企業はメタデータ管理ツールをどのように選択しますか?

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。

メタデータ管理ツール

メタデータ管理ツール

この記事は 3 つの部分に分かれています。最初の部分では、最初にさまざまな役割の期待をリストします メタデータ管理 企業内のさまざまな役割に従って。次に、第 2 部では、メタデータ管理ツールが理想的な状況で持つ必要がある 10 の機能を要約し、これらの機能をさまざまな役割に関連付けて、さまざまな企業が独自の条件に応じて適切なメタデータ管理ツールを選択できるようにします。最後に、第 3 部では、現段階でのメタデータ管理を実現するためのいくつかの重要な技術について説明します。

目次:

1. 役割が異なれば、メタデータ管理に対する期待も異なります。

2. 適切なメタデータ ツールを選択するには?

3. メタデータ管理の主要なテクノロジーは何ですか?

4. まとめ

1. 役割が異なれば、メタデータ管理に対する期待も異なります。

さまざまな役割の観点からこの質問に答えるために、最初に、企業内のメタデータ管理プロジェクトに関連するいくつかの役割をリストします。これらの役割は、エグゼクティブ、データ開発者、 データアナリスト, データマネージャー、運用保守担当者、およびその他のビジネス ユーザー。

ビジネスエグゼクティブ: データの重要性がますます高まっている状況下で、経営者は、企業のデータ全体像と企業全体でのデータの使用についてより関心を持っています (または、データ資産とアプリケーション レベルにより注意を払っていると言えます)。 )、しかし、データがどのようなもので、具体的な使用法と流通が何であるかを一流企業に直接伝えることはできません.効果的なメタデータ管理は、企業経営者のこれらの質問に十分に答えることができます。

データ開発者: データ開発の場合、最も一般的な問題は作業の重複です。すでに同一のインターフェイスまたはスクリプトが存在しますが、それらは他のユーザーによって記述されているため、一様に識別および管理されておらず、まったく見つけることができません。 、見つかったとしても、関連する説明が不足しているため、まったく再利用されない可能性があり、データ開発の効率が低下し、多くの冗長性も生じます。メタデータ管理により、データ開発者は再利用したい情報を簡単に見つけることができ、説明はビジネス メタデータ管理を通じて実現できます。

データ アナリスト: データ アナリストは通常、データのより高度な統計分析を通じて、戦略的意思決定、ビジネス、または評価に関連する会社の目標を達成する必要があります。彼らにとって、複雑なデータ関係、不均一な データ品質、およびビジネス メタデータの欠如が大きな問題です。メタデータ管理は、そのような情報を取得するためのしきい値を下げ、データ品質の問題のトレーサビリティもサポートします。

データ管理者: 通常、データ管理者は、設計、テストから展開、配信まで、データのライフサイクル全体の管理を担当します。それらの場合、通常、さまざまなバージョンのデータ情報を管理し、エンタープライズ データのライフ サイクルを管理する必要があります。さまざまな状態のデータの整合性と一貫性をどのように制御し、データがどのサイクルを実行する必要があるかをタイムリーに判断する方法は、現在解決されるべき緊急の課題です。これは、エンタープライズ メタデータを管理することで実現できます。

運用および保守要員: 運用保守担当者は、システムの安定性を常に確保する必要があり、特にエンタープライズモデルが変更された場合は、変更の影響を常に判断する必要があります。明らかに、手動の判断方法は正確かつリアルタイムです。保証が難しく、運用・保守要員の高い業務能力が求められるため、システムリスクが大きくなります。メタデータ管理により、システムが変更された場合、取得したシステムやテーブルなどのオブジェクト間の関係に基づいて、変更の影響が自動的に分析され、メンテナンス コストの削減とユーザー エクスペリエンスの向上が自動的に行われます。

その他のビジネス担当者: ビジネス担当者はビジネス ルールとビジネス プロセスに精通しているため、通常、技術的な詳細を深く理解している必要はありません。多くの場合、技術的な限界により、ビジネス担当者がデータを取得して理解することが困難になります。データの保管状況がわからないため、ビジネスのニーズに技術的に対応することが難しく、最終的に得られるデータが求めているものではないことが多く、ビジネスの急速な発展に対応することが困難です。

2. 適切なメタデータ ツールを選択するには?

上記から、メタデータ管理ツールに対するユーザーの期待はさまざまであることがわかります。メタデータ管理プロジェクトを実施する企業は、1 つまたは複数のタイプのユーザーの問題を解決する必要がある場合があります。最初に、いくつかのメタデータ管理ツールの基本的な機能をリストし、次にこれらの機能を上記の期待と一致させます。両者の対応関係を参考にすることで、自分に合ったメタデータ管理ツールを方向性を持って選ぶことができます。

多数のメタデータ プロジェクトの実践を通じて、理想的な状況でメタデータ管理ツールに必要な 10 の機能を以下のようにまとめました。

  • メタデータ収集機能: 複雑なエンタープライズ環境からさまざまなメタデータをリアルタイムで自動的に解析およびキャプチャする機能。さまざまなデータ環境に対処するために、このリンクでは通常、さまざまなテクノロジと構文を使用して、ビッグ データ プラットフォーム、リレーショナル データベース、サードパーティ ツール、ストアド プロシージャ、スクリプト、テキスト ファイル、およびテーブル ファイルの自動収集をサポートする必要があります。
  • メタデータ ストレージ機能: 収集したメタデータを一元的に保存する機能。さまざまなメタデータのストレージとメタデータ間の関係をサポートするために、メタデータ ストレージには柔軟でスケーラブルなアーキテクチャ サポートが必要です。さらに、ストレージをリアルタイムで更新できることも非常に重要です。
  • メタデータ検索機能: メタデータを検索するための統一されたポートを提供し、完全なメタデータ管理ツールは、企業のさまざまな分類方法に従ってメタデータの検索をサポートできる必要があります (一部の分類方法はメタデータ自体に含まれており、分析後のデータである必要があります) )。たとえば、システム、表、インジケーター、インターフェースなどのさまざまな次元に従って情報を検索したり、独自の検索習慣に従ってまったく異なるカテゴリを作成したりすることもできます。
  • データ系統 分析機能: データのソースとフローを分析し、データの上流と下流の関係を明らかにし、メタデータ管理ツールで詳細を分析、記述、視覚化して、ユーザーが重要な情報を追跡できるようにします。同じ期間のさまざまなオブジェクトの分析と、異なる期間の同じオブジェクトの変化を容易にするために、水平方向 (現在) と垂直方向 (履歴) の両方で完全なデータ系統分析を利用できる必要があります。
  • 役割ベースのアクセス制御と階層: メタデータの追加、削除、変更などの権限の制御は、メタデータ管理ツールで特に注意が必要です。ツールは、アクセス許可の制御をサポートする必要があります。たとえば、データ管理者にはすべての権限があります。開発者は開発環境とテスト環境のメタデータにより注意を払うかもしれませんが、企業の管理者は本番環境のメタデータだけに注目するかもしれません。ゼネラル マネージャー レベルのユーザーは、企業のさまざまな環境でメタデータにアクセスできます。一方、部門長は、部門に関連するメタデータのみに注目する場合があります。
  • ビジネス メタデータ管理機能: エンタープライズ環境でビジネス メタデータを収集し、ビジネス メタデータとテクニカル メタデータ間のマッピングを完了し、メタデータにビジネス属性を割り当てることも、メタデータ管理ツールのビジネス価値を発揮するための鍵となります。
  • メタデータ変更管理機能: メタデータを変更する必要がある場合、変更監査機能を提供し、メタデータのバージョンを明確にし、メタデータの履歴状態を保存し、問題が発生した場合に以前のバージョンに自動的に復元します。メタデータ項目が変更された場合、変更の影響を分析および評価することも必要になる場合があります。
  • メタデータ比較分析機能: 異なる環境でメタデータを比較および分析し、類似点と相違点を分析し、必要に応じて分析結果に従って対応する分析レポートを作成します。
  • データ ライフサイクル管理機能: 理想的には、メタデータ管理ツールは、ライフサイクル全体でデータの流れを管理するために、作成、保存、古い削除/バックアップに至るまで、すべての状態でメタデータを保持する必要があります。原則として、新しいデータやより頻繁にアクセスされる可能性が高いデータは、アクセスしやすい場所に保存する必要がありますが、重要度の低いデータは、より安価でやや低速なメディア スーペリアにバックアップできます。
  • 他のシステムと統合する機能: メタデータ管理システムがビジネス価値を発揮できるようにするために、もう 1 つの非常に重要なポイントは、メタデータ管理ツールが他のシステムと統合できることです。

3. メタデータ管理の主要なテクノロジーは何ですか?

一般的に、メタデータ管理プロジェクトは多くのテクノロジーを使用する必要があります。ここでは、柔軟性と拡張性に優れたアーキテクチャ、ロール アクセス制御と階層化、ビジネス メタデータとテクニカル メタデータの対応、および他のシステムとの統合の 4 つのタイプがあります。

  • 柔軟性と拡張性に優れたアーキテクチャ: エンタープライズ データ環境のデータは、さまざまな形式で、さまざまな基準で乱雑になっています。すべてのメタデータの効果的な収集または自動化された収集と保存を実現するには、非常に柔軟でスケーラブルなアーキテクチャによってサポートされる必要があります。つまり、メタデータ アーキテクチャは、企業のさまざまなモデルと「通信」できなければなりません。
  • 役割のアクセス制御と階層: 前述のように、エンタープライズ メタデータ管理にはさまざまな人が関与します。優れたメタデータ管理ツールは、役割のアクセス制御を適切に行う必要があります。具体的な実装方法は、次の 2 つの方法で要約できます。 1. プラットフォーム上で、役割階層化メカニズム/役割グループが確立され、企業内のさまざまな役割が特定のニーズに応じてさまざまな役割グループに分類され、さまざまな機能が表示されます。さまざまな役割グループに。 2. 役割と機能のマッピングをツール内で確立し、企業の状況に応じて柔軟な構成をサポート (結局、各企業の役割と対応する機能は異なります)、役割ごとに異なる機能が表示されます。マッピングによると。
  • ビジネスメタデータとテクニカルメタデータの対応: これは、データ管理からナレッジ管理への企業の変革の鍵です。ビジネスメタデータとテクニカルメタデータの対応については、以前書いた記事を参考にしてください。また、ドメインオントロジーの構築だけでなく、ウィービングモデルも将来的には両者の関係に対応する技術になるのではないかと考えています。このように、企業の異なるモデル間の関係は、織りモデルによって保存および管理されます。例えば、スターモデル・スノーフレークモデルとビジネスプロセスモデルや企業の組織構造などを関連付けることで、データに対応する業務情報や経営者情報を自動取得することができます。
  • 他のシステムとの統合: さまざまなデータ ポリシーの導入により、メタデータは企業のさまざまなプロセスに不可欠かつ重要な部分となり、メタデータ主導に対する人々の声はますます高まっています。メタデータ分類およびモデル分類の標準化に加えて、メタデータ主導を達成するために、メタデータ管理ツールが企業の他のシステム (CRM、ERP、SCM、OA およびその他のシステム、ならびにデータ標準システムおよびデータ管理に関連するデータ品質システム) を他のシステムにメタデータ サービスを提供することが主なポイントです。 1 つの方法は、企業内のさまざまな役割、さまざまなユーザー、およびさまざまなシステムに柔軟に構成可能なインターフェイスを提供して、企業全体で効率的なコラボレーションを実現することです。もう 1 つの方法は、メタデータ管理ツールをエンタープライズ ポータルに直接統合することです。企業の他の情報システムにメタデータ リポジトリを保持するためのエントリ。

概要

企業によってメタデータ管理の要件は異なります。企業は、それぞれの状況に最適なメタデータ管理ツールを選択する必要があります。

私たちの記事をお読みいただきありがとうございます。お楽しみいただけましたら幸いです。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 26 日に Ryan により公開)

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