Data Science: Beschleunigen Sie Ihre Daten-Lake mit Metadaten

Data Lakes bieten unbegrenzten Speicherplatz für Daten und bieten Datenwissenschaftlern viele potenzielle Vorteile bei der Erforschung und Erstellung neuer Analysemodelle. Allerdings werden diese strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten miteinander vermischt, und die darin enthaltenen Geschäftseinblicke werden von den Datennutzern oft übersehen oder missverstanden.

Der Grund dafür ist, dass vielen Technologien, die zur Implementierung von Data Lakes verwendet werden, die notwendigen Funktionen fehlen, die Unternehmen normalerweise als selbstverständlich ansehen. Daher ist es für diese Unternehmen notwendig, ihre Data Lakes verwalten , indem sie ein effektives Metadaten einrichten, das die Metadaten , die Datenkatalogisierung und das gesamte Metadaten des Unternehmens für den Daten-Lake berücksichtigt.

2020 ist das Jahr, in dem die meisten Daten- und Analytics Use Cases eine Verbindung zu verteilten Datenquellen erfordern werden, was Unternehmen dazu veranlasst, ihre Investitionen in das Metadaten zu verdoppeln. - Gartner 2019.

Wie Sie Ihren Daten-Lake mit Metadaten nutzen können

Um einen Nutzen aus ihren Daten-Lakezu nutzen, benötigen Unternehmen sowohl qualifizierte Nutzer (wie Data Scientists oder Citizen Data Scientists) als auch ein effektives Metadaten für ihre data science . Zu Beginn könnte sich ein Unternehmen auf einen bestimmten Datensatz und die damit verbundenen Metadaten konzentrieren. Dann können diese Metadaten genutzt werden, wenn weitere Daten in den Daten-Lake aufgenommen werden. Die Einrichtung eines Metadaten kann es den Nutzern Daten-Lake erleichtern, diese Aufgabe in Angriff zu nehmen.

Hier sind die Schwerpunkte für ein erfolgreiches Metadaten in Ihrem Daten-Lake

Erstellen einesLager

Semantisches Tagging ist für die Erkennung von Metadaten unerlässlich. Die Erkennung von Metadaten ist definiert als der Prozess der Verwendung von Lösungen zur Erkennung der Semantik von Datenelementen in Datensätzen. Dieser Prozess führt in der Regel zu einer Reihe von Zuordnungen zwischen verschiedenen Datenelementen in einem zentralisiertenLager. Dies ermöglicht es den Nutzern data science , ihre Daten zu verstehen und zu erkennen, ob sie sauber, aktuell, vertrauenswürdig usw. sind.

Automatisierte Metadaten

Da täglich zahlreiche und unterschiedliche Daten zu einem Daten-Lake hinzugefügt werden, kann es eine ziemliche Herausforderung sein, die Ingestion aufrechtzuerhalten! Durch den Einsatz automatisierter Lösungen wird es nicht nur für Datenwissenschaftler oder CDS einfacher, ihre Informationen zu finden, sondern es wird auch die Erkennung von Metadaten unterstützt.

Katalogisierung von Daten

Ein Datenkatalog besteht aus Metadaten , in denen verschiedene Datenobjekte, Kategorien, Eigenschaften und Felder gespeichert sind. Die Datenkatalogisierung wird sowohl für interne als auch für externe Daten (z.B. von Partnern oder Lieferanten) verwendet. In einem Daten-Lake wird sie zur Erfassung eines robusten Satzes von Attributen für jeden Inhalt innerhalb des Sees verwendet und bereichert den Metadaten durch die Nutzung dieser Informationsbestände. Dies ermöglicht den Nutzern von data science einen Einblick in den Datenfluss, die Durchführung von Auswirkungsanalysen, ein gemeinsames Geschäftsvokabular und Verantwortlichkeit sowie ein Protokoll für die Einhaltung von Vorschriften.

Verwaltung von Daten und Analysen

Die Steuerung von Daten und Analysen ist ein wichtiger use case für das Metadaten . Angewandt auf Data Lakes muss die Frage "Könnte es offengelegt werden?" ein wesentlicher Bestandteil des Governance-Modells des Unternehmens werden. Unternehmen müssen daher ihre bestehenden Information-Governance-Modelle erweitern, um speziell Business-Analytics- und data science zu adressieren, die auf Data Lakes aufgebaut sind. Das Management von Metadaten hilft dabei, die aktuellen Governance-Regeln, die sich auf strategische Arten von Informationswerten beziehen, besser zu verstehen.

Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen besteht das Hauptziel des Metadaten darin, einen konsistenten Ansatz für die Verwaltung von Informationsbeständen zu verfolgen. Je mehr Metadaten über alle Assets hinweg konsistent ist, desto größer ist die Beständigkeit und das Verständnis, was die Nutzung von Informationswissen im gesamten Unternehmen ermöglicht. Wenn Unternehmen in Data Lakes investieren, müssen sie eine effektive Metadaten für die Informationsbestände in Betracht ziehen, die aus dem Daten-Lake genutzt werden sollen.

Start Metadaten Management

Wie bereits erwähnt, ist die Implementierung von Metadaten in die Datenstrategie Ihres Unternehmens nicht nur vorteilhaft, sondern unerlässlich für Unternehmen, die mit ihren Daten einen geschäftlichen Mehrwert schaffen wollen. Data science , die mit verschiedenen Datenmengen in einem Daten-Lake arbeiten, brauchen die richtigen Lösungen, um ihren Informationsbeständen zu vertrauen und sie zu verstehen. Zur Unterstützung dieser aufstrebenden Disziplin bietet die Actian Data Intelligence Platform alles, was Sie brauchen, um Ihre Metadaten zu sammeln, zu aktualisieren und durch die Plattform der nächsten Generation zu nutzen.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, verwalten und Analyse von Daten in Cloud, Hybrid- und On-Premises . Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und Analytik liefert Actian High-Performance Lösungen, die Unternehmen in die Lage versetzen, data driven Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und hat Branchenauszeichnungen für Leistung und Innovation erhalten. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im Actian-Blog behandeln wir Themen, die von Dateneingang bis hin zu KI-gesteuerter Analytik reichen.