数据治理的关键:元数据治理如何开展

2023-04-14 10:56 浏览量:192

 

谈到元数据管理的问题,我们可以从一个基本问题开始,元数据到底是什么,它为什么重要?简单地说,元数据是描述其他数据的数据。它就像一瓶罐头上的标签——它告诉你里面有什么以及如何使用它。

 

 

在数据管理的背景下,元数据对于理解和管理数据资产至关重要。它帮助我们了解数据的来源、处理方式和使用方式。没有元数据,就像在没有路标的情况下尝试在城市中行驶一样——您最终可能会到达目的地,但这会更加困难和耗时。

 

 

 

GB/T 34960.5-2018 信息治理

 

有不同类型的元数据,每一种都有特定的用途。例如,技术元数据描述了数据资产的技术特征,例如文件格式和数据结构。业务元数据提供有关数据的业务含义和上下文的信息,例如业务定义和数据沿袭。管理元数据包括有关数据管理的信息,例如数据质量和访问控制。

 

在本文中,将深入元数据管理领域,包括元数据发现和收集、概要分析和质量评估、建模和标准化以及集成和管理的过程。同时,还介绍了流行的元数据管理工具、选择和实施它们的最佳实践,以及如何通过元数据治理确保遵守法规和标准。

 

元数据管理流程

 

首先是,元数据发现和收集。此步骤是关于从组织内外部的各种来源查找和收集元数据。

 

接下来,进行元数据分析和质量评估。这一步是为了更好地了解元数据。仔细查看已收集的元数据,并评估其质量。

 

在更好地了解了元数据后,就需要清理和整理它了。这就是元数据建模和标准化的过程。这一步是为了确保元数据一致并遵循相同的格式。将其视为对元数据的改造 — 赋予它新的外观,并确保它已为各种应用做好准备。

 

最后是,元数据集成和管理。这一步是关于将所有内容放在一起并确保元数据得到有效使用。把它想象成一个拼图——已经有了所有的部分,现在是时候把它们放在一起并看到更大的图景了。

 

 

以上就是对元数据管理过程的概述。

 

元数据管理工具

 

谈到元数据管理时,要考虑的最重要的事情之一就是使用的工具。毕竟,即使有定义最明确的元数据治理政策和程序,但如果没有合适的工具来管理和实施它们,努力就会功亏一篑。

 

首先,市场上有太多的选择。从 Apache Atlas 和 Metadata Repository 等开源产品到 Informatica MDM、Collibra 和 Alation Data Catalog 等商业产品。每个工具都有自己的一组特性和功能,因此进行研究并找到最适合组织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们的公司。

 

AWS Glue 数据目录— 亚马逊网络服务 (AWS)

 

Azure 数据目录— Microsoft Azure

 

谷歌云数据目录——谷歌云平台

 

Alation 数据目录— Alation

 

Collibra 数据治理— Collibra

 

Informatica MDM Hub 云— Informatica

 

Talend 元数据管理器— Talend

 

在元数据管理工具中的关键因素之一是它发现、收集和分析元数据的能力。这对于了解组织内的数据格局和识别潜在的质量问题至关重要。一些工具还包括数据建模和标准化功能,这有助于确保元数据之间的一致性。

 

元数据管理和通过监控数据流生成数据沿袭

 

另一个需要考虑的重要因素是该工具跨不同系统和平台集成和管理元数据的能力。组织使用多个系统和平台的情况并不少见,因此可以无缝集成所有这些系统和平台的元数据的工具是必不可少的。

 

除了这些核心功能外,一些工具还提供高级功能,如数据沿袭跟踪、数据治理和安全性。这些对于具有严格合规性要求的组织尤其有用。

 

在选择和实施元数据管理工具时,需要牢记一些最佳实践。首先,让所有相关利益相关者参与选择过程非常重要,包括 IT、数据治理和业务团队。这将确保选择的工具满足组织内所有团队的需求。

 

其次,重要的是在实施之前彻底测试该工具,并就将如何使用该工具以及将管理哪些数据制定一个明确的计划。这将有助于确保实施过程的顺利进行。

 

最后,不要忘记可扩展性,因为可能需要扩展元数据管理工具以满足组织不断增长的需求。

 

简而言之,元数据管理工具是有效元数据管理的关键组成部分。通过仔细研究并为组织选择合适的工具,可以确保元数据得到妥善管理、准确且对业务有用。

 

元数据治理

 

正如我们在前面几节中讨论的那样,元数据管理对于维护数据的质量和完整性至关重要。但是,这不仅仅是管理元数据本身——它还涉及确保组织拥有适当的流程和策略来管理该元数据。这就是数据治理的价值所在。

 

数据治理是建立用于管理组织内数据的策略、过程和指南的过程。而且,元数据管理是数据治理的重要组成部分。通过清楚地了解组织的元数据,可以确保数据得到正使用并且符合组织的标准。

 

数据治理的关键组成部分之一是数据质量。通过清楚了解组织的元数据,可以确保数据准确、完整和一致。此外,通过制定管理元数据的流程,可以确保正确跟踪对数据的任何更改,并确保数据始终是最新的。

 

数据治理的另一个关键组成部分是数据安全。通过清楚地了解组织的元数据,可以确保数据得到适当保护并且符合组织的安全标准。此外,通过制定管理元数据的流程,可以确保数据只能由授权用户访问。

 

总之,数据治理和元数据管理是齐头并进的。通过清楚地了解组织的元数据,可以确保数据具有高质量、准确、完整和一致,并且符合组织的标准和安全要求。借助实施良好的数据治理框架,可以保护组织的数据并确保数据始终是最新的和准确的。

 

云中的元数据管理

 

众所周知,云已经彻底改变了组织存储和访问数据的方式。而且,元数据管理也不例外。随着越来越多地采用基于云的解决方案,数据专业人员必须了解在云中管理元数据的挑战和最佳实践。

 

首先,让我们谈谈挑战。云中元数据管理的最大挑战之一是缺乏标准化。不同的云提供商可能有不同的存储和访问元数据的方法,这使得跨不同系统管理和集成元数据变得困难。此外,云可能会引入新的安全性和合规性问题,在管理元数据时需要考虑这些问题。

 

但别担心,这些挑战都有解决方案。在云中管理元数据的最佳实践之一是使用基于云的元数据管理工具。这些工具专为与基于云的系统配合使用而设计,可以帮助标准化和集成不同云提供商的元数据。此外,清楚了解组织的安全性和合规性要求并确保元数据管理解决方案满足这些要求也很重要。

 

在云中管理元数据的另一个最佳实践是制定迁移计划。如果要将元数据从本地系统迁移到云端,请务必制定计划以了解如何在迁移过程中处理元数据。这可能包括将元数据从本地系统映射到基于云的系统,并确保所有元数据都得到正确传输和集成。

 

总之,云中的元数据管理可能会带来一些挑战,但通过适当的工具和最佳实践,这是一项可管理的任务。随着云越来越受欢迎,数据专业人员必须了解在云中管理元数据的挑战和最佳实践。有了这些知识,就可以在云中导航并检查元数据。

 

来源:数据驱动智能

 

作者:晓晓

 

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