Gestion des métadonnées 101

“Gestion des métadonnées « est le fondement de la gouvernance des données d’entreprise », c’est une phrase que nous entendons souvent lors de la mise en œuvre gouvernance des données Stratégies. En tant que dirigeant d'entreprise, informaticien ou praticien du secteur des données, la principale tâche pour comprendre la gouvernance des données est de comprendre les métadonnées et leur gestion. Dans cet article, nous allons clarifier le concept de métadonnées et vous aider à comprendre le rôle de la gestion des métadonnées dans les organisations.

Gestion des métadonnées

Que sont les métadonnées ?

En termes simples, les métadonnées sont des données sur les données. Elles sont générées à chaque capture de données à la source. Elles sont accessibles aux utilisateurs, peuvent être déplacées au sein d'une organisation, intégrées ou enrichies avec d'autres données provenant d'autres sources, et peuvent être configurées, nettoyées et analysées. Les métadonnées sont précieuses car elles fournissent des informations sur les attributs des éléments de données, qui peuvent être utilisées pour orienter les décisions opérationnelles stratégiques.

À quoi servent les métadonnées ?

• Être utilisé pour intégrer toutes sortes d'informations complexes et variées.
• La couche sémantique qu’elle définit peut aider les utilisateurs finaux à décomposer les données stockées dans le système.
• Soutenir le changement dynamique des exigences et la flexibilité des performances (interface) du système.
• Améliorer et garantir la qualité des données.
• Soutenir le développement et l’application d’une variété d’outils.
• Améliorer la sécurité du système.
• Améliorer l'intelligence du système.

Qu'est-ce que la gestion des métadonnées ?

La gestion des métadonnées, comme son nom l’indique, est la collecte et la gestion des métadonnées. Avec le développement d’Internet, les données collectées et utilisées par les entreprises chaque année ont connu une croissance exponentielle ces dernières années. Dans de nombreux environnements Big Data d'entreprise, les formes de données sont diverses et les normes ne sont pas uniformes. Il est difficile de collecter, de diffuser et de partager ces différents types de données. Cela nécessitera inévitablement que les entreprises mettent en œuvre une gestion et un contrôle standardisés et unifiés de ces données, c’est-à-dire une gestion des métadonnées.

Quels sont les avantages de la gestion des métadonnées pour les entreprises ?

Grâce à la gestion des métadonnées, les entreprises peuvent bénéficier des avantages suivants :

• Améliorer la qualité des données: Découvrez les problèmes de données et les incohérences dans les sources ou cibles de données intégrées en temps réel, améliorant ainsi la qualité globale des données en augmentant la visibilité et le temps de résolution.
• Accélérez le temps d’obtention d’informations : renversez la règle actuelle 85/15, qui oblige les travailleurs intellectuels bien rémunérés à être trop occupés à trouver, comprendre et résoudre des erreurs ou des incohérences sans réellement analyser les données sources.
• Conformité réglementaire : Les réglementations telles que le RGPD, la HIPAA, les PII, le BCBS et le CCPA ont toutes des exigences en matière de confidentialité et de sécurité des données. Il est donc nécessaire d'étiqueter les données sensibles, de documenter leur lignée de données, et décrire son flux pour la traçabilité.
• Transformation numérique : en comprenant quelles données existent et leur potentiel de valeur, la transformation numérique peut être facilitée en améliorant les expériences numériques, en améliorant les opérations numériques, en stimulant l'innovation numérique et en créant des écosystèmes numériques.
• Collaboration d'entreprise : les unités commerciales favorisent l'alignement entre la gouvernance des données et les objectifs stratégiques de l'entreprise, tandis que le service informatique gère les opérations techniques de gestion des données, ouvrant la porte à la découverte, à la confiance et à l'utilisation des données pour atteindre efficacement les objectifs organisationnels.
• Améliorez l'efficacité du travail et réduisez les coûts : grâce à des processus de gestion des métadonnées automatisés et reproductibles, la productivité augmentera. Selon les rapports, l'efficacité du codage a augmenté de plus de 851 TP2T, celle de la découverte des métadonnées de plus de 701 TP2T, celle de la conception des données de 501 TP2T, celle de la conversion des données de 701 TP2T et celle du mappage des données de 801 TP2T.
• Accélérez la livraison des projets : les déploiements de Big Data, les coffres de données, la modernisation des entrepôts de données, les migrations vers le cloud et bien plus encore sont jusqu'à 70% plus rapides.

Pourquoi la gestion des métadonnées est-elle si difficile ?

Créer et maintenir une vue d'ensemble des métadonnées sous-jacentes à l'échelle de l'entreprise et les rendre facilement accessibles est complexe pour plusieurs raisons :

• Il existe aujourd’hui un grand nombre de types et de sources de données, et ils n’ont pas été conçus pour fonctionner ensemble.
• Manque de politiques, de processus et d’outils pour définir et contrôler l’accès aux données par rôle et dans tous les flux de travail.
• L’infrastructure de données est un patchwork de technologies disparates et d’une documentation médiocre au fil du temps, avec peu d’attention à l’intégration en aval.
• Les méthodes manuelles traditionnelles sont coûteuses, chronophages, sujettes aux erreurs et incapables de suivre le rythme de l’évolution des infrastructures dynamiques de gestion des données d’entreprise.
• Contexte commercial limité ou manquant, terminologie commune non normalisée et non adoptée dans toute l'entreprise.

Par conséquent, les applications et initiatives qui reposent sur une infrastructure de données robuste peuvent être compromises, entraînant des erreurs d'analyse et de compréhension. Sans une utilisation optimale des outils d'analyse, une organisation ne peut pas devenir une organisation axée sur les données, ou pire, elle risque de faire l'inverse.

Quels sont les aspects de l’architecture de la plateforme de gestion des métadonnées ?

• Service de collecte de métadonnées : Capable de s'adapter à un environnement hétérogène, support de la base de données relationnelle traditionnelle et de la plate-forme Big Data à partir des données collectées pour produire une application système aux données au système de traitement des données, rapportant la quantité totale de métadonnées, y compris les données dans le processus de l'entité (une description du système, de la bibliothèque, des tables, des champs) et la logique dans le processus de traitement de l'entité de données.
• Service d'accès aux métadonnées : il s'agit d'un service d'interface fourni par un logiciel de gestion des métadonnées. Il prend généralement en charge des protocoles d'interface tels que REST ou Webservice. Il prend en charge le partage des métadonnées d'entreprise, fondement de la gouvernance des données d'entreprise.
• Service de gestion des métadonnées : définition du modèle et stockage des métadonnées, intégration de ces dernières dans diverses fonctions de métadonnées au niveau fonctionnel, et enfin, application et affichage externes. Classification et modélisation des métadonnées, traçabilité et analyse d'impact des données, et suivi et rétrospection facilités.
• Service d'analyse des métadonnées : les applications des métadonnées incluent généralement les cartes de données, la lignée de données, l'analyse d'impact et l'analyse de la chaîne complète.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons qu'il vous aidera à mieux comprendre la gestion des métadonnées. Pour en savoir plus sur la gestion des données, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

En tant que l'un des meilleurs outils de lignage de données 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 28 mai 2022)