什么是数据目录？

数据目录是组织数据的中央清单。它提供组织中所有数据资产的全面视图，包括数据库、数据集、文件和数据管道。

它们使组织能够通过促进发现、沿袭跟踪和治理实施来有效管理数据。

建立数据目录是更广泛的数据治理框架的一部分，包括：

• 创建业务术语表，
• 提高整个公司的数据素养
• 数据分类。

它们通常是在公司定义其数据、对其进行标记、确定负责数据安全的相关利益相关者并为其分配访问角色后创建的。

数据目录与数据字典

当数据字典进入讨论时，会出现一个常见的困惑。数据目录和数据字典都在以下方面发挥着重要作用： 数据管理. T他以前 强调发现和探索，同时 后者 专注于详细定义和描述数据元素。

数据目录充当元数据的集中清单，而数据字典则侧重于定义数据元素和属性，描述它们的含义、格式和用法。

前者提供组织数据资产的全面视图。它使用户能够轻松搜索和探索可用的数据资产，从而实现数据发现和探索。此外，数据目录还包括数据沿袭跟踪和治理功能等功能，有助于 数据质量管理 和合规性。

另一方面，数据字典通常提供技术元数据，通常用作数据建模和数据库设计的参考。

数据目录的好处

H数据目录是怎样做的 得益 一个组织？好处仅限于数据分析师吗？ 

没有真的! 一旦实施 正确地，数据目录的好处遍及整个组织，包括: 

1. 改进的数据可访问性：通过数据目录，用户可以轻松查找和访问相关数据资产以进行分析和决策。时间h更大的 访问 不仅 简化数据访问 而且还 并且 提高生产力。 
2. 增强数据信任：T已生锈的数据对于有效的决策很重要。充当存储库 元数据, 数据目录 f促进 元数据管理 和数据沿袭追踪. 本篇 增加透明度 允许用户 很容易理解意思， 起源， 和数据质量 他们和重新工作. 因此，透明度有助于识别潜在的错误和不一致， 带来更值得信赖和可靠的数据. 
3. 数据治理执行：它们还充当执行平台 数据治理 政策、监控数据使用情况并确保合规性，同时促进数据可发现性并培育数据驱动的文化。
4. 加强协作和知识共享：它们通过提供共享知识和记录数据资产的平台来改善数据利益相关者之间的协作和沟通。
5. 减少数据冗余和重复：收集数据后，目录可帮助组织识别并消除冗余或重复的数据资产，并降低存储成本。

数据目录包括什么？

当然，接下来的问题通常是数据目录如何工作以及它由什么组成？首先，我们来看看它包含哪些信息。数据目录由各种类型的元数据组成，包括：

关键组件

1. 操作元数据：这也称为流程元数据。它包括有关系统内流程和工作流程执行的信息。操作元数据通常包括时间戳、执行日志、事务 ID、资源使用指标和系统配置设置。它提供了一个 血统 数据，使分析师能够跟踪数据资产的新近度和相关性。
2. 技术元数据：也称为结构元数据，这种数据类型概述了数据在系统中的组织方式。它包括数据元素的格式、结构和特征等详细信息，例如数据类型、字段长度、格式、键、索引、关系和存储位置。此元数据对于了解分析前是否需要进行数据操作至关重要。
3. 业务元数据： 业务元数据为数据资产提供业务上下文和含义，例如它们对任务的适用性和整体价值。它通常包括数据定义、业务规则、数据所有权、使用策略和业务术语表术语。

数据目录如何工作？

数据目录的工作原理是收集、组织和提供对有关组织数据资产的元数据的访问。它的通常运作方式如下：

1. 资料撷取：来自各种来源的元数据，例如 数据库, 数据仓库, 数据湖和文件被摄取到其中。
2. 元数据组织：提取的元数据被组织并存储在目录中。此功能包括数据定义、架构详细信息、 数据沿袭以及使用情况统计。
3. 数据发现：用户可以搜索和探索存储库，以根据元数据属性、关键字或标签发现相关数据资产。该功能可以让用户快速高效地找到所需的数据。
4. 合作：许多目录提供支持和促进协作和知识共享的功能。这些功能可以是从注释和评论到评级和评论的任何内容。
5. 数据沿袭跟踪：它跟踪数据的沿袭，显示数据如何在不同的系统和流程之间移动和转换。此功能提供了对数据来源​​的洞察，并帮助用户了解数据的起源和影响。
6. 数据治理：它提供了定义和实施治理规则的机制，管理员可以使用这些规则来实施数据治理策略和控制，确保数据的管理和使用符合组织策略和监管要求。

如何构建数据目录？

创建目录涉及多个重要步骤。

1. 需求收集： 第一步是确定组织的数据管理需求和目标。从一开始就让利益相关者参与可以简化定义需求和理解组织为何需要集中式数据资产存储库的过程。
2. 数据发现：下一步是识别和清点组织内的所有数据源，包括数据库、数据湖、文件和应用程序，以了解数据目录的范围。
3. 元数据收集：接下来，用户从已识别的数据源中获取元数据，包括定义、架构信息和数据沿袭。在数据敏感或复杂的情况下，还可以通过手动管理来收集元数据。
4. 元数据标准化：接下来是收集的元数据的标准化和规范化。它涉及定义元数据标准、映射和分类法以协调元数据属性。此步骤确保不同数据源之间的一致性和兼容性。
5. 元数据丰富：这部分涉及使用附加上下文信息增强元数据，例如业务术语表术语、数据分类和数据使用策略。
6. 元数据存储：建立一个集中存储库，用户可以在其中存储、组织和访问收集的元数据。
7. 数据目录人口：接下来，用户使用标准化且丰富的元数据填充数据目录。
8. 用户访问和治理：管理员然后实施数据治理策略并定义访问控制和权限来管理访问权限和修改数据目录。
9. 用户培训和采用：团队领导还为用户提供培训和支持，帮助他们了解如何有效地导航和利用数据目录来执行数据管理和分析任务。通过沟通和推广工作鼓励用户采用。
10. 持续维护和更新：数据管理员定期更新和维护目录。持续的元数据管理， 资料分析和数据质量评估活动确保编目信息的准确性和相关性。

拥有有效的数据治理策略对实施这些步骤有很大帮助。由于数据目录是更大的治理策略的一部分，因此需要利益相关者的支持、有效的数据收集和素养来使这些工具发挥作用。

实施数据目录的挑战以及如何避免这些挑战

采用数据目录的常见挑战包括：

1. 数据孤岛：数据可能分散在各个系统和部门，导致 数据孤岛 这阻碍了数据目录的有效性。
2. 数据质量问题：不准确、不完整或不一致的元数据可能会破坏数据目录的可用性和可信度。
3. 用户采用：缺乏意识、培训或感知价值可能会导致用户采用率较低，从而限制数据目录对组织数据管理实践的影响。

最佳实践

为了克服这些挑战，公司内的数据领导者可以：

1. 促进有效的数据收集：实施流程和技术来有效地集成不同来源的数据，打破数据孤岛并提供组织数据资产的统一视图。
2. 建立高数据质量标准：定义并执行质量标准，以确保数据目录中的元数据准确、完整和一致。实施数据分析和清理技术以主动识别和解决 数据质量 的问题。
3. 提供用户培训并创建数据文化：提供全面的培训计划、文档，并创建数据驱动的文化，以教育用户了解数据治理措施的好处和功能。突出真实的用例和成功案例，以展示数据目录在改进数据管理和决策流程方面的价值。此外，让用户参与设计和开发过程，以确保满足他们的需求和偏好。

数据目录用例

让我们看看多个行业的一些用例：

了解资产的历史并提高合规性

合规官员可以信赖组织的 数据存储库 确保 数据的完整性。利用数据沿袭功能，他们获得了关于起源、运动和发展的宝贵见解。 数据的转换 跨不同的系统和流程。

官员可以验证报告的准确性和可靠性，并确保符合监管要求。他们还可以识别潜在的漏洞，评估数据泄露或系统故障的影响，并有效实施风险缓解策略。

增强自助服务分析能力

在医疗保健等某些快节奏行业，医学研究人员、临床医生和管理人员需要及时访问数据以进行诊断和提出建议。通过数据目录，他们可以快速发现和访问精选的医疗数据集、患者记录和临床试验数据。借助数据目录提供的直观搜索功能和详细元数据，研究人员可以根据其研究需求和目标快速找到相关数据资产。

改善协作

通常，包括营销、销售和财务在内的各个团队必须在营销活动中进行协作。使用存储在中央位置的数据，来自不同部门的成员可以在一个地方访问和共享相关的客户数据、交易记录和人口统计信息。

随着项目的进展，数据科学家介入分析共享数据集。他们应用先进的分析技术来识别客户行为的模式和趋势。然后，他们与营销和销售团队合作，根据数据分析得出的见解制定有针对性的营销活动和个性化促销活动。

数据货币化

电信公司可以使用其目录来识别客户使用数据，包括通话记录、数据使用模式和位置​​信息。一旦确定，团队就可以将客户数据分类为有价值的数据集以实现货币化。通过打包和销售匿名和汇总的客户数据，该公司提供了有关消费者行为、人口统计和移动模式的宝贵见解。

数据目录工具

数据目录工具对于支持和实施数据治理策略至关重要。现代工具具有广泛的功能，同时非常易于设置和使用。然而，并非所有工具都是平等的，选择一种工具可能很困难。

因此，一个全面的软件应该提供以下关键功能：

1. 元数据收集和管理：这包括从各种云和本地数据源（包括数据库、数据湖、文件和应用程序）获取元数据的功能。
2. 数据发现：直观的搜索和浏览功能，可根据元数据属性、关键字、业务术语表或标签发现和探索数据资产。
3. 数据沿袭跟踪：它应该能够跟踪数据的沿袭，显示如何 数据移动 并在不同的系统和流程之间进行转换。
4. 数据治理执行：解决方案应强制执行数据治理策略和控制，例如数据分类、访问控制和合规性法规。
5. 人工智能驱动的自动化：强大的工具可以利用人工智能的力量自动执行从数据摄取和元数据存储到业务术语表创建等任务。分析师还可以使用人工智能提供工具内建议和自动命名功能。
6. 合作与分享：它应该允许用户通过有关数据资产的业务术语表、文档、评级和注释进行协作和分享见解。
7. 强大的集成能力：与其他数据管理和分析工具集成，例如 数据集成、可视化和机器学习平台。应该也支持 REST API 用于外部连接。
8. 安全与合规：内置安全功能和合规性控制，包括加密、数据脱敏和审核日志记录。

Astera – 具有数据编目功能的数据管理平台

如果“您想投资数据治理，可以使用现成的工具，例如 Astera 帮助简化整个流程。

Astera 数据治理提供了一个中央平台，用于管理公司数据资产，而无需编写任何代码。它由人工智能提供支持，具有简化整个治理流程的多种功能。 AI 增强的功能包括：

• 数据可发现性，
• 数据充实,
• 数据分析和
• 商业术语表。

Astera 数据治理是 Astera Data Stack，我们的端到端数据管理平台。它使业务用户能够在单一工具中管理整个数据管理项目，从 ETL/ELT 到数据仓库和分析——全部无需代码。结合屡获殊荣的客户服务， Astera 是投资数据治理的公司的首选。

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