メタデータ管理の上位 7 つの利点

メタデータ管理 データ資産から可能なすべての価値を抽出するための鍵です。ただし、ほとんどの組織は、収益の増加、規制遵守の達成、または戦略的目標の達成に関するより深い意思決定と分析を行うために、自由に使えるすべてのデータを使用しているわけではありません。この記事では、メタデータとは何か、その主な役割、 トップ7 メタデータ管理の利点、およびメタデータ管理の自動化。

メタデータ管理の利点

メタデータ管理の利点

メタデータとは

Gartner は、メタデータを「ライフサイクル全体での可用性を向上させるために、データ資産のすべての側面を説明する情報」と定義しています。データを資産に変えるのはメタデータです。 」

簡単に言えば、メタデータはデータに関するデータです。これは、データがデータ ソースから取り込まれたり、ユーザーがアクセスしたり、組織内を移動したり、他のデータ ソースからの他のデータと統合または強化されたり、分析、クリーニング、分析されるたびに生成されます。

戦略的および運用上の決定を導くために使用できるデータ要素の属性に関する情報を提供するため、価値があります。メタデータ管理とは、他のデータを記述するデータの管理であり、関連性と関連性に重点が置かれています。 系統.これには、組織全体でデータを統合、アクセス、共有、リンク、分析、および維持できるようにするためのポリシーとプロセスの確立が含まれます。

メタデータの重要な役割:

屈強 データ管理戦略データ品質 以下を含む、技術的およびビジネス上のニーズをサポートするため データカタログ (さまざまなソースからのデータセット)、 データ マッピング、バージョン管理、ビジネス ルールと用語集のメンテナンス、およびメタデータ管理 (関連付けと系列)。

メタデータが回答できる重要な質問:

  • どのようなデータがありますか?
  • それはどこから来たのか?
  • 今はどこですか?
  • 最初に作成または収集されてから、どのように変化しましたか?
  • 誰がどのように使用することを許可されていますか?
  • センシティブであるか、関連するリスクがありますか?

メタデータは、組織が次のことを行うのにも役立ちます。

  • データを発見します。さまざまなデータ管理サイロからメタデータを識別してクエリを実行します。
  • データ収集。異なるデータ管理サイロからメタデータを自動的に取得し、単一のソースに結合します。
  • データ ソースを構築して展開し、物理メタデータを特定のデータ モデル、ビジネス用語、定義、および再利用可能な設計基準にリンクします。
  • メタデータを分析して、データがビジネスにどのように関連しているか、およびデータが持つプロパティを理解します。
  • データをマッピングし、データを統合する場所を決定し、データがどのように移動および変換されるかを追跡します。
  • データを管理します。標準、ポリシー、およびベスト プラクティスを管理し、それらを物理的な資産に関連付けるためのガバナンス モデルを開発します。
  • データ社会化。利害関係者は、自分の役割のコンテキストでデータを表示できます。

メタデータ管理の上位 7 つの利点:

メタデータ管理の上位 7 つの利点 – 1. データ品質の向上。

With automation, data quality is systematically assured and data pipelines are seamlessly governed and operated to benefit all stakeholders. Identify data issues and inconsistencies within integrated data sources or targets in real-time, improving overall data quality by increasing time to insight or remediation. During corporate mergers and acquisitions, it is easier to map, move and テスト data for regular maintenance of existing structures, from legacy systems to new ones.

メタデータ管理の上位 7 つの利点 – 2. より迅速なプロジェクトの提供。

自動化されたエンタープライズ メタデータ管理により、データ移動および展開プロジェクトの正確性が向上し、最大 70% 高速なプロジェクト配信が実現します。さまざまなデータ ソースからメタデータをフェッチし、ソースからターゲットにデータ要素をマッピングし、プラットフォーム間のデータ統合を調整します。この正確なメタデータ マップを使用すると、ビッグ データの展開、データ ウェアハウジング、クラウドへの移行などを加速できます。

メタデータ管理の上位 7 つの利点 – 3. 洞察の迅速化。

お気に入り データサイエンティスト ソース データの真の価値を分析するのではなく、最大 80% の時間をソース データの検索と理解、およびエラーや矛盾の解決に費やしています。より強力なデータ操作と分析により、この方程式を逆にして、より迅速に洞察を取得し、基礎となるメタデータとその系統にアクセスして接続することができます。テクニカル 資力 ビジネス アナリスト、データ アーキテクト、 ETL 開発者、テスター、およびプロジェクト マネージャーは、より簡単にコラボレーションして意思決定を迅速に行うことができます。

メタデータ管理の上位 7 つの利点 – 4. 生産性の向上とコストの削減。

自動化された反復可能なメタデータ管理プロセスに依存できると、生産性が向上します。たとえば、あるクライアントは、手動集約的で複雑なコーディングが自動化されたために 85% を超える生産性の劇的な向上を経験し、エンドツーエンドの系列を含むすべてのメタデータへのシームレスなアクセスと可視性により、70% を超えました。重要なデータ設計と 変身 また、データ マッピング コストを最大 80% 削減できます。

メタデータ管理の上位 7 つの利点 – 5. 規制への準拠。

一般データ保護規則 (GDPR)、医療保険および携行性説明責任法 (HIPAA)、バーゼル銀行監督委員会 (BCBS)、カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制は、特に金融、小売、ヘルスケア、ヘルスケア、製薬、ライフサイエンス、その他の産業。重要なデータが統合プロセスの一部として発見、収集、カタログ化、定義、および標準化されていない場合、監査に欠陥が生じる可能性があります。機密データには自動的にフラグが付けられ、エッジが自動的に記録され、フローが記述されるため、簡単に見つけられ、ワークフローでの使用は簡単に追跡できます。

メタデータ管理の上位 7 つの利点 – 6. デジタル変革。

デジタルトランスフォーメーションを促進するために、どのようなデータが存在し、その潜在的な価値を理解します。 1) 組織と顧客サポートの方法を理解しているため、デジタル エクスペリエンスが向上します。 2) データの準備と分析のプロジェクトがより迅速に構築されるため、デジタル ビジネスが強化されます。 3) データを使用して新しい製品やサービスを提供できるため、デジタル革新を促進します。 4) 組織が拡張および成長するためのプラットフォームとパートナーシップを必要とするため、デジタル エコシステムを構築します。

メタデータ管理の上位 7 つの利点 – 7. エンタープライズ データ ガバナンス。

データ ガバナンスには、協力関係にある IT ユーザーとビジネス ユーザーが含まれるため、データ ガバナンスは全員の仕事です。最新の戦略的なデータ ガバナンスは、経営陣から従業員までのすべての人がデータの責任を再考し、新しいレベルのコラボレーションと説明責任を負うことを要求する継続的なプロセスでなければなりません。ビジネス データ部門がデータ ガバナンスと戦略的な企業目標との間の調整を推進し、IT 部門がデータ管理を処理するための技術的メカニズムを処理すると、組織の目標を効果的に達成するためにデータを見つけ、信頼し、使用するための扉が開かれます。

メタデータの管理を自動化する

メタデータ管理を手動で管理することは、費用がかかり、時間がかかり、エラーが発生しやすく、動的なエンタープライズ データ管理インフラストラクチャに対応できません。データ管理とデータ ガバナンスの統合と自動化は、多くの組織にとってまだ新しい概念ですが、その利点は明らかです。

メタデータ管理システムには、データ カタログ、データの読み取りと書き込み、および自動化機能を含めて、データ資産の理解とアクセスを改善し、それらの使用をガイドし、データ ポリシーとベスト プラクティスへの準拠を確保する必要があります。メタデータ管理の自動化により、組織は収集から集約、統合まで、さまざまなデータ ストリームを可視化して制御できるようになります。これには、アップストリームとダウンストリームの完全な系統とすべての関連ドキュメントによる変換が含まれます。

結論

この記事をお読みいただき、ありがとうございます。メタデータ管理の上位 7 つのメリットについて理解を深めていただけることを願っています。メタデータ管理について詳しく知りたい場合は、次のサイトにアクセスすることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

その一つとして 最高のデータ系統ツール 現在市場に出回っている Gudu SQLFlow は、SQL スクリプト ファイルを分析し、データ系統を取得して視覚的に表示できるだけでなく、ユーザーがデータ系統を CSV 形式で提供し、視覚的に表示することもできます。 (2022 年 6 月 29 日に Ryan により公開)

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2 コメント

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