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Gestion des métadonnées pour les entrepôts de données

Gestion des métadonnées est le fondement de l'entreprise gouvernance des données et l'amélioration de entrepôt de donnéesPour quelqu'un qui travaille régulièrement avec des données, la première étape consiste à comprendre la gestion des métadonnées. Cet article expliquera le concept de métadonnées et présentera leur gestion pour les entrepôts de données.

Qu’est-ce que la gestion des métadonnées pour les entrepôts de données ?

Avant d'aller plus loin, essayons de déterminer qu'est-ce que les métadonnées et Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?.

MétadonnéesLes métadonnées, également appelées données intermédiaires ou données de relais, sont des données sur les données. Le plus souvent, elles se divisent en métadonnées métier et métadonnées techniques selon leur signification.

UN entrepôt de données Un entrepôt de données est un référentiel central d'informations pouvant être analysées pour une meilleure prise de décision. Généralement, les données y sont régulièrement acheminées depuis des systèmes transactionnels, des bases de données relationnelles et d'autres sources. Les analystes métier, ingénieurs de données, scientifiques des donnéeset les décideurs accèdent aux données via des outils de veille stratégique (BI), des clients SQL et d'autres applications analytiques.

Qu’est-ce que la gestion des métadonnées pour les entrepôts de données ?

Les métadonnées de l'entrepôt de données enregistrent principalement la définition de chaque thème, la relation de mappage entre les différents niveaux, l'état des données de l'entrepôt de données de surveillance et l'état d'exécution des tâches. ETLDe manière générale, les métadonnées sont stockées et gérées de façon uniforme via le référentiel de métadonnées, dont l'objectif principal est d'assurer la coordination et la cohérence dans la conception, le déploiement, l'exploitation et la gestion de l'entrepôt de données.

Les métadonnées constituent un élément essentiel des systèmes de gestion d'entrepôts de données. Leur gestion est une composante clé des entrepôts de données d'entreprise. Elle intervient tout au long du processus de construction de l'entrepôt et influe directement sur sa construction, son utilisation et sa maintenance.

Pourquoi les entrepôts de données ont-ils besoin d’une gestion des métadonnées ?

1. Indispensable pour la construction d'un entrepôt de donnéesL'entrepôt de données est alimenté par des données externes, des données métier et des documents, grâce à des outils ETL. Sans règles claires et précises, ce processus est impossible à mettre en œuvre.
2. Aide à la compréhension rapide du système d'entrepôt de donnéesD'une part, l'entrepôt de données est un projet majeur pour un département, voire une entreprise, et son développement est souvent long. Il implique inévitablement la présence de plusieurs intervenants. En l'absence de métadonnées claires, l'impact sur l'ensemble du système et du projet est considérable. D'autre part, l'entrepôt de données sert à exporter les données analytiques pour l'ensemble du département et de l'entreprise, et pas seulement pour les spécialistes des données. La couche de gestion des données (DM) est indispensable aux équipes métiers, et la couche d'information sur les données (DIM) aux autres développeurs. Des métadonnées claires décrivant le système d'entrepôt de données permettent de gagner un temps précieux en matière de communication entre ces deux parties.
3. Communication efficace et préciseD'une part, les métadonnées de gestion enregistrent les autorisations d'accès aux données des différents utilisateurs, rôles et services. En cas de notification, il est possible d'interroger rapidement le système pour diffuser l'information par courriel groupé, etc., évitant ainsi les problèmes de ressources humaines insuffisantes ou excessives dans la communication. D'autre part, lors des échanges avec les équipes produits ou R&D, les métadonnées métier permettent de confirmer la signification des indicateurs et les modalités de communication, évitant ainsi toute ambiguïté et améliorant l'efficacité des échanges.
4. Garanti qualité des donnéesLes métadonnées idéales décrivent la structure de l'entrepôt de données, son schéma, ses dimensions, ses mesures, ses hiérarchies, les définitions des bases de données et leur emplacement et leur contenu. datamartsPar conséquent, nous pouvons déterminer avec certitude quelles données sont exactes, lesquelles sont potentiellement erronées et lesquelles sont manifestement erronées. En d'autres termes, chaque champ doit comporter une plage de valeurs, une définition métier et d'autres informations. Une fois les métadonnées définies, elles peuvent être utilisées pour la détection et l'évaluation de la qualité des données, permettant ainsi d'améliorer véritablement la qualité des données des entreprises grâce à un processus de gestion de la qualité des données.
5. Réduire les coûts de construction des systèmes de donnéesSi les métadonnées sont bien établies, l'information sera obtenue plus précisément et plus rapidement, de sorte que la construction du système de données ne sera pas remaniée ou moins remaniée, la charge de travail d'analyse sera réduite, la compréhension unifiée et l'efficacité de la communication de toutes les parties seront renforcées et les coûts de développement seront minimisés.
6. Analyser rapidement l'impact du changementÉtant donné que les métadonnées sont gérées et conservées de manière centralisée à l'aide de relations de référence, lorsque des modifications surviennent, le système de gestion des métadonnées peut être utilisé pour analyser en temps réel les fonctions commerciales affectées, les systèmes d'application, le personnel impliqué et si une supervision est requise.
7. Préparez-vous pour l'avenir: Systèmes d'application stratégiques des entreprises tels que le big data, l'intelligence artificielle, lac de donnéesLes centres de données et l'informatique décisionnelle peuvent s'appuyer sur une bonne gestion des métadonnées pour déployer tous leurs effets.

Scénarios d'application des métadonnées

1. Analyse d'impactLors du développement, nous rencontrons souvent les problèmes suivants : si je souhaite modifier une table ou un processus ETL, quel sera l’impact ? En l’absence de métadonnées, il nous faudra peut-être parcourir tous les scripts et toutes les données pour obtenir la réponse souhaitée ; en revanche, avec une gestion des métadonnées mature, nous obtenons la réponse directement et gagnons un temps précieux.
2. Analyse de la lignée des donnéesL'analyse de la lignée des données est une méthode technique permettant de suivre de manière exhaustive le processus de traitement des données, afin d'identifier tous les objets de métadonnées associés à un objet de données et les relations entre ces objets. Ces relations désignent plus précisément les flux de données entrants et sortants qui les caractérisent. Une fois le système de gestion des métadonnées mis en place, l'analyse de la lignée permet d'évaluer l'état, la distribution, la concentration et la fréquence d'utilisation des données dans l'entrepôt de données.
3. Gestion de l'automatisation ETLDans un entrepôt de données, une grande partie des opérations ETL consiste en des étapes fastidieuses et répétitives. Par exemple, au niveau du système source (couche ODS) : saisie de données dans une table – sortie dans une table. Autre exemple : ODS-DW : saisie de données SQL – nettoyage des données – traitement des données – sortie dans une table. Ces règles font partie des métadonnées. En théorie, il est possible d'automatiser ces opérations en écrivant un script prédéfini, puis en l'exécutant via l'interface utilisateur (front-end) ou une API. Ainsi, les opérations ETL répétitives peuvent être gérées automatiquement, ce qui permet de réduire le temps de développement.
4. Gestion de la qualité des donnéesLa logique du nettoyage des données peut être simplement divisée en fonction des différents types de données et des colonnes de traitement spécifiques. Il suffit de définir des règles de nettoyage par défaut pour chaque type de données et une logique de traitement spécifique pour certaines colonnes afin d'obtenir un nettoyage intelligent et rapide. La gestion de la qualité des données se situe à l'intersection de la gouvernance des données et de la gestion des métadonnées, et est davantage orientée vers la gouvernance des données.
5. Gestion de la sécurité des donnéesDans le centre de données préconisé par Ali, tous les indicateurs d'interface de données seront exportés de l'entrepôt de données. Par conséquent, en théorie, il suffit de configurer les autorisations de gestion des métadonnées pour assurer la sécurité des données à l'échelle de l'entreprise.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons qu'il pourra vous aider à mieux comprendre Gestion des métadonnées pour les entrepôts de donnéesSi vous souhaitez en savoir plus sur la gestion des métadonnées pour les entrepôts de données, nous vous conseillons de consulter [lien manquant]. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

En tant que l'un des meilleurs outils de lignage de données Disponible sur le marché aujourd'hui, Gudu SQLFlow peut non seulement analyser les fichiers de script SQL, obtenir la lignée des données et effectuer un affichage visuel, mais également permettre aux utilisateurs de fournir la lignée des données au format CSV et d'effectuer un affichage visuel. (Publié par Ryan le 25 juin 2022)