随着当今数据不断移动,自动化数据管理战略对于实现运营目标和建立竞争优势至关重要。在这个由两部分组成的系列中,我将解释活动元数据和数据治理如何改变组织管理和利用数据的方式。
当今任何组织中的成功都取决于了解、利用和部署数据资源以支持企业部门。有效利用元数据对这些努力至关重要。它代表着一个强大的工具,可帮助组织对大量数据进行分类、管理和组织,并为高级分析选择正确的数据,以推动可操作的见解。
但是,随着数据在整个组织的数据供应链中被引入、创建和转换,元数据也在发生变化。如果元数据保持最新并更新,则数据值和数据使用者的理解都会下降。如果用户不了解可用数据资产,则不太可能为正确的任务选择正确的数据。因此,见解会丢失,机会会丢失,数据会贬值。
将活动元数据纳入元数据管理策略
元数据管理向业务和技术用户提供数据存储库中资产的重要信息,包括数据的位置、创建时间以及如何创建数据等。不过,有关数据的系系、转换、质量和与其他数据的关系的详细信息随时可能更改。
通过定期刷新元数据并应用机器学习算法,组织可以减少对手动任务的需求,并确保元数据描述在整个数据供应链中保持完整、正确和可靠。活动元数据不仅确保准确表示信息的血统,还有助于主动管理与数据质量和数据使用变化相关的风险。
主动元数据与自动化的意义
活动元数据的工作原理是利用通过自动化收集的信息的详细信息,并将其与其他关键物理、逻辑和上下文元数据一起存储。机器学习通过自动化数据编目和标记数据、识别类似数据集以及连接关联的业务术语等任务,帮助进行数据管理、维护和资产管理。
除了自动更新关键治理功能的元数据外,活动元数据还防范数据质量风险。它将对元数据中的描述符进行爬网,并识别类似的数据集,并将相同的质量规则应用于每个数据集。这大大减少了管理数据质量所需的时间和资源,无需为每个数据资产手动构建质量规则。
除了自动化元数据更新和管理质量风险外,它还提供了围绕各种数据集的关键上下文。除了资产可用性之外,它还对特定用途的适用性提供了更深入的见解。数据的价值取决于其正确使用,活动元数据有助于引导业务用户了解他们为给定项目或目的所需的确切信息。这提高了分析结果的准确性和质量,并推动业务成果。
企业还可以利用活动元数据来构建建议引擎,并实现简单的数据发现。例如,当用户搜索数据时,建议引擎可以引导他们到可能也相关的类似数据集。如果没有这些建议,相关和潜在有价值的数据集可能会未被发现。相同的活动元数据描述符还可以告知企业有关数据使用情况和过时或冗余信息的信息,因此可以消除陈旧、不相关和重复的数据。
为了创建活动元数据并实现此自动化以更新数据和识别关系,企业需要实施正确的工具、技术和流程理想情况下,企业将有一个集成所有三个数据管理域的全面解决方案。
该工具必须同时具有预构建和可自定义的连接器,以便快速轻松地从各种来源收集描述性元数据。这允许自动活动元数据提供组织数据环境的完整视图,包括数据清单、位置、分配的所有者/管理人以及数据关系。实时查看可用数据资产和属性可提高用户的数据流畅性,提供定义、同义词和相关业务术语的易于访问的数据目录和业务术语表。总之,这些治理工具使用户能够轻松定义、跟踪和管理数据,并适当地传播信息,以便进行报告和分析。
该工具还应包含数据质量功能,用于建立质量规则和数据完整性检查的完整性、一致性和有效性。然后,活动元数据可确保数据正确转换,因为它流经多个系统并保持数据的准确性和可靠性。机器学习分析功能还应用于持续监控和质量改进。
最后,工具中的自动数据发现功能应允许不断捕获和监视元数据的更改。然后,元数据的变化会自动发现并应用于整个数据供应链,以提供有意义的见解。
活动元数据是元数据管理成功的关键。活动元数据的许多用例(包括合规性、目标营销、风险缓解等)提高了效率和数据可靠性,消除了手动干预,并帮助企业在竞争中超越。