Plataforma de gestión de metadatos empresariales

Bajo la influencia de todo tipo de digitalización, es crucial integrar y utilizar los diversos metadatos en el entorno empresarial. Para las empresas, elegir un herramienta de gestión de metadatos que más les convenga maximizará el papel de los metadatos para ayudar a las empresas a lograr sus objetivos estratégicos en términos de datos.

Los distintos roles en una empresa pueden tener distintas expectativas respecto a las herramientas de metadatos, pero estas expectativas se pueden resumir en las diez principales capacidades de las herramientas de gestión de metadatos. Por supuesto, estas capacidades se sustentan en tecnologías clave. «La gestión de metadatos será la infraestructura central de la informatización empresarial del futuro».

De hecho, en el entorno de big data, si la empresa no gestiona una variedad de información compleja a través de gestión de metadatosEs difícil utilizar la información eficazmente. Sin embargo, muchas empresas descubren gradualmente que el valor que la gestión de metadatos aporta directamente a la innovación empresarial es muy limitado.

Gestión de metadatos empresariales

¿Cuál es el estado actual de la gestión de metadatos?

Las principales razones por las que la gestión de metadatos no puede aportar valor directo a la innovación empresarial radican en los cuatro aspectos siguientes:

1. Alcance de gestión estrecho:El actual alcance limitado de la gestión de metadatos se refleja principalmente en dos aspectos: en primer lugar, solo los metadatos relacionados con almacenes de datos Se gestionan, y la gestión de metadatos no se extiende a toda la empresa. En segundo lugar, incluso en el ámbito de los almacenes de datos, solo se gestiona una parte de los metadatos técnicos. La falta de metadatos técnicos impide que el sistema de metadatos muestre la situación real del sistema empresarial. La falta de metadatos empresariales resulta en un conjunto de estructuras de tablas sin significados empresariales específicos.
2. Dificultad para integrar los negociosDebido a la falta de integración con la empresa, tras completar el sistema de gestión de metadatos, muchas empresas se dan cuenta de que solo el personal interno del departamento de gestión de datos lo utiliza, y el personal de otros departamentos no puede usarlo en absoluto. Todos los sistemas deben estar al servicio de la empresa. Un sistema utilizado solo por un departamento carece de funcionalidad. Es fundamental que todos los departamentos utilicen el sistema de gestión de metadatos.
3. Falta de escenarios de aplicación:En la actualidad, la mayoría de los escenarios de aplicación de los metadatos se limitan a las funciones internas del sistema de metadatos, como el análisis de linaje, la gestión de versiones, etc. Estas funciones son utilizadas por las empresas en la informatización, pero, de hecho, el papel de los metadatos no solo se refleja en estas funciones limitadas.
4. Tecnología imperfectaLa tecnología imperfecta ha provocado la aparición de los problemas mencionados. La escalabilidad es deficiente, por lo que muchas herramientas de gestión de metadatos no pueden gestionar los datos y la estructura empresarial; la capacidad de recopilación es deficiente, lo que resulta en registros auxiliares manuales, altos costos de mano de obra e imposibilidad de establecer una conexión completa de información; el rendimiento en tiempo real es deficiente, lo que resulta en que la gestión de metadatos de muchas empresas aún se encuentra en la etapa T+1 (o incluso no T+1), incapaces de comprender el estado de los activos de datos en tiempo real e incapaces de seguir el ritmo del crecimiento de los datos empresariales.

Actualmente, existe una creciente demanda de gestión de metadatos empresariales en el mercado:

1. La digitalización se está acelerando y la cantidad de datos en la empresa ha crecido exponencialmente.

Con la llegada de la era digital, gran cantidad de información compleja y cambiante puede transformarse en datos medibles e introducirse en la computadora para su procesamiento unificado. Estudios relevantes han demostrado que los datos recopilados y utilizados por las empresas aumentarán exponencialmente cada año. Gestionar eficazmente estas enormes cantidades de datos requiere la gestión de metadatos empresariales.

2. La aparición de tecnologías relacionadas con el big data permite a las empresas ver nuevas oportunidades.

Las tecnologías relacionadas con el big data permiten aprovechar al máximo el valor de los datos empresariales, pero el big data a menudo significa la recopilación, difusión y compartición de muchas fuentes de datos, como datos personales móviles, datos de redes sociales, datos públicos, datos de Internet de las cosas, etc. El proceso necesita el respaldo de la gestión de metadatos empresariales.

3. Mayor demanda empresarial de gobernanza de datos.

Hoy en día, las empresas están prestando atención a cómo utilizar el big data, pero la premisa de la aplicación del big data es tener datos de alta calidadHoy en día, muchas empresas tienen diversos formatos de datos internos y diferentes estándares. Las aplicaciones de big data suelen comenzar con... gobernanza de datosComo medio importante de gobernanza de datos empresariales, la gestión de datos atraerá inevitablemente la atención de empresas nacionales y extranjeras.

¿Cómo aprovechar al máximo el valor comercial de la gestión de metadatos?

Los metadatos también definen atributos según los escenarios empresariales reales. Los metadatos tendrán atributos comunes, como nombre y tipo. Los diferentes tipos de metadatos también tendrán sus propios atributos específicos. Dado que los metadatos también son datos, deben almacenarse en la base de datos. El repositorio de metadatos se refiere a la tabla física de la base de datos que almacena los metadatos. Generalmente, se utiliza una base de datos relacional de código abierto (MySQL) para el almacenamiento de metadatos. A continuación, se describe cómo gestionar los metadatos desde varios puntos de vista:

1. Determinar el alcance de los metadatos.

Primero, determine el alcance de las fuentes de metadatos. En el trabajo real, no todos los datos necesitan ser gestionados por metadatos. Generalmente, se eligen datos empresariales para la gestión de metadatos. Los datos no empresariales no se incluyen en el alcance de la gestión, principalmente porque la gestión de metadatos proporciona a las empresas y desarrolladores una comprensión rápida de los datos empresariales.

Una vez definidas las reglas, es necesario determinar qué sistemas empresariales, bases de datos, usuarios de bases de datos y tablas requieren la gestión de metadatos según la situación real de la empresa. Por supuesto, también se puede extraer metadatos no estructurados, como archivos Word, PDF, etc.

2. Acceder a los metadatos

El acceso a los metadatos generalmente se realiza desde el sistema fuente. Si la empresa ya cuenta con un almacén de datos o los requisitos de tiempo real no son altos, para reducir la carga de desarrollo, se accederá a los metadatos existentes desde el almacén de datos y a los no conectados desde el sistema fuente. Sin embargo, esta solución también conlleva riesgos. Si los datos del almacén de datos son inconsistentes con el sistema fuente, se producirán errores de metadatos. Actualmente, la mayor parte de la extracción de metadatos se realiza mediante la automatización de la configuración.

3. Establecer estándares de metadatos.

Durante el proceso de ordenación, es posible que algunas bases de datos o definiciones de datos no estén estandarizadas, lo que dificulta la gestión de metadatos. A continuación, es necesario establecer una especificación de gestión de metadatos para revertir los datos fuente iniciales y rectificarlos, principalmente para garantizar la integridad y la consistencia de los metadatos.

Según los requisitos de los distintos tipos de empresas, los metadatos estarán disponibles para diferentes grupos. Por lo tanto, el proceso de gestión de permisos de metadatos debe definirse en las especificaciones, incluyendo la capa de permisos, el proceso de solicitud, el proceso de publicación y el proceso de aprobación.

4. Mantenimiento de metadatos.

El mantenimiento de metadatos consiste principalmente en mantener y gestionar los metadatos publicados. Si es necesario ajustar u optimizar los metadatos publicados en línea, deben volver a pasar por el proceso de publicación de metadatos, y no se permite su modificación directa. Por motivos de seguridad, todas las operaciones con metadatos deben registrarse en el registro de operaciones de metadatos.

Puede crear catálogos de metadatos, colgar diferentes metadatos en los catálogos correspondientes y diseñar los catálogos correspondientes de acuerdo con los procesos comerciales, los dominios temáticos comerciales y los procesos de desarrollo, principalmente en función de los requisitos de la empresa.

5. Búsqueda, análisis y elaboración de informes de metadatos.

Hay una página independiente que permite realizar búsquedas rápidas, difusas o precisas, de metadatos y encontrar los metadatos correspondientes ingresando información clave. Los metadatos también pueden considerarse un tipo de activo de datos, por lo que necesitamos generar un informe de activos de metadatos que nos permita comprender rápidamente la popularidad del acceso a los metadatos, su valor, coste, distribución y otra información relacionada.

¿Cuáles son las aplicaciones de los metadatos?

Las empresas tienen negocios diversos y productos complejos, lo que genera una gran cantidad de datos en diversos sistemas y aplicaciones. Con los metadatos, podemos comprender qué datos posee la empresa, qué representan, de dónde provienen, cómo fluyen en el sistema, etc., gestionarlos y crear aplicaciones de metadatos, como términos comerciales, estándares de datos, diccionarios de datos y catálogos de activos de datos. linaje de datos análisis, mapas de datos, etc. Hablaremos principalmente sobre la relación de linaje de datos y el mapa de datos a continuación.

1. Análisis del linaje de datos

El linaje de datos es una aplicación importante de los metadatos, que permite describir la relación entre datos. Por ejemplo, si esta tabla se extrae de un sistema determinado, ¿cuál es la relación entre este campo y aquel, incluyendo la relación de linaje de clúster, la relación de linaje de sistema, la relación de linaje a nivel de tabla y la relación de linaje de campo? Apunta a la fuente original de los datos y la rastrea.

Los datos de trazabilidad ascendente y descendente a nivel de tabla y de campo permiten mostrar claramente el contexto lógico del procesamiento de datos, localizar rápidamente el rango de impacto de campos de datos anormales, definir con precisión el rango mínimo de retroceso de datos y reducir el costo de comprensión y resolución de problemas. El análisis de linaje permite cumplir con los requisitos regulatorios y de cumplimiento específicos de los datos presentados en diversos sectores, como la salud, las finanzas, la banca y la manufactura, entre otros.

Además, el análisis de impacto forma parte de la aplicación de relaciones de linaje, que se utiliza para analizar el flujo descendente de datos. Cuando se actualiza el sistema, este puede notificar oportunamente al sistema descendente sobre cambios y eliminaciones en la estructura de datos dinámica. Mediante el análisis de impacto dependiente de los datos, es posible identificar rápidamente qué sistemas descendentes, qué tablas y qué campos se verán afectados por la modificación de metadatos, reduciendo así los riesgos derivados de las actualizaciones del sistema.

2. Mapa de datos

En todo el sistema de datos, el mapa de datos actúa como gestor. Muestra la información de forma gráfica e indica los diversos parámetros necesarios para el cálculo. No solo los desarrolladores de datos pueden utilizarlo, sino también los productos. Su funcionamiento es muy intuitivo. Contiene las siguientes partes:

• Ubicación de búsqueda rápida: busque datos relevantes a través del motor de búsqueda, admitiendo consultas precisas, consultas difusas, consultas de nombre de tabla, consultas de campo, consultas de observaciones y otros métodos;
• Presentación gráfica estandarizada: Utilice un método gráfico para organizar la lógica de la página. Por ejemplo, el nivel de calidad de los datos se marca con un icono de wifi, que es práctico y visible a simple vista, y facilita la información clave que necesita el usuario.
• Acumulación de información de datos históricos: En muchos casos, no es necesario recalcular los datos históricos, y la extracción directa puede evitar en gran medida el desarrollo repetido. Por ejemplo, para las estadísticas de nuevos usuarios, se puede extraer información histórica de los usuarios y asociarla con el registro diario de inicio de sesión para generar nuevos usuarios a diario.
• Herramientas de análisis de asociación directa: debido a que la información de los datos se almacena directamente en la plataforma, se puede llamar al complemento de informe para ver rápidamente la información del informe intuitivo, sin la necesidad de procesamiento y desarrollo secundarios, lo que mejora en gran medida la eficiencia del desarrollo.

Con esto, el personal de negocios puede comprender los datos de la empresa y comprenderlos mejor a través de su connotación comercial. El personal técnico puede comprender la situación general de los datos, establecer tablas de bases de datos según los estándares, obtener ofertas y lograr la estandarización de datos. El linaje y el mapa de datos aclararán el contexto de los datos, eliminando la sensación de desorden.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor la gestión de metadatos empresariales. Si desea obtener más información sobre la gestión de metadatos empresariales, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

Como uno de los Las mejores herramientas de linaje de datos Disponible actualmente en el mercado, Gudu SQLFlow no solo puede analizar archivos de script SQL, obtener linaje de datos y realizar una visualización, sino que también permite a los usuarios proporcionar linaje de datos en formato CSV y realizar una visualización. (Publicado por Ryan el 1 de julio de 2022)