エンタープライズ メタデータ管理プラットフォーム

あらゆる種類のデジタル化の影響下で、企業環境でさまざまなメタデータを統合して活用することが重要です。企業の場合、 メタデータ管理ツール 企業がデータに関する戦略的目標を達成するのを支援するメタデータの役割を最大化します。

企業内の役割が異なれば、メタデータ ツールに対する期待も異なる場合がありますが、これらの期待は基本的に、メタデータ管理ツールの上位 10 の機能にマッピングできます。もちろん、これらの機能は主要なテクノロジーによってサポートされています。 「メタデータ管理は、将来のエンタープライズ情報化のコア インフラストラクチャになります。」

実際、ビッグデータ環境では、企業がさまざまな複雑な情報を管理しなければ、 メタデータ管理、情報の有効活用が難しい。しかし、多くの企業は、メタデータ管理が企業のビジネス革新に直接もたらす価値が非常に限られていることに徐々に気付き始めています。

エンタープライズ メタデータ管理

メタデータ管理の現状は?

メタデータ管理がビジネス イノベーションに直接的な価値をもたらすことができない主な理由は、次の 4 つの側面にあります。

  1. 狭い管理範囲: 現在のメタデータ管理の狭い範囲は、主に 2 つの側面に反映されています。 データ ウェアハウス 管理されており、メタデータ管理は企業レベル全体に拡張されていません。次に、データ ウェアハウスの分野でも、技術メタデータの一部しか管理されていません。テクニカル メタデータが不足しているため、メタデータ システムはエンタープライズ システムの実際の状況を示すことができません。ビジネス メタデータが不足していると、特定のビジネス上の意味を欠いた一連のテーブル構造のみが生成されます。
  2. 事業統合の難しさ: ビジネスとの統合の欠如により、多くの企業がメタデータ管理システムを完成させた後、データ管理部門の内部担当者のみがそれを使用していることに気付き、他の部門の人々はまったく使用できません。すべてのシステムがビジネスに役立つ必要があります。 1 つの部門だけが使用するシステムは役に立ちません。すべての部門の人々がメタデータ管理システムを使用することは非常に重要です。
  3. 適用シナリオの欠如: 現在、メタデータの適用シナリオのほとんどは、リネージュ分析、バージョン管理など、メタデータ システムの内部機能に限定されています。これらの機能は、情報化において企業によって使用されますが、実際には、メタデータの役割はこれらの限られた機能に反映されるだけではありません。
  4. 不完全な技術: 不完全な技術により、上記の一連の問題が発生しました。スケーラビリティは強力ではないため、多くのメタデータ管理ツールは企業のビジネス データと構造を管理できません。収集能力が低く、手動の補助記録しかなく、人件費が高く、完全な情報リンクを確立できない。リアルタイムのパフォーマンスが高くないため、多くの企業のメタデータ管理はまだ T+1 (または T+1 ではない) 段階にあり、データ資産のステータスをリアルタイムで把握できず、追いつくことができません。エンタープライズ データの成長速度に対応します。

今日の市場では、エンタープライズ メタデータ管理に対する需要が高まっています。

1. デジタル化が加速し、企業内のデータ量が指数関数的に増加しています。

デジタル時代の到来により、多くの複雑で変化しやすい情報を測定可能なデータに変換し、コンピュータに導入して統合処理することができます。関連する調査によると、企業が収集して使用するデータは毎年指数関数的に増加することが示されています。これらの大量のデータを効果的に管理するには、エンタープライズ メタデータ管理が必要です。

2. ビッグデータ関連技術の出現により、企業は新たな機会を見ることができます。

ビッグデータ関連のテクノロジーにより、企業データの価値を最大限に活用できますが、ビッグデータは多くの場合、モバイル個人データ、ソーシャル ネットワーク データ、パブリック データ、モノのインターネット データ、など。このプロセスには、エンタープライズ メタデータ管理のサポートが必要です。

3. データ ガバナンスに対するビジネス需要の増加。

昨今、企業はビッグデータの活用に注目していますが、ビッグデータ活用の前提は、 高品質のデータ.今日、多くの企業はさまざまな内部データ形式と異なる標準を持っています。ビッグデータ アプリケーションは、多くの場合、 データガバナンス.エンタープライズ データ ガバナンスの重要な手段として、データ管理は必然的に国内外の企業の注目を集めるでしょう。

メタデータ管理のビジネス価値を完全に引き出すには?

メタデータは、実際のビジネス シナリオに従って属性も定義します。メタデータには、名前やタイプなどの共通の属性があります。さまざまな種類のメタデータにも、固有の属性があります。メタデータもデータなので、データベースに格納する必要があります。メタデータ リポジトリは、メタデータを格納する物理データベース テーブルを指します。通常、オープン ソースのリレーショナル データベース (MySQL) は、メタデータ ストレージを実現するために使用されます。次に、いくつかの側面からメタデータを管理する方法について説明します。

1. メタデータの範囲を決定します。

まず、メタデータ ソースの範囲を決定します。実際の作業では、すべてのデータをメタデータで管理する必要はありません。通常、メタデータ管理にはビジネス データを選択します。非ビジネス データは管理範囲に含まれません。これは主に、メタデータ管理がビジネスおよび開発者にビジネス データの迅速な把握を提供するためです。

ルールが決まったら、企業の実情に応じて、どの業務システム、データベース、データベースユーザー、どのテーブルのメタデータ管理が必要かを整理する必要があります。もちろん、word、pdf などの非構造化メタデータの抽出もサポートできます。

2. メタデータへのアクセス

メタデータへのアクセス元は、通常、ソース システムからアクセスされます。企業がすでにデータ ウェアハウスを持っている場合、またはリアルタイム要件が高くない場合、開発ワークロードを節約するために、既存のメタデータはデータ ウェアハウスからアクセスされ、接続されていないメタデータはソース システムからアクセスされます。ただし、このソリューションにはリスクもあります。データ ウェアハウスのデータがソース システムと一致しない場合、メタデータ エラーが発生します。メタデータの抽出のほとんどは、構成の自動化の方法で行われるようになりました。

3. メタデータ標準を確立します。

ソートの過程で、標準化されていないデータベースまたはデータ定義が存在する可能性があり、その結果、メタデータを管理できなくなります。次に、主にメタデータの整合性と一貫性を確保するために、修正のためにフロントエンドのソース データをリバースするためのメタデータ管理仕様を確立する必要があります。

さまざまな種類の企業の要件に従って、メタデータはさまざまなグループに公開されます。したがって、メタデータの許可レイヤー、メタデータの許可申請プロセス、メタデータの公開プロセス、およびメタデータの承認プロセスを含む、メタデータの許可管理プロセスを仕様で定義する必要があります。

4. メタデータの維持。

メタデータのメンテナンスは、主にリリースされたメタデータを維持および管理することです。オンラインで公開されたメタデータを調整または最適化する必要がある場合は、メタデータの公開プロセスを再度実行する必要があり、メタデータを直接変更することはできません。セキュリティのため、すべてのメタデータ操作をメタデータ操作ログに記録する必要があります。

主に会社の要件に基づいて、メタデータのカタログを作成し、対応するカタログにさまざまなメタデータをぶら下げ、ビジネス プロセス、ビジネス サブジェクト ドメイン、および開発プロセスに従って、対応するカタログを設計できます。

5. メタデータの検索、分析、およびレポート。

メタデータのあいまいまたは正確な高速検索をサポートし、重要な情報を入力して対応するメタデータを見つけるための別のページがあります。メタデータもデータ資産の一種と見なすことができるため、メタデータへのアクセスの人気、データの価値、データのコスト、データの分布、およびその他の関連情報をすばやく理解できるメタデータ資産レポートを作成する必要があります。

メタデータの用途は何ですか?

企業には多様なビジネスと複雑な製品があり、さまざまなシステムやアプリケーションで大量のデータが形成されています。メタデータを使用すると、企業が保有するデータ、データが表すもの、データの取得元、システム内でのデータの流れなどを理解し、メタデータ管理を実行し、ビジネス用語、データ標準などのメタデータ アプリケーションを構築できます。データ辞書、データ資産カタログ、 データ系統 以下では、主にデータ系統関係とデータマップについて説明します。

1.データ系統分析

データ系列は、データとデータの関係を説明できるメタデータの重要なアプリケーションです。たとえば、このテーブルは特定のシステムから抽出されます。クラスター系統関係、システム系統関係、テーブルレベルの系統関係、フィールド系統関係など、このフィールドとそのフィールドの関係は何ですか。データのアップストリーム ソースを指し、ソース アップストリームをトレースします。

上方および下方のテーブル レベルおよびフィールド レベルのトレーサビリティ データは、データ処理の論理的コンテキストを明確に示し、異常なデータ フィールドの影響範囲を迅速に特定し、データ バックトラッキングの最小範囲を正確に描写し、データを理解するコストを削減し、データの問題を解決します。リネージュ分析は、ヘルスケア、金融、銀行、製造など、多くの業界で提示されるデータの特別な規制およびコンプライアンス要件を満たすことができます。

さらに、影響分析も系統関係アプリケーションの一部であり、下流のデータの流れを分析するために使用されます。システムがアップグレードされると、ダウンストリーム システムに動的なデータ構造の変更と削除を適時に通知できます。データ依存の影響分析により、メタデータの変更によってどのダウンストリーム システム、どのテーブル、およびどのフィールドが影響を受けるかをすばやく特定できるため、システムのアップグレードによってもたらされるリスクを軽減できます。

2.データマップ

データシステム全体において、データマップは管理者の役割を担っています。データ情報をグラフィカルに表示し、データ計算に必要なさまざまな情報パラメータを示します。データ開発者だけでなく、製品にも使用できます。そして操作もとてもフレンドリーです。次の部分が含まれています。

  • クイック検索場所: 検索エンジンを介して関連データを検索し、正確なクエリ、ファジー クエリ、テーブル名クエリ、フィールド クエリ、コメント クエリおよびその他の方法をサポートします。
  • 標準化されたグラフィック プレゼンテーション: グラフィカルな方法を使用して、ページ ロジックを整理します。たとえば、データ品質レベルは、便利で肉眼で見えるWifiアイコンの形でマークされ、ユーザーが必要とする重要な情報に便利です。
  • 履歴データ情報の蓄積: 多くのシナリオでは、履歴データを再計算する必要はなく、直接プルすることで開発の繰り返しを大幅に回避できます。たとえば、新規ユーザーの統計では、ユーザーの履歴情報を取得して、毎日のユーザー ログイン ログに関連付けて、毎日の新規ユーザーを生成できます。
  • 直接関連分析ツール: データ情報がプラットフォームに直接保存されるため、レポート プラグインを呼び出して直感的なレポート情報をすばやく表示でき、二次的な処理や開発を行う必要がなく、開発の効率が大幅に向上します。

これらを使用すると、ビジネス担当者は企業のデータが何であるかを理解し、データのビジネス上の意味合いを通じてデータをよりよく理解できます。技術担当者は、データの全体的な状況を把握し、データ標準に従ってデータベース テーブルを作成し、入札を達成し、データ標準化を達成できます。データ系統とデータ マップにより、データ コンテキストが特に明確になり、データがごちゃごちゃしていると感じることがなくなります。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。エンタープライズ メタデータ管理の理解を深めるのに役立つことを願っています。エンタープライズ メタデータ管理について詳しく知りたい場合は、こちらをご覧にな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 7 月 1 日に Ryan により公開)

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