https://sellio.store/pl/page/78/     https://fashionetta.org/pl/page/78/     https://home-partner.org/pl/page/78/     https://car-paradise.org/pl/page/78/     https://car-accessories.net/pl/page/78/     https://modeo-shop.com/pl/page/78/     https://wibratory.net/pl/page/78/     https://etui-empire.com/pl/page/78/     https://e-papierosy.org/pl/page/78/     https://ero-land.org/pl/page/78/     https://lampy-sklep.com/pl/page/78/     https://desteo.org/pl/page/78/     https://shopara.org/pl/page/78/     https://shopme-online.org/pl/page/78/     https://shopinio.org/pl/page/78/     https://shopopolis.org/pl/page/78/     https://shoporama.org/pl/page/78/     https://desuto.org/pl/page/78/     https://shopsy-online.org/pl/page/78/     https://e-shopsy.org/pl/page/78/     https://vandershop.net/pl/page/78/    https://desuto.org/pl/    https://catalog-info.com/    https://notenoughcatalogs.com/en/

websites-info.com

Kolejna witryna oparta na WordPressie

Co to jest zarządzanie metadanymi? | Collibra

Zarządzanie metadanymi to międzyorganizacyjne porozumienie dotyczące sposobu definiowania zasobów informacyjnych w celu przekształcenia danych w aktywa przedsiębiorstwa. Wraz ze wzrostem ilości i różnorodności danych, zarządzanie metadanymi staje się jeszcze bardziej krytyczne dla uzyskania wartości biznesowej z gigantycznych ilości danych.

Co to są metadane?

Zarządzanie metadanymi zaczyna się od prawidłowego zdefiniowania metadanych. Niektórzy nazywają metadane „danymi o danych”, ale jest to tylko część obrazu. Niektórzy uważają metadane za „to, co identyfikuje dane”. Ponownie, jest to częściowa definicja.

W praktyce metadane to znacznie więcej niż tylko opis danych. Wraz ze wzrostem złożoności danych, metadane codziennie przyjmują nowe role. W niektórych przypadkach metadane mogą dotyczyć perspektywy biznesowej kwartalnej sprzedaży. W innych przypadkach mogą one opisywać mapowania źródło-docel dla hurtowni danych.

Metadane opisują różne techniczne, operacyjne lub biznesowe aspekty posiadanych danych.

Źródło: Webinarium Dataversity – Najlepsze praktyki w zarządzaniu metadanymi, 2020 r.

Wszystko sprowadza się więc do kontekstu. Kontekst, jaki przekazują metadane, jest zarówno biznesowy, jak i techniczny, co pomaga zrozumieć dane i odpowiednio je wykorzystać.

  • Metadane techniczne: Dostarczają informacji na temat formatu i struktury danych, takich jak modele danych, pochodzenie danych czy uprawnienia dostępu.
  • Metadane biznesowe: Definiuje codzienne terminy biznesowe, takie jak definicje tabel i kolumn, reguły biznesowe, reguły udostępniania danych i reguły jakości danych.

Dlaczego zarządzanie metadanymi jest ważne?

Zarządzanie metadanymi jest ważne, ponieważ można wykorzystać metadane do zrozumienia, agregacji, grupowania i sortowania danych w celu ich wykorzystania. Wiele problemów związanych z jakością danych można również prześledzić na podstawie metadanych. A jak twierdzi dyrektor generalny firmy energetycznej, „wysokiej jakości metadane ułatwiają wszystko, co robimy, od komunikacji wewnętrznej, przez planowanie nowych aplikacji, po podejmowanie lepszych decyzji.”

Użytkownicy metadanych i twórcy metadanych współpracują w celu poprawy jakości danych i użyteczności danych

Obecne zapotrzebowanie na zarządzanie metadanymi wynika z tempa, w jakim przedsiębiorstwa przyjmują kulturę danych. Generują one ogromne ilości danych, a także konsumują je w ogromnych ilościach. Zarządzanie metadanymi nadaje jasny i bogaty kontekst obu scenariuszom, dotyczącym tego, jakie dane należy wytwarzać i jakie dane należy konsumować, zapewniając, że dane stają się cennym zasobem przedsiębiorstwa.

„Zarządzanie metadanymi nadal jest dominującym trendem – 84% respondentów wskazało, że obecnie posiadają inicjatywę w zakresie metadanych lub mają plany dotyczące przyszłych wysiłków.”

2020 Trendy w zarządzaniu danymi,

Dataversity

Organizacje potrzebują zarządzania metadanymi w swojej praktyce zarządzania danymi, ponieważ istnieje:

  • Rosnąca potrzeba ładu danych, wymagań regulacyjnych i zgodności oraz umożliwienia danych
  • Rosnące znaczenie wyższej jakości danych i zaufanej analityki, która pozwala na uzyskanie wartości biznesowej z danych
  • Rosnąca złożoność danych, z nowymi źródłami uzupełniającymi źródła tradycyjne
  • większa liczba użytkowników biznesowych aktywnie korzystających z danych
  • Rosnąca potrzeba przyspieszenia działań transformacyjnych, takich jak cyfryzacja, omnichannel enablement i modernizacja danych

Co to jest narzędzie do zarządzania metadanymi?

Narzędzie do zarządzania metadanymiNarzędzie to dostarcza wspólnego leksykonu, za pomocą którego różne grupy obywateli danych mogą rozmawiać i efektywnie zarządzać swoją pracą. Na przykład,

  • Użytkownicy biznesowi pracują z metrykami i politykami organizacyjnymi. Stanowią oni prawie 80% największej grupy konsumentów metadanych, zadając takie pytania, jak definicja sprzedaży regionalnej czy bieżący cykl rozliczeniowy.
  • Administratorzy danych biznesowych zarządzają metadanymi biznesowymi, w tym słownikami pojęć i regułami biznesowymi. Zapewniają wsparcie w zakresie generowania i konsumpcji metadanych.
  • Administratorzy danych systemowych zarządzają metadanymi technicznymi oraz dostosowaniem systemów do reguł biznesowych.
  • Architekci danych łączą metadane biznesowe z metadanymi technicznymi za pomocą modeli konceptualnych i logicznych. Stanowią oni drugą co do wielkości grupę konsumentów metadanych (70%), zadając pytania dotyczące np. zatwierdzonej struktury danych do przechowywania danych klientów lub źródła tabel raportów.
  • Inżynierowie danych pracują z metadanymi technicznymi i standardami typów danych. Zapewniają wsparcie dla generowania i konsumpcji metadanych.

Krytyczne możliwości narzędzi do zarządzania metadanymi

Metadane biznesowe, takie jak terminy słownikowe, często nie są formalnie udokumentowane i są dostępne tylko jako wiedza plemienna. Metadane techniczne są przez większość czasu ładowane automatycznie, a w razie potrzeby wprowadzane ręcznie. Na pewnym poziomie, oba rodzaje metadanych muszą być wyrównane i udostępnione w jednolity sposób. Narzędzie do zarządzania metadanymi skutecznie realizuje tę potrzebę, łącząc metadane biznesowe i techniczne w jednym miejscu i zapewniając wymagany kontekst wszystkim obywatelom danych. Umożliwia ono również wzbogacanie metadanych, co jest niezbędne do maksymalizacji wartości danych.

Gartner zauważa, że zarządzanie metadanymi nie koncentruje się już na raportach, wykazach i statycznej analizie wpływu, ale na inteligentnej optymalizacji, odkrywaniu danych i analizie przypadków użycia.

Niektóre z krytycznych możliwości, których wymaga nowoczesne rozwiązanie do zarządzania metadanymi to:

  • Inwentaryzacja danych z możliwością automatycznej identyfikacji podobnych atrybutów, rozwiązywania niejednoznaczności i wykrywania relacji z innymi zasobami danych
  • Wzbogacanie danych poprzez automatyczne wykrywanie oraz oznaczanie i ocenianie użytkowników (np. oznaczanie informacji umożliwiających identyfikację osób lub PII)
  • Historia danych umożliwiająca identyfikację pochodzenia danych (historyczny zapis danych i ich pochodzenia) oraz analizę wpływu w celu określenia dalszego wpływu zmiany na dowolny element metadanych
  • Aktywne zarządzanie metadanymi, które obejmuje szerokie wykorzystanie metadanych prowadzące do znacznej automatyzacji poprzez AI/ML w celu wsparcia szerszych działań związanych z zarządzaniem danymi
  • Intuicyjne doświadczenie użytkownika wraz z przepływami pracy do współpracy w celu zaspokojenia potrzeb szerokiego grona użytkowników, takich jak architekci danych, inżynierowie danych, osoby zarządzające danymi i analitycy danych
  • Przepływy pracy grupowej, aby pomóc twórcom metadanych zrozumieć, w jaki sposób metadane będą wykorzystywane, tak aby zarówno twórcy metadanych, jak i konsumenci mogli przyczynić się do poprawy jakości danych
  • Semantyka biznesowa wspierająca semantyczne różnice w glosariuszach i terminologii
  • Reguły biznesowe z widocznością i możliwością identyfikacji wyjątków
  • wymiana metadanych z narzędziami innych firm
  • Wsparcie dla bezpieczeństwa i prywatności poprzez zarządzanie regułami i zasadami.

Wdrożenie odpowiedniego rozwiązania w zakresie zarządzania metadanymi pomoże Ci przejść w kierunku Data Intelligence, tworząc inwentaryzację zasobów danych przedsiębiorstwa z piWdrożenie zarządzania metadanymi jest bardzo proste

.

Wdrażanie zarządzania metadanymi

Wdrożenie zarządzania metadanymi może być łatwe lub złożone w zależności od tego, jak podejdzie się do przypadków użycia. Zarządzanie danymi i analiza danych są identyfikowane jako najważniejsze przypadki użycia dla rozwiązań zarządzania metadanymi. Biorąc pod uwagę, że użytkownicy i źródła metadanych są bardzo zróżnicowane, konieczne będzie dostosowanie zarządzania metadanymi do strategii zarządzania danymi i analizy danych.

Ład danych jest krytycznym czynnikiem umożliwiającym tworzenie i zarządzanie metadanymi. Ład danych idzie w parze z zarządzaniem metadanymi, aby zapewnić dostęp do zaufanych danych, które są prawidłowo rozumiane w całym cyklu życia i wykorzystywane we właściwym kontekście. Automatyzacja i samoobsługa mogą funkcjonować tylko wtedy, gdy dostępne są wysokiej jakości zaufane dane wraz ze wspólnym rozumieniem metadanych.

Złożoność wdrożenia zarządzania metadanymi różni się w zależności od wielkości i różnorodności źródeł, przypadków użycia, użytkowników i ich ról. Ma na nią wpływ również technologia, która generuje nowe źródła i przypadki użycia, a także stwarza możliwości lepszego zarządzania nimi.

Zarządzanie metadanymi działa na trzech poziomach; ważne jest, aby skupić się na powiązaniach pomiędzy wszystkimi trzema.

  • Terminy: Wspólny język biznesowy i definicje. Źródłami są standardy branżowe, podręczniki polityki, umowy, przewodniki referencyjne i podręczniki.
  • Atrybuty: Specyficzne dla zasobów biznesowych, takie jak system lub raporty. Źródła obejmują słowniki danych, dokumentację systemową, modele danych – korporacyjne, konceptualne i logiczne.
  • Elementy: Specyficzne dla zasobu danych, takie jak tabele baz danych lub raporty. Źródła obejmują katalogi baz danych, arkusze kalkulacyjne i fizyczne modele danych.

Wdrożenie zarządzania metadanymi wymaga, aby metadane były przechwytywane, przechowywane i zarządzane w sposób spójny na wszystkich trzech poziomach. Powiązanie metadanych pomiędzy poziomami, a także z domenami najwyższego poziomu (takimi jak klienci, sprzedawcy lub produkty) wspiera wyszukiwanie, nawigację i drążenie. Procesy regulują wszystkie poziomy w celu zmiany, przeglądu, walidacji i certyfikacji warunków. Potrzebne jest również zarządzanie polityką na poziomie przedsiębiorstwa, aby zapewnić wysoką jakość metadanych na wszystkich poziomach.

Zarządzanie metadanymi zwiększa wartość biznesową, poprawia innowacyjność i współpracę oraz pomaga ograniczyć ryzyko. Umożliwia również obywatelom danych dostęp do wysokiej jakości i zaufanych danych, zapewniając w ten sposób, że pracują oni z właściwymi danymi w celu uzyskania dokładnych informacji.

W następnym blogu skoncentrujemy się na najlepszych praktykach zarządzania metadanymi, aby zapewnić ciągłą wartość dla Twojej organizacji.


Czytaj dalej: https://www.collibra.com/us/en/blog/what-is-metadata-management

Related Posts

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.