什么是元数据管理？

在阐明元数据管理之前，了解什么是元数据至关重要。 元数据 指有关您的数据的信息。该数据包括表示其上下文、内容和特征的元素。它可以帮助您发现、访问、使用、存储和检索数据，并具有广泛的变化。

图像的元数据。图片来源： Astera.

让我们看一下下面的一些元数据类型：

• 操作元数据： 详细说明数据发生和转换的方式和时间。此元数据类型有助于管理、监控和优化系统架构性能。示例包括时间戳、执行日志、 数据沿袭以及依赖关系映射。
• 法律元数据： 涉及数据使用的法律方面。这种变化旨在保护数据创建者并规范人们如何使用数据。示例包括版权、许可和使用权。
• 描述性元数据： 描述内容（内容、时间、地点和人物）。它有助于识别、发现、查找和使用数据资源。示例包括标题、作者、关键字和摘要。
• 技术元数据： 包括数据文件的技术细节。这种元数据变化确保软件程序正确解释数据。示例包括文件大小、格式（pdf、jpeg）、编码（UTF-8）和压缩类型。
• 流程元数据： 跟踪数据处理步骤。它通过记录数据的导出和转换方式（包括其来源）来确保数据质量和可重复性。示例包括操作（例如数据清理步骤）、使用的工具、执行的测试和沿袭（数据源）。
• 保存元数据： 保留数据以供长期访问，通过为未来护理提供信息来确保数据随着时间的推移仍然可用。示例包括备份位置、迁移历史记录（格式更改）和数字签名。

元数据类型

为了帮助您简化元数据管理之旅，我们将深入研究这个概念，解释它的重要性、各种类型、如何构建它以获得最佳结果、您将获得的价值、涉及哪些工具以及如何选择合适的工具一是确保价值最大化的最佳实践。让我们从基础开始。

元数据管理是管理有关数据的数据的“实践”。

元数据管理 帮助您为数据创建通用语言。换句话说，它通过使用一组活动、策略和技术收集、组织和维护数据来标准化您的数据。因此，您的数据将变得更容易被人类和机器发现、更容易理解并且更容易访问。

让我们以图书馆目录为例。图书馆不会只是将书籍随意存放在书架上；它会对它们进行分类、标记，并在目录系统中包含条目。元数据管理对您的数据执行同样的操作。它使查找、解释和使用元数据变得更加容易，帮助您找到所需内容并确保它没有错误。

因此，每个使用数据核心的人，包括技术专家、销售人员、经理和搜索引擎，都可以更好地最大化其利益，推动明智的决策。

元数据管理示例

想象一下 Netflix 或 Prime Video 等流媒体平台上的庞大电影和节目库作为您的数据收集。它包含广泛的各种内容。此内容是您的数据。然而，如果没有适当的编目系统，找到完美的电影就会变得令人畏惧。

这种情况是在哪里 元数据管理 简化事情。每条内容都包含标题、类型、剧情简介、演员、语言、发布日期等详细信息，称为 元数据。它的功能就像一个详细的目录条目，为观众提供快速浏览内容并找到他们喜欢的内容的指南。

如上所述，流媒体服务利用元数据管理来根据多个变量对内容（元数据）进行有效分类。元数据使他们能够提供个性化推荐、自定义播放列表和动态内容分组——所有这些都由元数据分析驱动。随后，该策略个性化了流媒体体验，以匹配用户的喜好，使他们更容易探索新的最爱并重温珍贵的经典。

主数据管理与元数据管理

在继续之前，有必要澄清一下，虽然主数据管理 (MDM) 和元数据管理都是数据管理和治理的重要组成部分，但它们是两个独特的概念，因此不可互换。

主数据描述了企业内部运营或交易所需的核心信息。这些数据包括但不限于业务实体的唯一标识符或属性，例如产品 ID、客户名称和公司分支机构。

主数据管理是一项业务功能，旨在创建这些数据的统一、准确和一致的视图。它涉及收集、清理、管理、共享和保护这些数据，以确保一切顺利进行。

示例包括文件格式等信息，例如音频文件的 mp3 和文档的 pdf 等。元数据管理是以组织、管理和治理元数据为中心的策略。

为什么元数据管理很重要？

数据只有可靠才有价值。如果没有适当的上下文，就不容易知道它是否准确、最新或相关。元数据管理对于为数据提供这种上下文至关重要，并且是有效数据治理和智能数据管理的基石，确保您的数据可靠且真实。使用精确的政策和标准，此实践可以帮助您管理有关数据的数据（元数据）并监控其质量和相关性，确保遵守法规。

此外，它揭示了简化数据发现、与之相关的风险、其价值、如何使用它以及数据元素之间的关系的见解，从而实现无缝数据流映射。此外，在人工智能和机器学习的支持下，元数据管理解决方案被称为“主动”，这意味着它具有与其他应用程序（包括数据分析程序）集成的能力，同时通过利用人类知识得到增强，最终产生新的、准确的见解。

元数据和其他应用程序之间的相互关系。图片来源： Astera.

以下是同一组织内的不同角色或团队可能会问自己的一些问题（感谢元数据管理）并评估他们的绩效，同时确保每个人都有单一的事实来源：

这些附加值只是冰山一角。随着超过 5.44十亿 截至 2024 年 XNUMX 月，全球互联网用户创建、存储、复制和消费的数据量预计将爆炸式增长 181 ZB 在 2025 年。话虽如此，恰当地管理如此广泛的元数据比以往任何时候都更加重要。

元数据管理的好处

元数据管理有着各种各样的名称，从“数据业务术语表”和“数据编目”到“单一事实来源”，元数据管理在数据领域发挥着堪比罗塞塔石碑的关键作用。

它为每个人解读数据的含义和背景，就像 罗塞塔石碑 解开了古埃及的历史和文化，使其变得易于理解。为了更好地理解，让我们看一下它的一些好处，使其成为数据驱动型业务不可或缺的一部分：

1. 数据可发现性和可用性：

元数据管理是一个综合性的 数据目录 这使您可以发现相关的数据集。这种可发现性提高了可访问性，从而实现更好的数据利用和明智的决策。

2.数据一致性和统一性：

它建立了一种在组织内定义数据的标准化方法。因此，每个部门都可以访问有效理解和管理其系统、数据和运营所需的元数据。这种做法可以促进一致性，简化数据治理，统一公司的数据方法，并减少数据检索问题。

3.端到端数据沿袭和治理：

元数据管理记录数据集从其起源到其经历的每次转换。这些详细的日志有助于跟踪法规数据并执行数据质量评估和根本原因分析，从而确保数据质量和风险缓解。

4. 节省时间和成本：

元数据管理的自动化和标准化使公司能够将资源重新分配给高优先级的任务。这种做法节省了以前花在手动任务上的资源时间。此外，它还可以节省数据设计、转换和映射等领域的成本。

5. 数据集成与协作:

元数据管理通过记录数据结构、格式、内容和关系，允许无缝集成到各种来源、系统和应用程序。此外，它有助于掌握不同数据资产之间的联系和依赖关系，确保跨部门的集成和协作。

元数据管理的好处。图片来源： Astera.

由于这些有意义的贡献，元数据管理市场在全球范围内迅速增长，复合年增长率 (CAGR) 令人印象深刻 22.18% 在 2023到2028.

企业元数据管理市场——按地区划分的增长率。资料来源：魔多情报。

元数据管理如何工作？

有效的数据利用取决于坚实的数据基础。元数据管理通过组织和理解数据元数据提供了这个具体的共享基础。以下是其工作原理的详细说明：

步骤 1：元数据收集

它首先从各种数据源收集元数据，包括本地和云系统。这些数据源包括 数据湖、仓库、数据库、文件系统、应用程序和 数据集成 工具。此过程旨在准确理解数据的结构、格式和内容，确保其可靠性以及对分析和数据科学计划的适用性。

第 2 步：元数据管理

收集后，原始元数据将与相关业务上下文一起进行整理，以实现共享理解。它根据目的和用途进行分类和组织，并丰富了属性和关系。然后，这些数据会在中央存储库中编目，确保其可搜索和访问。此外，用户反馈（包括评级、评论和认证）通过向他人提供对其有用性的见解，进一步增强了其价值。

步骤3：智能元数据管理

最后一步是智能元数据管理，使用人工智能和机器学习深入分析这些数据集。这些技术检查元数据以发现数据沿袭，揭示隐藏的连接，并识别相似的数据集，并根据用户需求对其进行排名。

此过程可帮助用户发现与任何给定任务最相关的信息。最终，这种方法将原始数据转化为战略资产，从而帮助用户做出自信、数据驱动的决策。

什么是元数据管理框架 (MMF)？

元数据管理框架是指组织创建、处理、管理和利用其元数据的方法。该框架包含以下组件：

1. 目的和目标： 确定您想要解决或改进的重点领域。
2. 利益相关者： 从一开始就让相关数据所有者参与进来，可以确保框架从一开始就得到正确的塑造。
3. 策略： 定义您将处理的元数据类型并设置元数据管理的优先目标和目标。
4. 结 构： 概述标准、模型和指南，以确保整个组织采用统一的方法。
5. 流程： 创建用于收集、记录和维护具有定义的角色和职责的元数据的流程和工作流程。
6. 工具和技术： 选择和实施易于使用、允许数据集标准化并符合组织对数据编目、建模、存储库、分析和沿袭的要求和目标的工具和技术。
7. 集成化： 确保您的元数据与现有技术堆栈集成。
8. 治理： 建立 元数据治理 确保元数据完整性、安全性和合规性的流程。此外，建立一个数据治理机构来监督元数据管理框架并解决冲突。
9. 培训和教育： 提供培训和教育，以提高元数据管理的意识和能力。该实践包括一个全面的计划，该计划向利益相关者通报元数据管理的重要性、他们的角色以及已建立的工具和流程的使用。
10. 连续的提高： 根据用户反馈和观察到的使用趋势定期评估和增强框架。

Astera 元数据管理框架

元数据管理用例

有效的元数据管理为组织解锁了广泛的功能。让我们探索其中一些应用程序：

1.提高效率和故障排除：

自动沿袭跟踪是一个重要的元数据管理组件，它可以可视化数据流从其起源到其经历的任何转换。这种方法使数据团队能够通过查明查询或报告中问题的确切来源，以闪电般的速度分析根本原因。因此，它为数据专业人员节省了大量时间，提高了整个团队解决问题的能力。

2.增强数据分析：

管理良好的元数据是提供质量和一致性的基础——这是有效数据分析的先决条件。它使业务用户更容易发现和访问数据资产，从而促进自助服务分析和商业智能计划，从而培育数据驱动的文化。

3.数据利用和成本优化：

通过分析使用模式，例如识别频繁或不经常访问的表或低效的查询，元数据管理使组织能够在优化其数据存储和处理资源方面做出明智的决策。这些见解可以节省成本并提高数据仓库效率。

4.自动化数据安全和合规性：

元数据管理对于根据监管要求（例如，欧盟 GDPR 下的 PII 或内部团队数据）自动进行数据分类至关重要。该机制强制执行安全协议，帮助组织保持合规性和数据安全，同时降低与数据泄露相关的风险。

5.有效的数据治理：

数据治理需要全面了解数据，以充分发挥其潜力。元数据管理可以实现这一点，管理整个数据生命周期，同时确保其质量、可访问性、可用性和安全性。

6.简化入职和集成：

企业元数据管理软件使最终用户可以直接访问其工具中的相关元数据，从而简化新员工的入职流程和组织集成。

元数据管理工具

元数据管理工具是旨在帮助组织有效收集、组织、存储和管理元数据的软件。这些工具使组织能够充分理解和利用其数据，提供用于编目、监控和分析数据沿袭、关系和使用模式的集中式系统。

元数据管理解决方案的功能

元数据管理工具包含许多功能，例如数据目录、业务术语表、数据沿袭、数据分析、互操作性和影响分析。他们的市场预计将经历年复合增长率 到18.4年达到2029％。

尽管这些工具提供了许多好处，但在采用这些工具之前仔细评估该程序至关重要。以下是元数据管理解决方案中需要寻找的一些功能：

1. 资料盘点：

您有哪些数据？这些数据存储在哪里？

数据清单，也称为 数据映射，就像一个目录，列出了组织的所有数据资产及其存储位置。这种精细的视图通过确保响应数据的使用来促进数据治理。

例如，您可以跟踪从元数据研究（例如，客户姓名）中检索到的数据（即响应数据）稍后如何使用。通过此功能，您可以查看谁在访问数据、各个人如何使用数据以及其对数据的影响（数据沿袭）。

2. 资料目录：

我们的数据在哪里？我们如何访问它？

与数据清单不同，数据目录就像数据的高级搜索引擎。这些自动化工具主动扫描和编目跨各种存储位置的数据——数据库、数据湖和 数据仓库 – 使业务用户更容易发现他们需要的特定数据集。

3. 数据沿袭：

我们的数据去了哪里，发生了哪些变化？

数据沿袭就像数据的幕后地图。它跟踪数据从其起源（即来源）到数据所经历的任何转换到最终使用地点（即目的地）的旅程。此信息对于影响分析非常有用，您必须预测数据源或处理方法更改的后果。

4. 标记

我们如何丰富和调整我们的数据以满足未来的需求？

标记涉及将相关标签（称为元数据标签）分配给数据库存，以使用关键字对其进行分类和描述，使其具有高度可搜索性并适应不断变化的业务需求。有些工具甚至可以根据模式自动标记，从而节省时间并减少错误。

5. 数据匹配

如何确保我们的元数据准确反映数据资产关系？

数据匹配有助于识别不同元数据之间的联系。以两个数据集为例，这两个数据集可能具有相似的信息，但名称或格式略有不同。具有内置数据匹配功能的元数据管理工具会自动比较这些数据集并识别潜在的匹配项，使您的数据搜索更加准确。

6. 合作

我们的数据对我们的团队意味着什么（提供背景）？

有效的元数据管理需要团队之间就数据定义和使用情况进行清晰的沟通。因此，评论、注释和版本控制等协作功能为这些方面的对话创建了一个中心平台。为此，记录团队之间的每次互动至关重要，并且必须由元数据管理解决方案提供。

这种透明度促进了知识共享，有助于解决数据理解中的不一致问题，并最终带来更好的数据驱动决策。

选择元数据管理工具时要问的六个问题。图片来源： Astera.

元数据管理最佳实践

您可以利用以下一些方法来最大化元数据管理价值及其可持续性：

1. 建立统一的元数据基础： 创建元数据中央存储库，以提供跨所有数据管理实践的见解。
2. 利用所有六个元数据类别的力量： 通过捕获六种元数据类别（操作、法律、描述性、技术、流程和保存）来驱动元数据驱动的智能，从而最大限度地发挥数据的价值。
3. 集成 AI/ML 以增强您的元数据管理：在统一元数据基础之上利用 AI/ML，使云数据处理变得智能且适应性强。
4. 为用户提供人工智能驱动的数据目录： 使用人工智能驱动的数据目录捕获和丰富具有业务上下文的企业元数据，使相关数据可发现、可访问、可理解且值得信赖。
5. 确保可扩展且全面的元数据管理： 实现无与伦比的元数据管理，提供跨多云、本地环境、应用程序和服务的广泛连接 ETL/BI 工具;深度元数据提取和数据沿袭理解功能（例如，通过数据库代码解析）和可扩展性，以支持数百万元元数据资产，满足现代数据环境的需求。
6. 有效管理 AI/ML 模型： 通过管理元数据、根据业务目标进行性能衡量以及减少算法偏差，建立 AI/ML 模型的治理。
7. 建立元数据领导计划： 确保元数据领导者成为治理团队的一部分，以实施元数据管理政策，通过以身作则促进成功。
8. 投资合适的元数据管理工具： 一旦您最终确定了元数据策略、范围、角色和标准，您将能够确定您的业务在元数据管理系统中所需的基本功能。此分析可能会引导您获取新的专用工具或利用当前数据管理或商业智能工具中的现有元数据存储库。
9. 保持整个组织的一致性： 一旦启动，按照政策和标准一致创建元数据，并向所有数据用户和利益相关者传达其重要性，确保他们的承诺和参与。

总结

就像地图可以探索一样，管理良好的元数据有助于最大限度地提高数据价值。元数据管理建立了一种描述和组织数据资产的标准化方法。它增强了数据的可发现性和理解性，增强了各级的明智决策。

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