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數據治理的關鍵:元數據治理如何開展

大數據
談到元數據管理的問題,我們可以從一個基本問題開始,元數據到底是什么,它為什么重要?簡單地說,元數據是描述其他數據的數據。它就像一瓶罐頭上的標簽——它告訴你里面有什么以及如何使用它。

談到元數據管理的問題,我們可以從一個基本問題開始,元數據到底是什么,它為什么重要?簡單地說,元數據是描述其他數據的數據。它就像一瓶罐頭上的標簽——它告訴你里面有什么以及如何使用它。

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在數據管理的背景下,元數據對于理解和管理數據資產至關重要。它幫助我們了解數據的來源、處理方式和使用方式。沒有元數據,就像在沒有路標的情況下嘗試在城市中行駛一樣——您最終可能會到達目的地,但這會更加困難和耗時。

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GB/T 34960.5-2018 信息治理

有不同類型的元數據,每一種都有特定的用途。例如,技術元數據描述了數據資產的技術特征,例如文件格式和數據結構。業務元數據提供有關數據的業務含義和上下文的信息,例如業務定義和數據沿襲。管理元數據包括有關數據管理的信息,例如數據質量和訪問控制。

在本文中,將深入元數據管理領域,包括元數據發現和收集、概要分析和質量評估、建模和標準化以及集成和管理的過程。同時,還介紹了流行的元數據管理工具、選擇和實施它們的最佳實踐,以及如何通過元數據治理確保遵守法規和標準。

元數據管理流程

首先是,元數據發現和收集。此步驟是關于從組織內外部的各種來源查找和收集元數據。

接下來,進行元數據分析和質量評估。這一步是為了更好地了解元數據。仔細查看已收集的元數據,并評估其質量。

在更好地了解了元數據后,就需要清理和整理它了。這就是元數據建模和標準化的過程。這一步是為了確保元數據一致并遵循相同的格式。將其視為對元數據的改造 — 賦予它新的外觀,并確保它已為各種應用做好準備。

最后是,元數據集成和管理。這一步是關于將所有內容放在一起并確保元數據得到有效使用。把它想象成一個拼圖——已經有了所有的部分,現在是時候把它們放在一起并看到更大的圖景了。

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以上就是對元數據管理過程的概述。

元數據管理工具

談到元數據管理時,要考慮的最重要的事情之一就是使用的工具。畢竟,即使有定義最明確的元數據治理政策和程序,但如果沒有合適的工具來管理和實施它們,努力就會功虧一簣。

首先,市場上有太多的選擇。從 Apache Atlas 和 Metadata Repository 等開源產品到 Informatica MDM、Collibra 和 Alation Data Catalog 等商業產品。每個工具都有自己的一組特性和功能,因此進行研究并找到最適合組織需求的工具非常重要。下面,列出了其中一些工具以及提供它們的公司。

AWS Glue 數據目錄— 亞馬遜網絡服務 (AWS)

Azure 數據目錄— Microsoft Azure

谷歌云數據目錄——谷歌云平臺

Alation 數據目錄— Alation

Collibra 數據治理— Collibra

Informatica MDM Hub 云— Informatica

Talend 元數據管理器— Talend

在元數據管理工具中的關鍵因素之一是它發現、收集和分析元數據的能力。這對于了解組織內的數據格局和識別潛在的質量問題至關重要。一些工具還包括數據建模和標準化功能,這有助于確保元數據之間的一致性。

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元數據管理和通過監控數據流生成數據沿襲

另一個需要考慮的重要因素是該工具跨不同系統和平臺集成和管理元數據的能力。組織使用多個系統和平臺的情況并不少見,因此可以無縫集成所有這些系統和平臺的元數據的工具是必不可少的。

除了這些核心功能外,一些工具還提供高級功能,如數據沿襲跟蹤、數據治理和安全性。這些對于具有嚴格合規性要求的組織尤其有用。

在選擇和實施元數據管理工具時,需要牢記一些最佳實踐。首先,讓所有相關利益相關者參與選擇過程非常重要,包括 IT、數據治理和業務團隊。這將確保選擇的工具滿足組織內所有團隊的需求。

其次,重要的是在實施之前徹底測試該工具,并就將如何使用該工具以及將管理哪些數據制定一個明確的計劃。這將有助于確保實施過程的順利進行。

最后,不要忘記可擴展性,因為可能需要擴展元數據管理工具以滿足組織不斷增長的需求。

簡而言之,元數據管理工具是有效元數據管理的關鍵組成部分。通過仔細研究并為組織選擇合適的工具,可以確保元數據得到妥善管理、準確且對業務有用。

元數據治理

正如我們在前面幾節中討論的那樣,元數據管理對于維護數據的質量和完整性至關重要。但是,這不僅僅是管理元數據本身——它還涉及確保組織擁有適當的流程和策略來管理該元數據。這就是數據治理的價值所在。

數據治理是建立用于管理組織內數據的策略、過程和指南的過程。而且,元數據管理是數據治理的重要組成部分。通過清楚地了解組織的元數據,可以確保數據得到正確使用并且符合組織的標準。

數據治理的關鍵組成部分之一是數據質量。通過清楚了解組織的元數據,可以確保數據準確、完整和一致。此外,通過制定管理元數據的流程,可以確保正確跟蹤對數據的任何更改,并確保數據始終是最新的。

數據治理的另一個關鍵組成部分是數據安全。通過清楚地了解組織的元數據,可以確保數據得到適當保護并且符合組織的安全標準。此外,通過制定管理元數據的流程,可以確保數據只能由授權用戶訪問。

總之,數據治理和元數據管理是齊頭并進的。通過清楚地了解組織的元數據,可以確保數據具有高質量、準確、完整和一致,并且符合組織的標準和安全要求。借助實施良好的數據治理框架,可以保護組織的數據并確保數據始終是最新的和準確的。

云中的元數據管理

眾所周知,云已經徹底改變了組織存儲和訪問數據的方式。而且,元數據管理也不例外。隨著越來越多地采用基于云的解決方案,數據專業人員必須了解在云中管理元數據的挑戰和最佳實踐。

首先,讓我們談談挑戰。云中元數據管理的最大挑戰之一是缺乏標?準化。不同的云提供商可能有不同的存儲和訪問元數據的方法,這使得跨不同系統管理和集成元數據變得困難。此外,云可能會引入新的安全性和合規性問題,在管理元數據時需要考慮這些問題。

但別擔心,這些挑戰都有解決方案。在云中管理元數據的最佳實踐之一是使用基于云的元數據管理工具。這些工具專為與基于云的系統配合使用而設計,可以幫助標準化和集成不同云提供商的元數據。此外,清楚了解組織的安全性和合規性要求并確保元數據管理解決方案滿足這些要求也很重要。

在云中管理元數據的另一個最佳實踐是制定遷移計劃。如果要將元數據從本地系統遷移到云端,請務必制定計劃以了解如何在遷移過程中處理元數據。這可能包括將元數據從本地系統映射到基于云的系統,并確保所有元數據都得到正確傳輸和集成。

總之,云中的元數據管理可能會帶來一些挑戰,但通過適當的工具和最佳實踐,這是一項可管理的任務。隨著云越來越受歡迎,數據專業人員必須了解在云中管理元數據的挑戰和最佳實踐。有了這些知識,就可以在云中導航并檢查元數據。

責任編輯:華軒 來源: 數據驅動智能
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