Korábban a metaadatmenedzsment leginkább azt a célt szolgálta, hogy egy könyvtárban minél könnyebben megtaláljuk a keresett könyvet vagy folyóiratot. Mára azonban ez az egyik legfontosabb adatkezelési gyakorlattá vált egy sikeres, adatokkal foglalkozó cég számára. Az elosztott architektúrák, a felhő és a Big Data terjedésével a metaadat-kezelés ma már kritikus fontosságú lett.
Mi is az a metaadat-kezelés?
A metaadat-kezelés a metaadatok proaktív használata a szervezeten belüli adatok szabályozására, amely lehetővé teszi a jól megalapozott üzleti döntések hozatalát és az adatkezelés hatékonyságát. Magába foglalja a metaadatok vizsgálatát, hogy megismerjük a szervezet adatait, valamint az adattárolás és -megőrzés optimalizálását. A metaadat-kezelő rendszerrel a szervezetek alkalmazottai gyorsan hozzáadhatnak metaadatokat az adattárhoz anélkül, hogy ez befolyásolná a rendszereikben lévő adatok hozzáférését. Ez javítja a kreatív folyamatokat, lehetővé téve fejlett üzleti folyamatokat. A metaadatok kezelése megterhelő lehet, ha nem a megfelelő eszközöket használjuk. Egy jó metaadat-kezelő rendszer segítségével könnyen kezelhetjük ezeket az adatokat, megfelelő biztonsági funkciókat biztosít, valamint kreatív munkafolyamatokat segítő eszközöket is tartalmaz.
Milyen előnyökkel jár a metaadat-kezelés?
- Fokozott adatminőség: az automatizálás révén a szervezet integrált adatforrásain belüli összes probléma és ellentmondás valós időben rögzítésre kerül, így javul az általános adatminőség. Így az adatminőség fokozatosan biztosítottá válik az adatcsatorna szabályozásával és üzembe helyezésével.
- Rövidebb határidők: az automatizálással a projektekkel járó adatmozgatás ideje jelentősen rövidül. Az automatizált metaadat-kezelés összegyűjti a metaadatokat a különböző adatforrásokból, és az adatelemeket a célhoz rendeli, javítja az adatintegrációt az eltérő platformok között.
- Fokozott sebesség a lényeges meglátásokhoz: Egy adatelemzési projekt jelentős részét kiteheti az adatok összegyűjtése és megértése. Ez az idő nagymértékben csökkenthető, ha erőteljesebb adatműveleteket és elemzéseket alkalmazhatunk a metaadatokhoz való hozzáféréssel, így gyorsabban érhetünk el eredményeket.
- Jobb termelékenység és csökkentett költségek: Az automatizált és megismételhető folyamatokra való támaszkodás a termelékenység javulásához és a költségek csökkenéséhez vezet.
- Szabályozási megfelelés: a szervezet székhelyétől és az elvégzett műveletek típusától függően különböző adatvédelmi szabályokat kell betartanunk, így célszerű kritikus adatokat gyűjteni, kategorizálni, szabványosítani. A metaadat-kezelés biztosítja, hogy szenzitív adatok automatikusan megjelölésre és címkézésre, majd dokumentálásra, az adatfolyamok pedig rögzítésre kerüljenek, hogy könnyen észrevehessük őket, így a különböző munkafolyamatokban való felhasználásuk könnyen felismerhető legyen.
Hogyan implementáljuk sikeresen?
A jó megvalósításnak tartalmaznia kell a következőket: metaadat-stratégia, metaadat-integráció és közzététel, metaadat-nyilvántartás és -tárolás, metaadat-nyilvántartás és -kezelés. A metaadat-stratégia biztosítja a szervezet teljes adatszisztémájának konzisztenciáját. Meghatározza, hogy a szervezet miért követi nyomon a metaadatokat, és felsorolja az összes metaadatforrást és alkalmazott folyamatot.
A metaadatok gyűjtése során ügyelnünk kell arra, hogy a szervezet által gyűjteni kívánt metaadatok forrásait azonosítsuk. Ezt elérhetjük olyan megoldások alkalmazásával, mint a metaadattárak, az adatmodellezés és az adatkezelési eszközök.
Végül a szervezetnek szüksége van egy metaadat-irányítási struktúrára, amely magába foglalja a metaadatok felügyeletének, életciklusainak és statisztikáinak felülvizsgálatát, valamint azt, hogy a különböző üzleti folyamatok hogyan integrálják a metaadatokat. A metaadatok kezelése üzleti értéket teremt, ezáltal javítja az innovációt, az együttműködést és segíti csökkenteni a kockázatokat. A megfelelő metaadat-kezelési megoldások segítik a jó minőségű és megbízható adatokhoz való hozzáférést, így pontosabb betekintést nyerhetünk az adatokba.
Forrás: datasciencecantral.com