Science des données : Accélérez vos initiatives en matière de lac de données grâce aux métadonnées

Les lacs de données offrent un stockage illimité pour les données et présentent de nombreux avantages potentiels pour les scientifiques des données dans l'exploration et la création de nouveaux modèles analytiques. Cependant, ces données structurées, non structurées et semi-structurées sont mélangées et les informations commerciales qu'elles contiennent sont souvent négligées ou mal comprises par les utilisateurs de données.

La raison en est que de nombreuses technologies utilisées pour mettre en œuvre les lacs de données ne disposent pas des capacités d'information nécessaires que les organisations considèrent généralement comme acquises. Il est donc nécessaire que ces entreprises gèrent leurs lacs de données en mettant en place une gestion efficace des métadonnées qui prenne en compte la découverte des métadonnées , le catalogage des données et la gestion globale des métadonnées de l'entreprise appliquée au lac de données de l'entreprise.

2020 est l'année où la plupart des données et des cas d'usages analytiques nécessiteront une connexion à des sources de données distribuées, ce qui conduira les entreprises à doubler leurs investissements dans la gestion des métadonnées . - Gartner 2019.

Comment tirer parti de votre lac de données avec la gestion des métadonnées

Pour tirer parti de leur lac de données, les entreprises doivent disposer à la fois d'utilisateurs qualifiés (tels que les data scientists ou les citizen data scientists) et d'une gestion efficace des métadonnées pour leurs initiatives en matière de science des données. Pour commencer, une organisation peut se concentrer sur un jeu de données spécifique et ses métadonnées connexes. Ensuite, elle exploitera ces métadonnées au fur et à mesure que d'autres données seront ajoutées au lac de données. La mise en place d'une gestion des métadonnées peut faciliter la tâche des utilisateurs du lac de données.

Voici les domaines à privilégier pour une gestion réussie des métadonnées dans votre lac de données

Création d'undépôt métadonnées

L'étiquetage sémantique est essentiel pour découvrir les métadonnées de l'entreprise. La découverte des métadonnées est définie comme le processus d'utilisation de solutions pour découvrir la sémantique des éléments de données dans les ensembles de données. Ce processus aboutit généralement à un ensemble de correspondances entre différents éléments de données dans undépôt métadonnées centralisé. Cela permet aux utilisateurs de la science des données de comprendre leurs données et de savoir si elles sont propres, à jour, dignes de confiance, etc.

Automatisation des métadonnées Découverte

Comme des données nombreuses et diverses sont ajoutées quotidiennement à un lac de données, le maintien de l'ingestion peut être un véritable défi ! L'utilisation de solutions automatisées permet non seulement aux scientifiques des données ou aux CDS de trouver plus facilement leurs informations, mais aussi de soutenir la découverte des métadonnées .

Catalogage des données

Un catalogue de données se compose de métadonnées dans lesquelles sont stockés divers objets de données, catégories, propriétés et champs. Le catalogage de données est utilisé à la fois pour les données internes et externes (provenant de partenaires ou de fournisseurs par exemple). Dans un lac de données, il est utilisé pour capturer un ensemble robuste d'attributs pour chaque élément de contenu dans le lac et enrichit le catalogue de métadonnées en tirant parti de ces actifs d'information. Cela permet aux utilisateurs de la science des données d'avoir une vue sur le flux des données, d'effectuer des analyses d'impact, d'avoir un vocabulaire commercial commun et une responsabilité, ainsi qu'une piste d'audit pour la conformité.

gouvernance données et de l'analyse

La gouvernance données et des analyses est un cas d'usage important en matière de gestion desmétadonnées . Appliquée aux lacs de données, la question "pourrait-elle être exposée ?" doit devenir un élément essentiel du modèle de gouvernance l'organisation. Les entreprises doivent donc étendre leurs modèles de gouvernance l'information existants pour traiter spécifiquement les cas d'utilisation de l'analyse commerciale et de la science des données qui s'appuient sur les lacs de données. La gestion des métadonnées d'entreprise permet de mieux comprendre les règles de gouvernance actuelles relatives aux types stratégiques d'actifs informationnels.

Contrairement aux approches traditionnelles, l'objectif principal de la gestion des métadonnées est de favoriser une approche cohérente de la gestion des actifs informationnels. Plus la sémantique des métadonnées est cohérente entre tous les actifs, plus la cohérence et la compréhension sont grandes, ce qui permet de tirer parti de la connaissance des informations dans l'ensemble de l'entreprise. Lorsqu'elles investissent dans des lacs de données, les entreprises doivent envisager une stratégie de métadonnées efficace pour les actifs d'information à exploiter à partir du lac de données.

Démarrer la gestion des métadonnées avec Zeenea

Comme indiqué ci-dessus, la mise en œuvre de la gestion des métadonnées dans la stratégie de données de votre organisation est non seulement bénéfique, mais essentielle pour les entreprises qui cherchent à créer de la valeur commerciale avec leurs données. Les équipes de science des données qui travaillent avec différentes quantités de données dans un lac de données ont besoin des bonnes solutions pour être en mesure de faire confiance et de comprendre leurs actifs d'information. Pour support cette discipline émergente, Zeenea vous offre tout ce dont vous avez besoin pour collecter, mettre à jour et exploiter vos métadonnées grâce à sa plateforme de nouvelle génération.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.