データは、現代の企業にとって重要な要素です。 企業は、消費者、サプライヤー、内部システムなどの多くのソースからデータを取得し、それを利用して知識に基づいた意思決定を行います。 しかし、データ量と複雑さが増大するにつれて、データを効率的に管理および使用することが難しくなる可能性があります。
これには、データ カタログが役立ちます。 企業がデータ資産を管理するために使用するツールです。 言い換えれば、それは単に会社に関する事実のディレクトリです。 これらの事実には、場所、構造、および用途が含まれます。
効果的なデータ資産管理には、データ カタログが不可欠です。 データ カタログがなければ、企業はデータを追跡できなくなる危険があります。 どのようなデータがあり、どこにあり、どのように使用するかを知ることができません。 これに起因するデータの誤りや重複、不整合は、ビジネスに深刻な影響を与える可能性があります。
データ カタログのコンポーネント
メタデータ、 データ系統、およびデータ品質の詳細は、データ カタログの XNUMX つの重要な部分です。
カタログ内のデータを特徴付ける詳細は、メタデータと呼ばれます。 データの名前、場所、形式、使用目的などの詳細が含まれています。 メタデータは、データ コンテキストを提供することで、ユーザーがデータ資産をより迅速に見つけて理解できるようにします。
データ履歴
データ系統とは、さまざまなシステム間でのデータの作成、変換、および移動のドキュメントです。 データの経路を包括的に把握できるため、データの正確性を判断し、その履歴を追跡することがより簡単になります。
品質データ情報
データ品質に関する情報は、完全性、正確性、一貫性、適時性などの要素を調べます。 これは、特定の用途に対するデータの適合性を判断する手段を提供します。 また、データが組織の要件に準拠していることを保証します。
データカタログについて
データ カタログは、各データ コレクションに関する正確な情報を含むデータ資産の完全なインベントリです。 これには、組織がデータ資産を効果的に管理するのに役立つメタデータ、データ系統、およびデータ品質情報が含まれます。
メタデータは、スキーマ、形式、データ型、データ ソースなど、データ セットの重要な機能を記述します。 データ リネージは、データ セットの起源、変更、依存関係など、データ セットの履歴を説明します。 また、データ品質情報は、データ セットの正確性、完全性、および信頼性を示します。
データ カタログは、同じものではありませんが、データ ディクショナリまたはデータ インベントリと間違われることがよくあります。 データ ディクショナリはデータの一部を定義して記述しますが、データ カタログは完全なデータ セットに関する詳細な情報を提供します。 対照的に、データ インベントリは、それ以上の情報を提供せずにデータ資産をリストするだけです。
データカタログの計画
企業の要求を確実に満たすために、データカタログを構築する前に適切に準備することが重要です。 データ ソースの特定、メタデータ標準の確立、およびユーザーの要求の理解はすべて重要な問題です。
組織に対するデータ ソースの関連性と価値を慎重に検討する必要があります。 会社全体で統一性と相互運用性を維持するには、メタデータ標準を使用する必要があります。 ユーザー要件を定義して、ユーザー要件を考慮してデータ カタログが作成されるようにする必要があります。
データカタログを作成する手順
ステップ 1: データ ソースを見つける
データ カタログを作成する最初の手順は、組織のすべてのデータ ソースを特定することです。 これは、データベース、 データウェアハウス、スプレッドシート、およびその他のデータ リポジトリ。 すべてのソースを特定したら、メタデータの収集を開始できます。
ステップ 2: メタデータの収集
次の手順では、リストされているすべてのデータ ソースからメタデータを収集します。 メタデータは、スキーマ、形式、データ型、ソースなど、データセットの主要な特性を指定します。 メタデータ収集は、データ編成を支援し、検索と発見を容易にします。
ステップ 3: データのプロファイリング
メタデータの収集に続いて、データがプロファイリングされます。 データ セットを調べて、その構造、物質、および品質を特定するプロセスは、データ プロファイリングとして知られています。 プロファイリングは、欠落データなどのデータ品質の問題を特定するのに役立ちます。 これにより、データがクリーンで使用に適していることが保証されます。
手順 4: データ ディクショナリを作成する
次の手順では、データ ディクショナリを作成します。 データ ディクショナリは、社内のすべてのデータを網羅したインベントリです。 豊富なメタデータの説明、データ品質情報、およびデータ系列を提供します。 データ ディクショナリは、組織のデータを理解し、正しく使用するために重要です。
ステップ 5: データの関係を特定する
次のステップは、データ間のリンクを特定することです。 これには、データセット間のリンクを検出して強調表示する必要があります。 これにより、関係者はデータ ソース間のリンクを容易に理解できます。
ステップ 6: リネージの構築
グラフィカルに描写された系統を作成することは、データの旅を決定するために重要です。 系列は、データ フローに関連する多くの手順を説明します。 これにより、利害関係者は系統をたどるだけで、問題の根本的な原因を迅速に特定できます。
ステップ 7: データ整理
ファイルまたはテーブルに含まれるデータは、技術的に存在します。 ビジネス要件に応じて、これは意味がある場合とそうでない場合があります。 その結果、ビジネス ユーザーが理解して信頼できる方法でデータを整理するには、手作業が必要になります。 データのタグ付け、使用状況とユーザーの役割に基づくデータの整理、およびデータ編成の自動化はすべて、データ編成の方法です。
ステップ 8: 簡単にアクセスできるようにする
データ カタログは、より効果的に使用するために、データ スタック内で簡単に利用できる必要があります。 次のようなツールを使用すると、Web サイトのデータ カタログを利用できます。 振りかけるこれにより、データ カタログの使いやすさが向上します。
ステップ 9: セキュリティ対策を講じる
データ カタログには組織のすべてのデータの概要が含まれているため、セキュリティ要件に従うことが重要です。 データ カタログには、役割ベースのセキュリティ、誰がいつ、どのデータを使用したかに関する情報、監査、および暗号化が必要です。
データカタログを活用する
データ資産に関する完全な情報をユーザーに提供することにより、データカタログはデータ管理と意思決定を強化するのに役立ちます。
たとえば、データ アナリストはデータ カタログを利用して、特定の研究に関連するデータ セットを見つけることができます。 また、メタデータを使用して、データの構造と内容を理解することができます。 ビジネス ユーザーはデータ カタログを使用して、さまざまなデータ セットを調査し、消費者の行動、製品のパフォーマンス、または市場の傾向に関する洞察を得ることができます。
要約すると、データ カタログを維持するには、慎重な計画と一貫した作業が必要です。 それでも、データ資産の完全なインベントリを持つことの利点はたくさんあります。 意思決定を改善し、生産性を高めることができます。
データ ディクショナリ、データ インベントリ、およびデータ カタログの違い
データ ディクショナリ、データ インベントリ、およびデータ カタログはすべて、組織のデータ資産に関する詳細を提供しますが、詳細の範囲と量はさまざまです。
辞書データ
データ ディクショナリには、テーブル、フィールド、接続の名前と説明など、データの構造に関する詳細が含まれています。 それらは多くの場合、データベース管理者によって開発され、特定の技術情報に集中しています。
データの目録
データ インベントリには、場所、所有者、セキュリティ レベルなど、物理的なデータ資産に関する詳細が含まれます。 これらは、多くの場合、データ資産のインベントリに重点を置いた管理指向の IT 部門によって開発されます。
データカタログ
データ カタログは、メタデータ、データ系列、およびデータ品質情報を組み合わせて、組織のデータ資産の全体像を提供します。 ビジネス ユーザー、データ サイエンティスト、およびデータ資産を理解して適用する必要があるその他の利害関係者にとって、使いやすく、アクセスしやすいように設計されています。
考慮すべき重要事項
データ カタログを作成する際には、多くの変数を考慮する必要があります。 まず、カタログに含める必要があるデータ ソースを決定することが重要です。 これにより、すべてのデータが記録され、アクセスできることが保証されます。
さらに、メタデータ標準とデータ ガバナンス手順を確立して、カタログ内のデータが正しく、完全で、最新であることを保証する必要があります。 カタログは、ユーザーにとって意味があり、データスタック内で簡単に利用できるように配置する必要があるため、データの編成とアクセシビリティも考慮すべき重要な要素です。
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