Qu'est-ce que la gestion des métadonnées ?

"D'ici 2021, les organisations consacreront deux fois plus d'efforts à la gestion des métadonnées qu'en 2018 pour évaluer la valeur et les risques associés aux données et à leur utilisation."

*Gartner, L'état de la gestion des métadonnées

Définition des métadonnées Gestion

métadonnées un contexte à vos données. Pour pouvoir vous fier au contexte de vos données, vous devez le comprendre. Connaître le qui, le quoi, le quand, le où et le pourquoi de vos données signifie connaître vos métadonnées, autrement dit métadonnées .

Avec l'arrivée du Big Data et les différentes réglementations qui l'accompagnent, les responsables des données doivent approfondir leur analyse des données grâce métadonnées. métadonnées sont créées chaque fois que les données sont :

• Créé
• Ajouté à
• Supprimé de
• Mis à jour
• Acquis.

Par exemple, métadonnées une feuille de calcul Excel comprennent la date de création, le nom, les auteurs associés, la taille du fichier, etc. En outre, métadonnées également inclure les titres et les commentaires figurant dans le document.

Dans le passé, une forme de gestion desmétadonnées consistait à rechercher la cote d'un livre dans un catalogue pour trouver son emplacement dans une bibliothèque. Aujourd'hui, la gestion des métadonnées est utilisée dans les solutions logicielles pour se conformer aux réglementations sur les données, mettre en place une gouvernance données et comprendre la valeur des données. Ainsi, cette discipline devient essentielle pour les entreprises, Cette discipline devient donc essentielle pour les entreprises.

Types de métadonnées

métadonnées être classées de plusieurs façons selon leur objectif et leur utilisation. Comprendre ces métadonnées aide les organisations à gérer plus efficacement leurs données et à appliquer les contrôles, les outils et les normes appropriés.

métadonnées descriptives

métadonnées descriptives métadonnées des informations qui aident à identifier et à découvrir les données. Elles comprennent les titres, les descriptions, les mots-clés, les auteurs et les balises, ce qui facilite la recherche, la compréhension et la réutilisation des données.

métadonnées structurelles

métadonnées structurelles expliquent comment les données sont organisées et comment les différents composants sont liés les uns aux autres. Il s'agit par exemple des schémas, des relations entre les tables, des formats de fichiers et des hiérarchies qui définissent comment les éléments de données s'articulent entre eux.

métadonnées administratives

métadonnées administratives métadonnées gestion des données les opérations. Elles comprennent souvent :

• Droits métadonnées (propriété, licence, autorisations d'accès)
• métadonnées du cycle de vie (dates de création, règles de conservation, statut d'archivage)

métadonnées techniques

métadonnées techniques métadonnées les caractéristiques techniques des données, telles que les types de données, la longueur des champs, les index, les configurations système et les emplacements de stockage. Elles sont essentielles pour les développeurs, les ingénieurs et les intégrateurs système.

métadonnées opérationnelles

métadonnées opérationnelles métadonnées les informations générées pendant le traitement et l'utilisation des données. Cela inclut les journaux de tâches, les temps de traitement, les taux d'erreur et les calendriers de mise à jour des données, ce qui aide les équipes à surveiller les performances et la fiabilité.

Entreprises métadonnées

métadonnées métier métadonnées un contexte métier aux données. Elles comprennent des définitions métier, des indicateurs clés de performance (KPI), des calculs et des directives d'utilisation qui aident les utilisateurs non techniciens à interpréter et à appliquer correctement les données.

Lignée et provenance métadonnées

Ce type de métadonnées l'origine des données, leur évolution et leur utilisation. métadonnées relatives à la traçabilité et à la provenance métadonnées la transparence, la confiance et l'analyse d'impact lorsque des changements surviennent.

Sécurité et confidentialité métadonnées

métadonnées liées à la sécurité métadonnées les niveaux de sensibilité, les classifications (par exemple, confidentiel, public) et les attributs de confidentialité tels que les données personnelles ou réglementées. Elles facilitent la conformité, la gestion des risques et le contrôle d'accès.

Ensemble, ces métadonnées fournissent une image complète des données : ce qu'elles sont, comment elles sont structurées, comment elles sont utilisées et comment elles doivent être gérées.

Pourquoi mettre en place une stratégie de gestion des métadonnées ?

métadonnées apporte à votre organisation clarté et contrôle sur son écosystème de données. En définissant, cataloguant et gérant métadonnées de manière cohérente, les équipes peuvent rapidement comprendre quelles données existent, d'où elles proviennent et comment elles doivent être utilisées. Cette compréhension commune réduit la confusion, accélère l'analyse et le reporting, et renforce la confiance dans les décisions fondées sur les données. Lorsque les utilisateurs peuvent facilement découvrir et interpréter les ressources de données, la productivité augmente et le risque d'utilisation abusive ou d'interprétation erronée des données diminue considérablement.

Au-delà de l'efficacité, métadonnées renforce gouvernance, la conformité et évolutivité des données. Des indicateurs clairs en matière de traçabilité, de propriété et de qualité facilitent le respect des exigences réglementaires, la protection des informations sensibles et l'application des normes relatives aux données. À mesure que les volumes et les sources de données augmentent, métadonnées bien gérées métadonnées une base qui soutient analytique avancée d'intégration, d'automatisation et analytique avancée . En bref, la mise en œuvre métadonnées transforme les données, qui étaient auparavant une ressource fragmentée, en un atout stratégique capable de support de manière fiable les objectifs commerciaux support .

Avantages de métadonnées :

• Une meilleure compréhension de la signification des données de l'entreprise.
• Plus de communication sur la sémantique d'une donnée via un catalogue de données.
• Les responsables des données sont plus efficaces, ce qui permet d'accélérer la réalisation des projets.
• L'utilisation de dictionnaires de données et de glossaires commerciaux permet d'identifier les synergies et de vérifier la cohérence des informations.
• Renforcement de la documentation des données (suppressions, archives, qualité, etc.).
• Générer des pistes d'audit et d'information (risques et sécurité pour la conformité).

métadonnées Meilleures pratiques de gestion

Ci-dessous, nous avons compilé une courte liste des meilleures pratiques à mettre en œuvre lors de la création de la stratégie métadonnées de votre organisation.

Établir des normes et des taxonomies claires

Définissez des conventions de nommage, des définitions de données et des schémas de classification cohérents. Les taxonomies normalisées réduisent l'ambiguïté, améliorent l'interopérabilité et métadonnées compréhension et la réutilisation métadonnées entre les équipes et les systèmes.

Attribuer la propriété et gouvernance

Désignez métadonnées et des gestionnaires métadonnées responsables de l'exactitude, des mises à jour et des approbations. Un gouvernance aide à résoudre les conflits, à appliquer les normes et à garantir la responsabilité au fil du temps.

Automatisation de métadonnées

Tirez parti des outils et des intégrations pour collecter automatiquement métadonnées techniques et opérationnelles. L'automatisation minimise les efforts manuels, réduit les erreurs et métadonnées avec les systèmes sources.

Assurer la qualité grâce à la validation et aux audits

Appliquez des règles de validation pour vérifier l'exhaustivité, l'exactitude et cohérence. Effectuez des audits réguliers pour identifier les lacunes, les entrées obsolètes ou la non-conformité aux normes.

Améliorer la découvrabilité et la traçabilité

Permettez une recherche, un étiquetage et un suivi de la traçabilité robustes afin que les utilisateurs puissent facilement trouver les données et comprendre leurs origines, leurs transformations et leur utilisation. Cela renforce la confiance et favorise prise de décision meilleure prise de décision.

Documenter les politiques et entraîner

Conservez une documentation claire des métadonnées , processus et rôles métadonnées . Offrez apprentissage continue apprentissage les équipes comprennent comment créer, maintenir et utiliser métadonnées à mesure que les systèmes évoluent.

Gérez vos métadonnées avec une plateforme de gestion des métadonnées

Avec la plateforme Actian Data Intelligence, transformez vos métadonnées connaissances exploitables ! Notre plateforme métadonnées organise et met à jour automatiquement les informations provenant de vos systèmes de stockage. Elle devient ainsi une source unique et actualisée de connaissances pour tous les explorateurs de données de l'entreprise.

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À propos d'Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à desFonctionnalités intuitives libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions de gestion des données flexibles à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.