метаданные могут подорвать удобство использования и надежность каталога данных.
3. Принятие пользователем: Отсутствие осведомленности, обучения или воспринимаемой ценности может привести к низкому уровню внедрения пользователями, ограничивая влияние каталога данных на практику управления данными в организации.

Лучшие практики

Чтобы преодолеть эти проблемы, руководители компаний, занимающихся данными, могут:

1. Содействие эффективному сбору данных: Внедрение процессов и технологий для эффективной интеграции данных из разрозненных источников, устранения разрозненности данных и обеспечения единого представления информационных активов организации.
2. Установите высокие стандарты качества данных: Определить и обеспечить соблюдение стандартов качества, чтобы гарантировать точность, полноту и согласованность метаданных в каталоге данных. Внедрить методы профилирования и очистки данных для превентивного выявления и устранения Качество данных вопросы.
3. Обеспечьте обучение пользователей и создайте культуру данных: Предложите комплексные программы обучения, документацию и создайте культуру, основанную на данных, чтобы информировать пользователей о преимуществах и возможностях мер управления данными. Опишите реальные примеры использования и истории успеха, чтобы продемонстрировать ценность каталога данных для улучшения управления данными и процессов принятия решений. Кроме того, вовлекайте пользователей в процесс проектирования и разработки, чтобы гарантировать, что он соответствует их потребностям и предпочтениям.

Варианты использования каталога данных

Давайте рассмотрим некоторые варианты использования в различных отраслях:

Понимание истории актива и улучшение соответствия требованиям

Комплаенс-офицеры могут положиться на хранилище данных для обеспечения целостность данных. Используя функцию происхождения данных, они получают бесценную информацию о происхождении, движении и преобразования данных в различных системах и процессах.

Офицеры могут проверять точность и достоверность отчетов и обеспечивать соответствие нормативным требованиям. Они также могут выявлять потенциальные уязвимости, оценивать последствия утечки данных или сбоев системы, а также эффективно реализовывать стратегии снижения рисков.

Расширение возможностей аналитики самообслуживания

В некоторых быстро развивающихся секторах, таких как здравоохранение, медицинским исследователям, врачам и администраторам требуется своевременный доступ к данным для диагностики и рекомендаций. С помощью каталога данных они могут быстро находить и получать доступ к тщательно подобранным наборам медицинских данных, записям пациентов и данным клинических исследований. Благодаря интуитивно понятным возможностям поиска и подробным метаданным, предоставляемым каталогом данных, исследователи могут быстро находить соответствующие ресурсы данных в соответствии с потребностями и целями их исследований.

Улучшенное сотрудничество

Обычно над кампанией должны сотрудничать различные команды, включая отделы маркетинга, продаж и финансов. Используя данные, хранящиеся в центральном месте, участники из разных отделов могут получать доступ и обмениваться соответствующими данными о клиентах, записями транзакций и демографической информацией в одном месте.

По мере продвижения проекта специалисты по данным анализируют общие наборы данных. Они применяют передовые методы аналитики для выявления закономерностей и тенденций в поведении клиентов. Затем они работают с отделами маркетинга и продаж над разработкой целевых маркетинговых кампаний и персонализированных рекламных акций на основе результатов анализа данных.

Монетизация данных

Телекоммуникационная компания может использовать свой каталог для идентификации данных об использовании клиентов, включая записи вызовов, шаблоны использования данных и информацию о местоположении. После идентификации команда может классифицировать данные о клиентах в ценные наборы данных для монетизации. Упаковывая и продавая анонимные и агрегированные данные о клиентах, компания предоставляет ценную информацию о поведении потребителей, демографии и моделях мобильности.

Инструменты каталога данных

Инструменты каталога данных необходимы для поддержки и реализации стратегии управления данными. Современные инструменты обладают обширными возможностями, но при этом очень просты в настройке и использовании. Однако не все инструменты одинаковы, и выбор одного может быть трудным.

Итак, комплексное программное обеспечение должно предлагать следующие ключевые функции:

1. Сбор и управление метаданными: сюда входят возможности сбора метаданных из различных облачных и локальных источников данных, включая базы данных, озера данных, файлы и приложения.
2. Обнаружение данных: Интуитивно понятные функции поиска и просмотра для обнаружения и изучения ресурсов данных на основе атрибутов метаданных, ключевых слов, бизнес-глоссария или тегов.
3. Отслеживание происхождения данных: Он должен иметь возможность отслеживать происхождение данных, показывая, как данные перемещаются и трансформируется в различных системах и процессах.
4. Обеспечение соблюдения правил управления данными: Решение должно обеспечивать соблюдение политик и средств управления данными, таких как классификация данных, контроль доступа и правила соответствия.
5. Автоматизация на основе искусственного интеллекта: надежный инструмент может автоматизировать самые разные задачи: от приема данных и хранения метаданных до создания бизнес-глоссария с использованием возможностей искусственного интеллекта. Аналитики также могут использовать ИИ для предоставления встроенных рекомендаций и возможностей автоматического именования.
6. Сотрудничество и обмен: Он должен позволять пользователям сотрудничать и обмениваться информацией через бизнес-глоссарий, документацию, рейтинги и аннотации к активам данных.
7. Надежные возможности интеграции: Интеграция с другими инструментами управления данными и аналитикой, такими как Интеграция данныхПлатформы , визуализации и машинного обучения. Он также должен поддерживать API REST для внешнего подключения.
8. Безопасность и соответствие: встроенные функции безопасности и средства контроля соответствия, включая шифрование, маскирование данных и ведение журнала аудита.

Astera – Инструмент каталога данных со сквозными возможностями

Если «вы хотите инвестировать в управление данными, вам подойдут готовые инструменты, такие как Astera помогите оптимизировать весь процесс.

Astera Data Governance предоставляет центральную платформу для управления информационными ресурсами вашей компании без написания кода. Основанный на искусственном интеллекте, он имеет множество функций для оптимизации всего процесса управления. Функции, усиленные искусственным интеллектом, включают в себя:

• Возможность обнаружения данных,
• Обогащение данных,
• Профилирование данных и
• Бизнес-словарь.

Astera Управление данными является частью Astera Data Stack, наша комплексная платформа управления данными. Он позволяет бизнес-пользователям управлять всем проектом управления данными с помощью одного инструмента, от ETL/ELT до хранилищ данных и аналитики — и все это без использования кода. В сочетании с отмеченной наградами заботой о клиентах, Astera является предпочтительным выбором для компаний, инвестирующих в управление данными.

Хочу посмотреть как Astera может помочь вам создать надежную стратегию управления данными? Запланируйте персонализированная демо.

Узнать больше о нашей платформе управления и управления данными.