Что такое управление метаданными?

Прежде чем пролить свет на управление метаданными, важно понять, что такое метаданные. Метаданные относится к информации о ваших данных. Эти данные включают элементы, представляющие его контекст, содержание и характеристики. Он помогает вам обнаруживать, получать доступ, использовать, хранить и извлекать ваши данные, имеющие широкий спектр вариаций.

Метаданные изображения. Изображение автор: Astera.

Давайте посмотрим на некоторые типы метаданных ниже:

• Операционные метаданные: подробно описывает, как и когда данные возникают и трансформируются. Этот тип метаданных помогает управлять, отслеживать и оптимизировать производительность системной архитектуры. Примеры включают отметки времени, журналы выполнения, происхождение данныхи отображение зависимостей.
• Юридические метаданные: включает правовые аспекты использования данных. Этот вариант направлен на защиту создателей данных и регулирование их использования. Примеры включают авторские права, лицензирование и права использования.
• Описательные метаданные: описывает контент (что, когда, где и кто). Это помогает идентифицировать, обнаруживать, находить и использовать ресурсы данных. Примеры включают название, автора, ключевые слова и резюме.
• Технические метаданные: включает технические подробности файла данных. Такое изменение метаданных обеспечивает правильную интерпретацию данных программами. Примеры включают размер файла, формат (pdf, jpeg), кодировку (UTF-8) и тип сжатия.
• Метаданные процесса: отслеживает этапы обработки данных. Он обеспечивает качество и воспроизводимость данных, документируя, как данные были получены и преобразованы, включая их происхождение. Примеры включают действия (например, этапы очистки данных), используемые инструменты, выполненные тесты и происхождение (источник данных).
• Метаданные сохранения: сохраняет данные для долгосрочного доступа, гарантируя, что они останутся пригодными для использования в течение долгого времени, предоставляя информацию для будущего ухода. Примеры включают расположение резервной копии, историю миграции (изменения формата) и цифровые подписи.

Типы метаданных

Чтобы помочь вам упростить ваш путь к управлению метаданными, мы углубимся в это понятие, объяснив его значение, различные типы, как его структурировать для достижения оптимальных результатов, ценность, которую вы получите, какие инструменты задействованы и как вы можете выбрать подходящий вариант. one, а также передовой опыт, обеспечивающий максимизацию ценности. Начнем с основ.

Управление метаданными — это «практика» управления данными о данных.

Управление метаданными помогает создать общий язык для ваших данных. Другими словами, он стандартизирует ваши данные, собирая, организуя и поддерживая их с помощью набора действий, политик и технологий. В результате ваши данные становятся быстрее обнаруживаемыми, более простыми для понимания и более доступными для людей и машин.

Давайте возьмем пример библиотечного каталога. Библиотека не будет просто хранить книги на случайных полках; он классифицировал бы их, маркировал и имел бы записи в системе каталогов. Управление метаданными делает то же самое с вашими данными. Это упрощает поиск, интерпретацию и использование метаданных, помогает найти то, что вам нужно, и гарантирует отсутствие ошибок.

В результате все, кто работает с ядром данных, в том числе технические эксперты, продавцы, менеджеры и поисковые системы, могут лучше максимизировать их преимущества, принимая обоснованные решения.

Пример управления метаданными

Представьте себе обширную библиотеку фильмов и шоу на потоковых платформах, таких как Netflix или Prime Video, в качестве вашей коллекции данных. Он содержит широкий спектр контента. Этот контент является вашими данными. Однако найти идеальный фильм без надлежащей системы каталогизации становится непросто.

Эта ситуация, где управление метаданными упрощает вещи. Каждая часть контента включает в себя такие детали, как название, жанр, синопсис, актеры, язык, дата выпуска и т. д., известные как метаданных. Он функционирует как подробный каталог, предлагая зрителям краткое руководство по просмотру контента и поиску того, что им нравится.

Как указано выше, потоковые сервисы используют управление метаданными для эффективной классификации контента (метаданных) по множеству переменных. Метаданные позволяют им предоставлять персонализированные рекомендации, пользовательские плейлисты и динамическую группировку контента — и все это на основе анализа метаданных. Впоследствии эта стратегия персонализирует потоковую передачу в соответствии с предпочтениями пользователей, облегчая им поиск новых фаворитов и повторное посещение любимой классики.

Управление основными данными против управления метаданными

Прежде чем продолжить, важно пояснить, что, хотя управление основными данными (MDM) и управление метаданными являются важнейшими компонентами управления данными и руководства, они представляют собой две уникальные концепции и, следовательно, не являются взаимозаменяемыми.

Основные данные описывают основную информацию, необходимую для операций или транзакций в рамках бизнеса. Эти данные включают, помимо прочего, уникальные идентификаторы или атрибуты бизнес-сущностей, например, идентификаторы продуктов, имена клиентов и филиалы компании.

Управление основными данными — это бизнес-функция, которая направлена ​​на создание единого, точного и согласованного представления этих данных. Она включает сбор, очистку, управление, совместное использование и защиту этих данных, чтобы гарантировать, что все работает гладко.

Примеры включают, среди прочего, такую ​​информацию, как форматы файлов, такие как mp3 для аудиофайлов и pdf для документов. Управление метаданными — это стратегия, которая сосредоточена на организации, управлении и управлении метаданными.

Почему важно управление метаданными?

Данные имеют ценность только в том случае, если они надежны. Нелегко определить, является ли оно точным, актуальным или актуальным, без надлежащего контекста. Управление метаданными имеет решающее значение для обеспечения такого контекста данных и является краеугольным камнем эффективного управления данными и интеллектуального управления данными, обеспечивая надежность и подлинность ваших данных. Используя точные политики и стандарты, эта практика помогает вам управлять данными о ваших данных (метаданными) и контролировать их качество и актуальность, обеспечивая соответствие нормативным требованиям.

Кроме того, он раскрывает идеи, которые упрощают обнаружение данных, риски, связанные с ними, их ценность, способы их использования и взаимосвязь между элементами данных, что обеспечивает плавное сопоставление потоков данных. Более того, решение по управлению метаданными, основанное на искусственном интеллекте и машинном обучении, называется «активным», то есть оно приобретает потенциал для интеграции с другими приложениями, включая программы анализа данных, и одновременно совершенствуется за счет использования человеческих знаний, в конечном итоге генерируя новую и точную информацию.

Взаимосвязь между метаданными и другими приложениями. Изображение автор: Astera.

Вот некоторые вопросы, которые могут задать себе разные люди или команды в одной организации (благодаря управлению метаданными) и оценить свою эффективность, обеспечивая при этом единый источник истины для всех:

Эти добавленные стоимости — лишь верхушка айсберга. С более 5.44 млрд пользователей Интернета по всему миру, по состоянию на апрель 2024 года ожидается, что объем данных, создаваемых, хранящихся, копируемых и потребляемых, резко возрастет до 181 зетабайт в течение 2025 года. При этом умелое управление метаданными такого масштаба становится важнее, чем когда-либо.

Преимущества управления метаданными

Получив различные названия, от «бизнес-глоссария данных» и «каталогизации данных» до «единого источника истины», управление метаданными играет ключевую роль, сравнимую с ролью Розеттского камня в сфере данных.

Он расшифровывает значение и контекст данных для каждого, точно так же, как Ключ, который помогает решить ранее неразрешимую загадку открыли историю и культуру Древнего Египта, сделав их понятными. Для лучшего понимания давайте взглянем на некоторые его преимущества, которые делают его незаменимым для бизнеса, ориентированного на данные:

1. Обнаруживаемость и удобство использования данных:

Управление метаданными — это комплексная каталог данных это позволяет вам обнаруживать соответствующие наборы данных. Такая возможность обнаружения повышает доступность, позволяя лучше использовать данные и принимать обоснованные решения.

2. Согласованность и унификация данных:

Он устанавливает стандартизированный подход к определению данных внутри организации. Таким образом, каждый отдел имеет доступ к метаданным, необходимым для понимания и эффективного управления своими системами, данными и операциями. Такая практика способствует согласованности, упрощает управление данными, унифицирует подход компании к данным и приводит к меньшему количеству проблем с поиском данных.

3. Сквозная передача данных и управление ими:

Управление метаданными записывает набор данных от его происхождения до каждого преобразования, которому он подвергается. Эти подробные журналы помогают отслеживать данные в соответствии с нормативными требованиями, а также выполнять оценку качества данных и анализ первопричин, обеспечивая качество данных и снижение рисков.

4. Экономия времени и средств:

Автоматизация и стандартизация управления метаданными позволяют компаниям перераспределять свои ресурсы на высокоприоритетные задачи. Такая практика экономит время, которое ранее тратилось на ручные задачи. Кроме того, это приводит к экономии в таких областях, как проектирование, преобразование и картографирование данных.

5. Интеграция данных и совместная работа:

Управление метаданными обеспечивает плавную интеграцию с различными источниками, системами и приложениями путем документирования структур данных, форматов, контента и взаимосвязей. Кроме того, это помогает понять связи и зависимости между различными ресурсами данных, обеспечивая интеграцию и сотрудничество между отделами.

Преимущества управления метаданными. Изображение автор: Astera.

Благодаря такому значимому вкладу рост рынка управления метаданными стремительно растет во всем мире, демонстрируя впечатляющие среднегодовые темпы роста (CAGR) 22.18%. от 2023 - 2028.

Рынок управления корпоративными метаданными – темпы роста по регионам. Источник: Мордорская разведка.

Как работает управление метаданными?

Эффективное использование данных зависит от прочной базы данных. Управление метаданными обеспечивает эту конкретную общую основу путем организации и понимания метаданных данных. Вот описание того, как это работает:

Шаг 1: Сбор метаданных

Все начинается со сбора метаданных из различных источников данных, включая локальные и облачные системы. Эти источники данных включают в себя данные озер, хранилища, базы данных, файловые системы, приложения и Интеграция данных инструменты. Этот процесс направлен на точное понимание структуры, формата и содержания данных, обеспечение их надежности и пригодности для аналитических и научных инициатив.

Шаг 2: Курирование метаданных

После сбора необработанные метаданные обрабатываются с учетом соответствующего бизнес-контекста для общего понимания. Он классифицирован и организован по назначению и использованию, обогащен атрибутами и связями. Затем эти данные каталогизируются в центральном хранилище, обеспечивая возможность поиска и доступность. Более того, отзывы пользователей, включая рейтинги, обзоры и сертификаты, еще больше повышают его ценность, предоставляя понимание его полезности для других.

Шаг 3: Интеллектуальное управление метаданными

Последний шаг, интеллектуальное управление метаданными, использует ИИ и машинное обучение для глубокого анализа этих наборов данных. Эти технологии изучают метаданные, чтобы обнаружить происхождение данных, раскрыть скрытые связи и определить похожие наборы данных, ранжируя их в соответствии с потребностями пользователя.

Этот процесс облегчает пользователям поиск наиболее релевантной информации для любой поставленной задачи. В конечном итоге этот подход преобразует необработанные данные в стратегический актив, позволяя принимать уверенные решения на основе данных.

Что такое структура управления метаданными (MMF)?

Структура управления метаданными относится к подходу организации к созданию, обработке, управлению и использованию своих метаданных. Эта структура включает в себя следующие компоненты:

1. Цель и задача: Определение области, которую вы пытаетесь решить или улучшить.
2. заинтересованные стороны: Привлечение соответствующих владельцев данных с самого начала гарантирует правильность формирования структуры с самого начала.
3. Стратегия: Определение типов метаданных, над которыми вы будете работать, и постановка приоритетных целей и задач по управлению метаданными.
4. Архитектура: Определение стандартов, моделей и руководств для обеспечения единого подхода во всей организации.
5. Процессы: Создание процессов и рабочих процессов для сбора, документирования и обслуживания метаданных с определенными ролями и обязанностями.
6. Инструменты и технологии: Выбор и внедрение инструментов и технологий, которые просты в использовании, позволяют стандартизировать наборы данных и согласовывать их с требованиями и целями вашей организации в области каталогизации данных, моделирования, хранилищ, профилирования и происхождения.
7. Интеграция: Обеспечение интеграции ваших метаданных с существующим стеком технологий.
8. управление: Налаживание управление метаданными процессы для обеспечения целостности, безопасности и соответствия метаданных. Кроме того, необходимо создать орган управления данными для надзора за вашей структурой управления метаданными и разрешения конфликтов.
9. Обучение и образование: Предлагает обучение и образование для повышения осведомленности и компетентности в области управления метаданными. Эта практика включает в себя комплексную программу, которая информирует заинтересованные стороны о важности управления метаданными, их роли и использовании установленных инструментов и процессов.
10. Постоянное улучшение: Регулярная оценка и улучшение инфраструктуры на основе отзывов пользователей и наблюдаемых тенденций использования.

Astera Структура управления метаданными

Варианты использования управления метаданными

Эффективное управление метаданными открывает широкий спектр функций для организаций. Давайте рассмотрим некоторые из этих приложений:

1. Повышение эффективности и устранение неполадок:

Автоматизированное отслеживание происхождения, жизненно важный компонент управления метаданными, визуализирует поток данных от источника до любых преобразований, которым они подвергаются. Этот подход позволяет командам данных молниеносно анализировать первопричины, определяя точный источник проблем в запросах или отчетах. В результате это экономит значительную часть времени специалистов по данным, улучшая возможности решения проблем всей командой.

2. Расширенная аналитика данных:

Хорошо управляемые метаданные имеют основополагающее значение для обеспечения качества и согласованности — необходимых условий эффективного анализа данных. Он облегчает реализацию инициатив по самообслуживанию в области аналитики и бизнес-аналитики, делая активы данных более легко обнаруживаемыми и доступными для бизнес-пользователей, способствуя развитию культуры, основанной на данных.

3. Использование данных и оптимизация затрат:

Анализируя шаблоны использования, такие как выявление часто или редко используемых таблиц или неэффективных запросов, управление метаданными позволяет организациям принимать обоснованные решения по оптимизации ресурсов хранения и обработки данных. Эти знания позволяют сократить расходы и повысить эффективность хранилища данных.

4. Автоматизированная безопасность данных и соответствие требованиям:

Управление метаданными имеет решающее значение для автоматизации классификации данных в соответствии с нормативными требованиями (например, PII в соответствии с GDPR ЕС или данные внутренней группы). Этот механизм обеспечивает соблюдение протоколов безопасности, помогая организациям поддерживать соответствие требованиям и безопасность данных, одновременно снижая риски, связанные с утечкой данных.

5. Эффективное управление данными:

Управление данными требует комплексного представления данных для полной реализации их потенциала. Управление метаданными позволяет это сделать, управляя всем жизненным циклом данных, обеспечивая при этом их качество, доступность, доступность и безопасность.

6. Оптимизированная адаптация и интеграция:

Корпоративное программное обеспечение для управления метаданными предоставляет конечным пользователям прямой доступ к соответствующим метаданным в их инструментах, упрощая процессы адаптации и организационную интеграцию для новых сотрудников.

Инструменты управления метаданными

Инструмент управления метаданными — это программное обеспечение, разработанное, чтобы помочь организациям эффективно собирать, организовывать, хранить метаданные и управлять ими. Эти инструменты позволяют организациям полностью понимать и использовать свои данные, предоставляя централизованную систему для каталогизации, мониторинга и анализа происхождения, связей и моделей использования данных.

Возможности решения по управлению метаданными

Инструменты управления метаданными включают в себя множество функций, таких как каталог данных, бизнес-глоссарий, происхождение данных, профилирование данных, совместимость и анализ воздействия. Ожидается, что их рынок будет испытывать совокупный годовой темп роста 18.4% к 2029 году.

Хотя эти инструменты предлагают множество преимуществ, важно тщательно оценить программу, прежде чем ее принимать. Вот некоторые возможности, которые следует искать в решении по управлению метаданными:

1. Инвентаризация данных:

Какие данные у вас есть и где они хранятся?

Инвентаризация данных, также известная как отображение данных, действует как каталог, в котором перечислены все ресурсы данных вашей организации и места их хранения. Такое детальное представление облегчает управление данными, гарантируя использование данных ответов.

Например, вы можете отслеживать, как данные, которые вы получили (т. е. данные ответов) в результате исследования метаданных (например, имена клиентов), используются позже. Эта возможность позволяет вам увидеть, кто имеет доступ к данным, как соответствующее лицо их использует, а также влияние этого на данные (происхождение данных).

2. Каталог данных:

Где находятся наши данные и как мы можем получить к ним доступ?

В отличие от инвентаризаций данных, каталоги данных представляют собой расширенные поисковые системы для ваших данных. Эти автоматизированные инструменты активно сканируют и каталогизируют данные в различных местах хранения — базах данных, озерах данных и т. д. хранилища данных – значительно упрощает бизнес-пользователям поиск конкретных наборов данных, которые им нужны.

3. Происхождение данных:

Где находились наши данные и какие изменения они претерпели?

Происхождение данных действует как «закулисная карта» ваших данных. Он отслеживает путь ваших данных от их источника (т. е. источника) через любые преобразования, которым они подвергаются, до места их окончательного использования (т. е. пункта назначения). Эта информация полезна для анализа воздействия, когда необходимо прогнозировать последствия изменений в источниках данных или методах обработки.

4. Tagging

Как мы можем обогатить и адаптировать наши данные для будущих нужд?

Маркировка предполагает присвоение инвентарным данным соответствующих меток, называемых тегами метаданных, для их классификации и описания с помощью ключевых слов, что делает их удобными для поиска и адаптируемыми к меняющимся потребностям бизнеса. Некоторые инструменты могут даже автоматизировать разметку тегов на основе шаблонов, экономя время и уменьшая количество ошибок.

5. Сопоставление данных

Как мы можем гарантировать, что наши метаданные точно отражают взаимоотношения между активами данных?

Сопоставление данных помогает выявить связи между различными частями метаданных. Возьмем пример двух наборов данных, которые могут иметь схожую информацию, но немного различаться по именам или форматам. Инструменты управления метаданными со встроенной возможностью сопоставления данных автоматически сравнивают эти наборы данных и выявляют потенциальные совпадения, что делает поиск данных более точным.

6. Коллаборация

Что означают наши данные (предлагают контекст) для наших команд?

Эффективное управление метаданными требует четкой коммуникации между командами относительно определений и использования данных. Поэтому функции совместной работы, такие как комментирование, аннотации и контроль версий, создают центральную платформу для диалога по этим аспектам. Для чего документирование каждого взаимодействия между командами имеет жизненно важное значение и должно быть предложено решением по управлению метаданными.

Такая прозрачность способствует обмену знаниями, помогает устранять несоответствия в понимании данных и в конечном итоге приводит к принятию более обоснованных решений на основе данных.

Шесть вопросов, которые следует задать при выборе инструмента управления метаданными. Изображение автор: Astera.

Лучшие практики управления метаданными

Вот несколько способов, которыми вы можете воспользоваться, чтобы максимизировать ценность управления метаданными и обеспечить его устойчивость:

1. Создайте единую основу метаданных: Создайте центральное хранилище метаданных, чтобы получить ценную информацию обо всех методах управления данными.
2. Используйте возможности всех шести категорий метаданных: Управляйте аналитикой на основе метаданных, собирая шесть категорий метаданных — оперативные, юридические, описательные, технические, процессные и сохранные — чтобы максимизировать ценность ваших данных.
3. Интегрируйте AI/ML для улучшения управления метаданными: используйте искусственный интеллект и машинное обучение поверх единой основы метаданных, чтобы сделать облачные процессы обработки данных интеллектуальными и адаптируемыми.
4. Расширьте возможности пользователей с помощью каталога данных на базе искусственного интеллекта: Собирайте и обогащайте корпоративные метаданные бизнес-контекстом с помощью каталога данных на базе искусственного интеллекта, делая соответствующие данные легко обнаруживаемыми, доступными, понятными и заслуживающими доверия.
5. Обеспечьте масштабируемое и комплексное управление метаданными: Обеспечьте беспрецедентное управление метаданными, предлагая широкие возможности подключения к мультиоблачным локальным средам, приложениям и ETL/BI инструменты; возможности глубокого извлечения метаданных и понимания происхождения данных (например, посредством анализа кода базы данных), а также масштабируемость для поддержки миллионов активов метаданных, отвечающих требованиям современного ландшафта данных.
6. Эффективно управляйте моделями AI/ML: Обеспечьте управление моделями искусственного интеллекта и машинного обучения, управляя их метаданными, позволяя измерять производительность в соответствии с бизнес-целями и уменьшая алгоритмические предвзятости.
7. Создайте программу лидерства в метаданных: Убедитесь, что лидеры метаданных являются частью команды управления для реализации политики управления метаданными, способствуя успеху посредством личного примера.
8. Инвестируйте в подходящий инструмент управления метаданными: После того, как вы окончательно определите свою стратегию, объем, роли и стандарты метаданных, вы сможете определить основные функции, которые требуются вашему бизнесу в системе управления метаданными. Этот анализ может побудить вас приобрести новый специальный инструмент или использовать существующие репозитории метаданных в рамках ваших текущих инструментов управления данными или бизнес-аналитики.
9. Поддерживайте согласованность во всей организации: После начала последовательно создавайте метаданные в соответствии с политиками и стандартами и сообщайте о их значимости всем пользователям данных и заинтересованным сторонам, обеспечивая их приверженность и участие.

Выводы

Подобно тому, как карта расширяет возможности исследования, хорошо управляемые метаданные помогают максимизировать ценность ваших данных. Управление метаданными устанавливает стандартизированный подход к описанию и организации ваших активов данных. Это расширяет возможности обнаружения и понимания данных, способствуя принятию обоснованных решений на всех уровнях.

AsteraИнструмент для хранения данных на основе метаданных, работающий на основе искусственного интеллекта помогает вам расставить приоритеты в управлении метаданными, автоматизируя обнаружение, категоризацию и управление вашими метаданными. Он обеспечивает понимание общих данных в масштабах всего предприятия, делая ваши метаданные легко доступными для поиска и интерпретации.

At AsteraМы помогаем организациям раскрыть истинный потенциал своих данных и добиться успеха, основанного на данных. Запросить демонстрацию продукта чтобы увидеть это в действии или свяжитесь с нашими специалистами для обсуждения вашего варианта использования.

Автоматизируйте управление метаданными с помощью Astera Единое решение на основе метаданных

Автоматизируя обнаружение, категоризацию и управление метаданными, Astera создает стандартизированный подход, который улучшает обнаружение и понимание данных, способствуя принятию обоснованных решений на всех уровнях организации.

Узнайте, как работает наш инструмент на основе метаданных.

Скачать бесплатную 14-дневную пробную версию