Data Mesh 101 : Meilleures pratiques pour la gestion des métadonnées

Dans le paysage en constante évolution de la gestion des données données, les organisations s'orientent vers de nouvelles approches innovantes pour faire face à la complexité de leurs paysages de données. Le concept de Data Mesh, une approche décentralisée de l'architecture des données qui met l'accent sur des produits de données autonomes et orientés vers un domaine, est l'une de ces tendances notables qui prend de plus en plus d'ampleur.

Alors que nous entamons ce voyage vers la décentralisation des données, examinons le rôle vital des métadonnées et l'importance d'une gestion efficace dans le contexte du Data Mesh.

Le rôle des métadonnées

Les données métadonnées, souvent appelées "données sur les données", jouent un rôle fondamental dans la mise en place d'un écosystème de données fonctionnel. Elles vont au-delà de la simple tâche des ensembles de données ; il s'agit plutôt de comprendre les origines des données, leur qualité, leurs transformations, etc. Les différents types de métadonnées sont les suivants :

• métadonnées techniques : Se concentre sur les aspects techniques des données, tels que les formats de données, les schémas, les lignées de données et les détails de stockage.
• Les métadonnées d'entreprise : Les métadonnées commerciales concernent le contexte commercial des données. Il comprend des informations sur la propriété des données, les règles de gestion, les définitions des données et tout autre détail permettant d'aligner les données sur les objectifs de l'entreprise.
• métadonnées opérationnelles : Les métadonnées opérationnelles donnent un aperçu des opérations quotidiennes liées aux données. Il s'agit notamment d'informations sur les flux de traitement des données, les calendriers de rafraîchissement des données et les dépendances opérationnelles.
• métadonnées collaboratives : Collaborative métadonnées capture des informations sur les interactions, les annotations et les commentaires des utilisateur concernant les données.

Dans le cadre décentralisé de Data Mesh, les métadonnées servent de lien entre les différents domaines de données et les différents types de métadonnées. Au fur et à mesure que les données circulent entre les différentes équipes, métadonnées devient le guide, aidant chacun à naviguer dans le patrimoine de données. métadonnées agit donc comme une aide précieuse en fournissant des informations sur la structure et le contenu de leurs actifs. Il facilite la découverte de données pour les utilisateurs, en leur permettant de discerner et de localiser plus facilement les données spécifiques qui correspondent à leurs besoins.

En outre, les métadonnées constituent la base de la gouvernance données, en fournissant un cadre pour l'application de normes de qualité, de protocoles de sécurité et de mesures de conformité uniformes dans divers domaines. Elle joue un rôle essentiel dans le contrôle d'accès et garantit que les utilisateurs sont non seulement informés, mais aussi qu'ils adhèrent aux politiques d'accès définies.

Les défis de la gestion des métadonnées dans le Data Mesh

L'un des principaux défis découle de la nature décentralisée d'un Data Mesh. Dans une architecture de données centralisée traditionnelle, la gestion des métadonnées est souvent confiée à une équipe ou à un service spécialisé, ce qui garantit la cohérence et la normalisation. En revanche, dans un Data Mesh, chaque équipe de domaine est responsable de la gestion de ses propres métadonnées. Cette approche décentralisée peut entraîner des variations dans les pratiques de métadonnées entre les différents domaines, ce qui rend difficile le maintien de normes uniformes et l'application cohérente des politiques de gouvernance données.

La diversité des sources de données et des domaines au sein d'un maillage de données constitue un autre défi de taille pour la gestion desmétadonnées . Les différents domaines peuvent utiliser divers outils, schémas et structures pour organiser et décrire leurs données. La gestion des métadonnées à travers ces diverses sources nécessite d'établir des normes de métadonnées communes et de garantir la compatibilité, ce qui peut s'avérer une tâche complexe et fastidieuse. L'hétérogénéité des sources de données ajoute une couche de complexité à la création d'un cadre de métadonnées cohérent et normalisé.

Assurer la cohérence et la qualité des métadonnées est un défi permanent dans un environnement Data Mesh. Les incohérences dans les métadonnées peuvent entraîner des malentendus, des interprétations erronées et des erreurs dans l'analyse des données.

Bonnes pratiques pour la gestion des données dans le Data Mesh

Pour surmonter ces difficultés, voici quelques bonnes pratiques pour gérer les métadonnées dans votre organisation.

Premièrement, il est essentiel d'établir des définitions claires et normalisées des métadonnées dans divers domaines pour garantir la cohérence, l'interopérabilité et une compréhension commune des éléments de données. Des définitions claires fournissent un langage et un cadre communs qui garantissent la cohérence de la description et de la compréhension des données dans l'ensemble de l'organisation.

En outre, les définitions normalisées des métadonnées jouent un rôle essentiel dans la gouvernance données. Elles fournissent une base pour l'application uniforme des normes de qualité des données, des protocoles de sécurité et des mesures de conformité dans divers domaines. Cela garantit que les données ne sont pas seulement décrites de manière cohérente, mais qu'elles respectent également les politiques organisationnelles et les exigences réglementaires, contribuant ainsi à un écosystème de données robuste et conforme.

Cependant, il est tout aussi important de donner aux équipes de domaine la possibilité de s'approprier leurs métadonnées. Cette approche décentralisée favorise le sens des responsabilités et l'expertise de ceux qui connaissent le mieux les données. En donnant aux équipes de domaine le contrôle de leurs métadonnées, les organisations tirent parti de leurs connaissances spécifiques pour garantir l'exactitude, la cohérence et la fiabilité dans tous les domaines de données. Cette approche favorise l'adaptabilité au sein des différents domaines, contribuant ainsi à une stratégie de gestion des données plus fiable et mieux informée.

Cette double stratégie permet à la fois une gouvernance centralisée, garantissant des normes à l'échelle de l'organisation, et une propriété décentralisée, favorisant l'agilité et les connaissances spécifiques à un domaine dans le paysage d'un Data Mesh.

À propos d'Actian Corporation

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