Quels sont les différents types de métadonnées?

Le traitement de grands volumes de données est essentiel à la réussite de toute organisation. Mais il est tout aussi important de savoir de quel type de données il s'agit, d'où elles proviennent et comment elles peuvent être utilisées. C'est le rôle des métadonnées. Comment les entreprises peuvent-elles l'optimiser et l'améliorer ? Suivez ce guide.

Les données sont essentielles pour avoir une connaissance approfondie du marché, du secteur, des clients ou des produits d'une organisation. Mais pour exploiter tout le potentiel de ces données, il est essentiel de se concentrer sur leurs métadonnées. Ces données sur les données sont une condition préalable pour savoir comment les utiliser au mieux. En ayant une vision précise de ce qui a permis de générer les données, à quel moment et via quelle source, il est possible de contextualiser ces informations. Les métadonnées sont en quelque sorte des informations structurées qui décrivent, expliquent, localisent ou facilitent l'accès, l'utilisation ou la gestion d'une source d'information. 

Cependant, le rôle des métadonnées ne se limite pas à la compréhension de l'origine des données.

Correctement gérées et structurées, les métadonnées permettront également aux organisations de savoir comment tirer le meilleur parti des informations dont elles disposent en fonction des objectifs qu'elles se sont fixés.

Comment les métadonnées sont-elles utiles ?

métadonnées est partout. Pas seulement dans les dossiers des clients ou dans les archives des sites web. Lorsque l'on prend une photo avec un smartphone, métadonnées est instantanément associée à l'image : date, heure, lieu... Toutes ces informations peuvent s'avérer précieuses lorsque l'on souhaite créer un album photo virtuel, par exemple.

Il en va de même dans le cadre du projet de données d'une entreprise.

Si les métadonnées sont nécessaires pour bien comprendre d'où viennent les données et comment elles peuvent être utilisées, elles ne servent pas qu'à cela. En effet, bien gérées, métadonnées sont un levier majeur pour les organisations qui cherchent à structurer et à valoriser leur information au quotidien. Une gestion optimale des métadonnées est donc le fondement d'un projet de transformation par les données.

Les différents types de métadonnées

Si l'utilisation du terme générique de métadonnées vise à qualifier l'information relative aux données, il est important de savoir qu'elles peuvent être classées en différents types. 

Il est donc important de faire la distinction entre les métadonnées descriptives, qui présentent une ressource d'une manière qui facilite l'identification des données disponibles, et les métadonnées structurelles. Ces dernières fournissent des informations sur la composition ou l'organisation d'une ressource de données. Pour décrire un portefeuille de données, il existe également des métadonnées administratives, qui fournissent des informations sur la date de création ou d'acquisition des données, mais aussi sur les autorisations, la durée de vie et l'utilisation qui leur sont associées. 

À côté de ces métadonnées génériques, il existe un large éventail d'autres types de métadonnées. Elles fournissent un contexte sur l'application et l'utilisation commerciale de l'information, sur des aspects techniques, ou encore renforcent la dimension descriptive d'une information.

Plus le volume de données est important, plus les sources d'acquisition et de collecte des données sont variées, et plus les entreprises avantage d'une gestion fine des métadonnées .

Quels outils pour gérer les métadonnées?

Pour organiser et optimiser l'utilisation des métadonnées pour tous les employés, il est essentiel d'utiliser un catalogue de données. Grâce à cette solution de gestion des métadonnées , les entreprises sont en mesure d'indexer leurs données et leurs métadonnées , ainsi que d'identifier rapidement les sources d'information dont disposent les équipes chargées des données. Mais la mission d'un catalogue de donnéesva encore plus loin : il va permettre aux entreprises de référencer l'ensemble de leurs actifs de données, de faciliter l'accès aux données en cas de besoin et d'effectuer des recherches thématiques.

En effet, la qualité de ces métadonnées conditionne la qualité de la description d'une donnée, avec un impact direct sur sa visibilité et sa facilité d'utilisation. 

Nous avons identifié trois types de métadonnées dans notre catalogue de données:

• métadonnées techniques : Elles décrivent la structure d'un jeu de données et les informations relatives aux systèmes de stockage.
• Les métadonnées d'entreprise : Il applique le contexte métier aux jeux de données : descriptions (contexte et utilisation), propriétaires et référents, balises et propriétés afin de créer une taxonomie sur les jeux de données qui seront indexés par notre moteur de recherche. Les métadonnées métier sont également présentes au niveau du schéma d'un jeu de données: descriptions, balises, ou niveau de confidentialité des données par colonne.
• Les métadonnées opérationnelles : Elle permet de comprendre quand et comment les données ont été créées ou transformées : analyse statistique des données, date de mise à jour, origine (lineage), volume, cardinalité, identifiant des traitements qui ont créé ou transformé les données, état des traitements sur les données, etc.

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.