Data er en kritisk komponent i moderne virksomheder. Virksomheder får data fra mange kilder, såsom forbrugere, leverandører og interne systemer, og bruger dem til at træffe kvalificerede beslutninger. Men efterhånden som datamængden og kompleksiteten vokser, kan det blive svært at administrere og bruge dem effektivt.
Et datakatalog kan hjælpe med dette. Det er et værktøj, der bruges af virksomheder til at administrere deres dataaktiver. Med andre ord er det simpelthen en oversigt over fakta om en virksomhed. Disse fakta kan omfatte placering, struktur og applikationer.
For effektiv styring af dataaktiver er et datakatalog afgørende. Uden et datakatalog risikerer virksomheder at miste overblikket over deres data. Det forhindrer dem i at vide, hvilke data de har, hvor de er, og hvordan de skal bruge dem. Datafejl, duplikering og uoverensstemmelser forårsaget af dette kan have alvorlige konsekvenser for virksomheder.
Komponenter i et datakatalog
Metadata, data afstamning, og datakvalitetsdetaljer er de tre nøgledele i et datakatalog.
Metadata
De detaljer, der karakteriserer dataene i kataloget, er kendt som metadata. Den indeholder detaljer såsom dataens navn, placering, format og påtænkte anvendelse. Ved at give datakonteksten giver metadata brugerne mulighed for hurtigere at finde og forstå dataaktiverne.
Datahistorie
Dataafstamning er dokumentationen af dataens skabelse, transformation og bevægelse mellem forskellige systemer. Det giver et omfattende perspektiv af dataens rute, hvilket gør det nemmere at bestemme nøjagtigheden af dataene og spore deres historie.
Kvalitetsdataoplysninger
Oplysninger om datakvalitet undersøger faktorer, herunder fuldstændighed, korrekthed, konsistens og aktualitet. Det tilbyder et middel til at bestemme dataens egnethed til bestemte anvendelser. Det garanterer også, at dataene overholder organisationens krav.
Forståelse af datakataloger
Et datakatalog er en komplet opgørelse over dataaktiver, der indeholder præcise oplysninger om hver dataindsamling. Det inkluderer metadata, dataafstamning og datakvalitetsoplysninger for at hjælpe organisationer med effektivt at administrere deres dataaktiver.
Metadata beskriver et datasæts vigtige funktioner, såsom dets skema, format, datatype og datakilde. Dataafstamning forklarer et datasæts historie, herunder dets oprindelse, ændringer og afhængigheder. Og oplysninger om datakvalitet demonstrerer et datasæts korrekthed, fuldstændighed og pålidelighed.
Datakataloger forveksles ofte med dataordbøger eller dataopgørelser, selvom de ikke er det samme. Selvom dataordbøger definerer og beskriver datastykker, giver datakataloger detaljerede oplysninger om komplette datasæt. I modsætning hertil viser dataopgørelser blot dataaktiverne uden at give yderligere information.
Planlægning af et datakatalog
Det er afgørende at forberede sig ordentligt, før man bygger et datakatalog for at sikre, at det opfylder virksomhedens krav. At identificere datakilder, etablere metadatastandarder og forstå brugerkrav er alle vigtige spørgsmål.
Datakildernes relevans og værdi for organisationen bør overvejes nøje. For at opretholde ensartethed og interoperabilitet i hele virksomheden bør der anvendes metadatastandarder. Brugerkrav bør defineres for at sikre, at datakataloget oprettes med dem i tankerne.
Trin til at oprette et datakatalog
Trin 1: Find datakilder
Det første trin i oprettelsen af et datakatalog er at identificere alle din organisations datakilder. Dette omfatter databaser, datavarehuse, regneark og andre datalagre. Når du har identificeret alle kilderne, kan du begynde at indsamle metadata.
Trin 2: Indsamling af metadata
Det følgende trin er at indsamle metadata fra alle de anførte datakilder. Metadata specificerer et datasæts nøglekarakteristika, såsom dets skema, format, datatype og kilde. Metadataindsamling hjælper med at organisere data og gør det nemmere at søge og finde.
Trin 3: Dataprofilering
Efter indsamling af metadata bliver dataene profileret. Processen med at gennemgå datasæt for at identificere deres struktur, substans og kvalitet er kendt som dataprofilering. Profilering hjælper med at identificere datakvalitetsproblemer såsom manglende data. Det sikrer, at dataene er rene og egnede til brug.
Trin 4: Opret en dataordbog
Det følgende trin er at oprette en dataordbog. En dataordbog er en udtømmende opgørelse over alle data i din virksomhed. Det tilbyder rige metadatabeskrivelser, datakvalitetsoplysninger og dataafstamning. En dataordbog er afgørende for at forstå din organisations data og sikre, at de bruges korrekt.
Trin 5: Identifikation af datarelationer
Det næste trin er at identificere sammenhængen mellem dataene. Dette indebærer at detektere og fremhæve sammenhængen mellem datasæt. Dette gør det muligt for interessenter let at forstå sammenhængen mellem datakilder.
Trin 6: Opbygning af en afstamning
At skabe en grafisk afbildet afstamning er afgørende for at bestemme dataens rejse. Slægten forklarer de mange procedurer, der er involveret i datastrømmen. Dette gør det muligt for interessenter hurtigt at identificere den underliggende årsag til et problem ved blot at spore slægten.
7. Trin: Dataorganisation
Data indeholdt i en fil eller en tabel er teknisk eksisterende. I henhold til forretningskravene kan dette give mening eller måske ikke. Som følge heraf er det nødvendigt med en manuell indsats for at organisere dataene på en måde, som forretningsbrugere kan forstå og stole på. Tagging af data, arrangere data baseret på brug og brugerrolle og automatisering af dataorganisering er alle metoder til dataorganisering.
Trin 8: Giv nem adgang
Datakataloget bør være let tilgængeligt i datastakken for at blive brugt mere effektivt. Du kan bruge datakataloget på hjemmesiden, hvis du bruger et værktøj som f.eks Stænke, hvilket øger datakatalogets anvendelighed.
Trin 9: Sæt sikkerhedsforanstaltninger på plads
Fordi datakataloget har et overblik over alle en organisations data, er det afgørende at følge sikkerhedskravene. Et datakatalog skal have rollebaseret sikkerhed, information om, hvem der brugte hvilke data og hvornår, revision og kryptering.
Brug af dit datakatalog
Ved at give brugerne fuld information om dataaktiver kan et datakatalog hjælpe med at forbedre datastyring og beslutningstagning.
En dataanalytiker kan for eksempel bruge datakataloget til at finde relevante datasæt for en bestemt undersøgelse. Og de kan bruge metadataene til at forstå dataens struktur og substans. Datakataloget kan bruges af en virksomhedsbruger til at studere forskellige datasæt og få indsigt i forbrugeradfærd, produktydelse eller markedstendenser.
For at opsummere, indebærer vedligeholdelse af et datakatalog omhyggelig planlægning og konsekvent arbejde. Alligevel er fordelen ved at have en grundig opgørelse over dataaktiver meget. Det kan forbedre beslutningstagningen og øge produktiviteten.
Forskelle mellem dataordbøger, dataopgørelser og datakatalog
Selvom dataordbøger, dataopgørelser og datakataloger alle tilbyder detaljer om en organisations dataaktiver, varierer deres omfang og mængde af detaljer.
Ordbogsdata
Dataordbøger indeholder detaljer om strukturen af data, herunder navne og beskrivelser af tabeller, felter og forbindelser. De er ofte udviklet af databaseadministratorer og koncentrerer sig om specifikke tekniske oplysninger.
Opgørelse af data
Dataopgørelser omfatter detaljer om de fysiske dataaktiver, herunder deres placering, ejer og sikkerhedsniveau. De er ofte udviklet af it-enheder med et ledelsesorienteret fokus på opgørelsen af dataaktiver.
Datakataloger
Datakataloger kombinerer metadata, dataafstamning og datakvalitetsoplysninger for at give et komplet billede af en organisations dataaktiver. De er beregnet til at være brugervenlige og tilgængelige for erhvervsbrugere, dataforskere og andre interessenter, som skal forstå og anvende dataaktiverne.
Vigtige ting at tage højde for
Mange variabler skal tages i betragtning under udviklingen af et datakatalog. Til at begynde med er det afgørende at bestemme de datakilder, der skal inkluderes i kataloget. Dette garanterer, at alle data er registreret og tilgængelige.
Desuden skal der etableres metadatastandarder og datastyringsprocedurer for at sikre, at dataene i kataloget er korrekte, fuldstændige og ajourførte. Dataorganisering og tilgængelighed er også vigtige faktorer at overveje, da kataloget skal arrangeres på en måde, der giver mening for brugerne og er let tilgængelig inde i datastakken.
Giv en kommentar