Qu'est-ce que les métadonnées?

Qu'est-ce que les métadonnées?

métadonnées fournit des informations sur les données. 

C'est un peu abstrait, mais nous voyons cela dans notre vie quotidienne. Par exemple, chaque produit vendu dans une épicerie comporte une date de péremption, des informations sur le fabricant et une étiquette nutritionnelle qui fournit des détails sur les calories, les ingrédients et la taille des portions. Chacun de ces éléments fournit un contexte pour le produit alimentaire, vous permettant de prendre décisions éclairées de ces informations, telles que les allergies, les dates de péremption et les exigences alimentaires. De même, métadonnées un contexte qui nous permet de mieux comprendre des données qui, autrement, ne seraient pas évidentes.

Pourquoi les métadonnées sont-elles importantes ?

Il fournit des informations qui aident les consommateurs à trouver, utiliser et comprendre la qualité et l'origine des données. métadonnées montre métadonnées comment les données sont liées entre elles afin de fournir un contexte aux utilisateurs.

Dans le paysage commercial actuel axé sur les données, les organisations sont confrontées à une augmentation rapide des volumes de données provenant de diverses sources. Les informations précieuses restent souvent cachées, sous-utilisées ou mal interprétées. Les équipes passent d'innombrables heures à rechercher les jeux de données appropriés, à douter de la qualité des données ou à dupliquer des analyses déjà disponibles au sein de l'organisation. métadonnées les données brutes en atouts stratégiques, permettant prise de décision meilleure prise de décision l'entreprise.

Types de métadonnées

Les formes les plus courantes de métadonnées être classées dans les catégories suivantes :

• métadonnées commerciales métadonnées fournissent un contexte commercial et une signification aux données dans des termes compréhensibles par les utilisateurs non techniques. Elles comprennent des définitions commerciales, des termes du glossaire, des règles commerciales, la propriété des données et des descriptions de l'objectif commercial derrière la collecte de données. Elles permettent libre-service en rendant les données faciles à trouver et à comprendre.
• métadonnées techniques métadonnées comprend les spécifications techniques et les propriétés des données, notamment les schémas de base de données, les types de données, les formats de fichiers, les structures de données, les longueurs de champ, les index, les relations entre les données et les informations système sur l'emplacement et le mode de stockage des données. Elles constituent la base de l'intégration des données, de l'évaluation de la qualité et de la compatibilité des systèmes.
• métadonnées opérationnelles métadonnées contiennent des informations sur le fonctionnement quotidien des systèmes de données, notamment les calendriers des tâches, les journaux de traitement, les durées d'exécution ETL, les journaux d'erreurs, les mesures de performance du système, la fraîcheur des données, la date de chargement ou de mise à jour des données, et qui a accédé à quelles données et quand. Elles permettent une détection proactive des problèmes et aident à hiérarchiser les problèmes à résoudre en priorité en fonction de leur impact sur l'activité.
• gouvernance métadonnées comprend des informations sur les politiques en matière de données, les normes, les exigences de conformité, les autorisations d'accès, gestion des données , les politiques de conservation, les classifications de confidentialité et l'alignement réglementaire (RGPD, HIPAA, etc.). Elle est essentielle pour éviter les violations de conformité, gérer les risques et maintenir la confiance des clients.
• métadonnées de qualité métadonnées contiennent des informations sur l'exactitude, l'exhaustivité, cohérence, l'actualité, la validité et la fiabilité des données. Elles comprennent des scores de qualité, les résultats du profilage des données, anomalie et les définitions des règles de qualité. Elles aident les utilisateurs à évaluer si les données sont suffisamment fiables pour l'usage qu'ils souhaitent en faire et permettent d'éviter les mauvaises décisions basées sur des données de mauvaise qualité en signalant les problèmes avant qu'ils ne causent des difficultés.
• métadonnées administratives métadonnées comprend des informations de gestion sur les actifs de données, notamment les détails relatifs à la propriété, les dates de création et de modification, l'historique des versions, les formats de fichiers, les droits d'utilisation, les plans de conservation et le statut du cycle de vie (actif, archivé, retiré). Elles facilitent la gestion et gouvernance des actifs de données gouvernance savoir qui possède quoi, quand cela a été créé et comment cela doit être géré au fil du temps. Elles garantissent également une gestion adéquate du cycle de vie des données et prennent en charge les pistes d'audit à des fins de conformité.

Comment il est utilisé

métadonnées plusieurs fonctions. Le catalogage des données est important car il informe les utilisateurs sur leur qualité, leur exhaustivité, leur provenance et leur fiabilité. Les images peuvent être associées à métadonnées, notamment des signatures numériques, des dates de création, des emplacements géographiques, des dimensions et la profondeur des couleurs. Les données EXIF (Exchangeable Image File) sont des métadonnées standardiséesEmbarqué fichier image.

Un data lakehouse capture métadonnées augmentent la valeur des jeux de données documentant la qualité des données et les relations entre les actifs de données. Un data lakehouse fournit métadonnées. Les systèmes de gestion de bases de données les conservent dans des catalogues système qui enregistrement nombre d'enregistrements dans une table, la cardinalité des champs de données, les niveaux haut et bas, la sélectivité des index et le regroupement des données vers les index.

Les applications web modernes utilisent des interfaces de programmation d'applications (API) pour accéder à des outils tiers et transmettre des données à l'aide de types de données métadonnées, tels que JSON et XML. Les applications traditionnelles transmettaient des données entre elles, mais celles-ci n'étaient pas auto-descriptives et il était impossible de les interroger pour savoir quelles données elles attendaient, comme c'est le cas avec un service web moderne. À mesure que les applications deviennent plus modulaires pour faciliter leur développement, leur nombre augmentera, ce qui nécessitera une meilleure auto-documentation de leurs fonctions et de leurs exigences en matière de données. 

Applications

métadonnées utilisées dans tous les secteurs d'activité. En voici quelques exemples :

• Dans le domaine des sciences de la vie, métadonnées essentielles pour garantir l'intégrité de la recherche et la conformité réglementaire tout au long du cycle de développement d'un médicament. Elles sont utilisées pour suivre les bases de données des essais cliniques, les informations sur les équipements de laboratoire et les résultats, ce qui permet l'interopérabilité et la reproductibilité. métadonnées opérationnelles métadonnées être utilisées pour surveiller les dates de traitement des échantillons de laboratoire, les lots de réactifs utilisés et d'autres variables essentielles à la validation des résultats expérimentaux. À chaque étape, métadonnées le processus de recherche et développement.
• Dans le secteur manufacturier, métadonnées les relations complexes entre les systèmes de production, les chaînes d'approvisionnement et le contrôle qualité dans l'ensemble des installations mondiales. métadonnées techniques et opérationnelles métadonnées les temps de fonctionnement des machines et les calendriers de maintenance afin d'optimiser la production et de prévoir les pannes d'équipement. métadonnées gouvernance de qualité métadonnées la traçabilité des produits, depuis les matières premières jusqu'aux produits finis.
• Dans le domaine des services financiers, métadonnées la base de la gestion des risques, de la conformité réglementaire et de la confiance des clients. métadonnées techniques et opérationnelles métadonnées les origines des transactions et les délais de traitement, garantissant ainsi que les auditeurs peuvent valider les rapports financiers tandis que les utilisateurs professionnels accèdent à des informations en temps quasi réel pour prendre des décisions cruciales. métadonnées gouvernance de qualité métadonnées les contrôles d'accès, conservent les pistes d'audit pour les réglementations et valident le rapprochement des soldes des comptes tout en signalant les transactions suspectes.
• Dans le domaine du transport et de la logistique, métadonnées la visibilité et la coordination en temps réel exigées par les chaînes d'approvisionnement modernes. métadonnées techniques et opérationnelles métadonnées le statut des expéditions et les heures de service des chauffeurs, fournissant ainsi aux répartiteurs les informations nécessaires pour réacheminer les livraisons en cas de perturbations. métadonnées gouvernance la qualité métadonnées faire respecter les réglementations du ministère des Transports et les exigences douanières tout en contrôlant la précision des livraisons.
• Dans le domaine de l'énergie et des services publics, métadonnées la fiabilité des services tout en facilitant la transition vers les énergies renouvelables et les technologies de réseaux intelligents. métadonnées techniques et opérationnelles métadonnées les données provenant des compteurs intelligents, des systèmes SCADA et des prévisions météorologiques afin d'aider les opérateurs de réseaux à équilibrer l'offre et la demande en temps réel. métadonnées gouvernance la qualité métadonnées la conformité aux normes de fiabilité de la NERC et aux exigences de l'EPA en matière de déclaration des émissions, tout en validant les relevés des compteurs et en détectant les anomalies.

Avantages des métadonnées

Le besoin de métadonnées augmente principalement en raison des avantages suivants :

• Il accroît l'utilité des sources de données existantes.
• Il rend les données utiles en documentant leur qualité et leur utilité.
• Il comprend des étiquettes qui permettent de trouver les données à l'aide de moteurs de recherche.
• Il favorise gouvernance des données gouvernance documentant la présence ou l'absence de propriétaires de données.
• À mesure que les volumes et les sources de données augmentent, elles deviennent de plus en plus précieuses.
• L'utilisation des données est une bonne pratique de gestion des données profite au propriétaire des données et aux partenaires commerciaux qui les partagent. partage des données dépend de la qualité métadonnées. Les données qui ne sont pas bien documentées risquent de ne pas être utilisées ou de ne pas inspirer confiance.
• Il s'agit d'un pilier fondamental des modèles de données avancés tels que les entrepôts de données, les lacs de données et les data mesh.
• Il soutient le processus de découverte des documents dans le cadre des audits de conformité.
• La visibilité obtenue en l'utilisant pour documenter les actifs de données d'une organisation est la première étape vers la rationalisation de l'utilisation des données, afin que les données en double puissent être examinées, fusionnées ou supprimées.

métadonnées IA

métadonnées essentielles pour les systèmes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML), car elles fournissent le contexte, la structure et les indicateurs de qualité indispensables qui permettent aux systèmes d'IA de traiter, d'interpréter et de générer des résultats fiables. Sans métadonnées de haute qualité, les modèles d'IA sont sujets à des inexactitudes, des biais et un manque d'explicabilité.

métadonnées importantes pour :

• Contexte et signification : Les données brutes n'ont aucun sens pour une IA sans informations descriptives (métadonnées) sur leur source, leur date de création, leur format et leurs relations. Ce contexte est essentiel pour que l'IA comprenne l'objectif des données et en fasse une interprétation précise.
• Qualité et précision des données : métadonnées essentielles à la gestion de la qualité des données, car elles permettent d'identifier les anomalies, les erreurs et les valeurs manquantes dans les apprentissage . Les modèles entraînés à partir de données contenant métadonnées robustes métadonnées une précision et une fiabilité accrues dans les applications concrètes.
• Facilité de recherche et efficacité : métadonnées complètes jeux de données recherche, l'organisation et la récupération jeux de données grands jeux de données pour des projets d'IA spécifiques. Cela rationalise les processus de préparation des données et de sélection des caractéristiques, qui occupent souvent une grande partie du temps consacré au développement de l'IA. 
• Ressources informatiques : métadonnées les équipesmétadonnées identifier les données redondantes ou à faible impact, permettant ainsi aux modèles de se concentrer sur les informations les plus pertinentes. Cela conduit à une utilisation plus efficace des ressources informatiques.

Actian Data Intelligence

métadonnées efficace métadonnées est devenue essentielle pour les organisations qui cherchent à maximiser la valeur des données tout en garantissant gouvernance la conformité. La plateforme Actian Data Intelligence offre Fonctionnalités complètes Fonctionnalités transforment la manière dont les entreprises découvrent, exploitent et utilisent leurs données en toute confiance. 

Accélérer la découverte et renforcer la confiance

L'architecture fédérée du graphe de connaissances de la plateforme crée une source unique et fiable pour métadonnées d'entreprise, permettant ainsi d'effectuer des recherches de type Google Fonctionnalités l'ensemble des ressources de données. Grâce à plus de 75 connecteurs automatisés, les organisations peuvent collecter métadonnées diverses sources sans intervention manuelle.

Soutien à l'IA et à la conformité

À mesure que les initiatives en matière d'IA s'accélèrent, le graphe de connaissances de la plateforme permet aux systèmes d'IA de découvrir et d'accéder à des données au-delà des frontières organisationnelles tout en maintenant gouvernance le contrôle. Un contexte sémantique riche alimente IA générative des définitions commerciales de haute qualité, tandis que la traçabilité intelligente soutient gouvernance des modèles d'IA gouvernance offrant une visibilité sur les sources de données et les transformations. 

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