Il n’est pas exagéré de dire que les données sont le moteur des affaires aujourd’hui. Les organisations sont littéralement inondées de données sur tous les fronts, d’autant plus qu’elles accélèrent leur transformation numérique et leur migration vers le cloud. À mesure que les données prolifèrent, elles sont de plus en plus difficiles à gérer. C’est là qu’interviennent les métadonnées. Bien que les métadonnées soient souvent décrites comme des”données sur les données”, c’est en réalité bien plus que cela.
Les métadonnées sont générées chaque fois que des données sont ingérées, consultées par des utilisateurs, déplacées dans une organisation, intégrées ou complétées par des données provenant d’autres sources, profilées ou nettoyées et analysées. Toutes ces informations créent le contexte pour d’autres éléments de données, fournissant une image complète des données. Cette vue holistique permet d’organiser et de localiser les données, de comprendre ce qu’elles signifient et de maximiser leur valeur.
Les informations fournies par les métadonnées servent de base pour prendre des décisions intelligentes et développer des stratégies judicieuses. En plus d’alimenter l’informatique décisionnelle, les métadonnées permettent également aux organisations de faire face à la liste croissante d’exigences en matière de conformité, de réglementation et de confidentialité.
Mais vous devez gérer correctement les métadonnées pour profiter de ses nombreux avantages. La tactique de gestion la plus élémentaire consiste à suivre les métadonnées techniques, mais ce n’est que le point de départ. Il y a bien plus que cela, comme le souligne la demande explosive d’outils de gestion des métadonnées. Les ventes dans ce secteur augmentent chez plus de 20 % par an, et les prévisions indiquent que le marché atteindra environ 36,4 milliards de dollars en 2030.
Voici ce que vous devez prendre en compte lors de l’élaboration d’une stratégie efficace de gestion des métadonnées.
Comprendre les types de métadonnées
Pour gérer correctement les métadonnées, il est utile d’avoir une compréhension de base de les différents types avec lesquels vous aurez affaire :
les métadonnées commerciales catégorisent les chiffres clés et les informations nécessaires aux processus commerciaux, mappant les données aux termes commerciaux, glossaires, domaines de données, KPI, rapports et bientôt. Les métadonnées techniques décrivent les formats, la structure, les modèles et les types de données. Il couvre des attributs tels que le schéma de base de données physique, les mappages, les statistiques d’exécution, les métriques de volume, etc. Les métadonnées opérationnelles indiquent comment les données sont utilisées, qui y accède et à quelle fréquence. Il englobe tout, des évaluations des utilisateurs aux modèles de trafic, en passant par les règles de partage et d’archivage et les résultats d’audit.
Voici un exemple simple pour illustrer ce que cela signifie. Si vous cataloguez une collection de musique, par exemple, vous pouvez capturer des métadonnées commerciales telles que le nom de l’album et de l’artiste et l’année de sa sortie. Les données techniques indiqueraient le format de musique, qu’il s’agisse de MP3, FLAC ou DSD. Les métadonnées opérationnelles montreraient la source de la musique, comme un CD ou un service de streaming comme Spotify.
Trois objectifs principaux
Gérer tout cela les métadonnées impliquent trois objectifs spécifiques : collecter, gérer et découvrir.
Collecte : le processus de collecte englobe tous les systèmes d’entreprise, à la fois dans le cloud et sur site. Cela inclut tout ce qui héberge les données : bases de données, systèmes de fichiers, analyses, outils d’intégration, etc. Gérer : gérer correctement les métadonnées implique des vues de données avec des termes de glossaire, des concepts, des relations et des processus. Cette documentation prépare les métadonnées à utiliser dans le contexte métier. Les commentaires des utilisateurs tels que les notes, les avis et les certifications peuvent indiquer l’utilité de l’ensemble de données. Découverte : l’objectif de la découverte est d’établir des relations de données et de créer une lignée de données, un processus qui devrait être automatisé avec des outils d’intelligence artificielle. Des algorithmes automatisés, ainsi que l’IA et les commentaires des utilisateurs, maintiennent les métadonnées à jour.
Catalogue de contrôle
Une entreprise a besoin d’une plate-forme de gestion efficace pour contrôler et exploiter les métadonnées afin d’atteindre ces objectifs. L’outil le plus populaire est un catalogue de données qui intègre un glossaire métier et un système de lignage des données.
Un bon catalogue fournit un inventaire des actifs de données, qui organise et étiquette les actifs afin que les utilisateurs puissent découvrir les données dont ils ont besoin. La fonctionnalité de recherche et de recherche est l’une des caractéristiques les plus importantes d’un catalogue. De plus, un catalogue efficace illustre la qualité et les relations des différents actifs de données. Cela permet de comprendre les positions des actifs dans l’image globale des données et de les déplacer dans le pipeline.
Le glossaire métier contient les définitions des termes métier et d’autres informations importantes pour les utilisateurs métier. Considérez-le comme une sorte de FAQ, expliquant, par exemple, ce que signifie”jours de retard”et comment cela est calculé.
Enfin, le lignage des données montre comment les données circulent dans l’environnement de données-d’où elles viennent d’où (sa source), où il circule (sa destination), comment il a pu s’enrichir en cours de route et quels autres actifs en dérivent. La lignée des données est essentielle pour répondre aux exigences réglementaires en matière de calculs de traçage et de préparation des données.
Les bons outils aident
La gestion des métadonnées est un processus complexe, mais qui est bien vaut la peine. C’est la base des applications d’informatique décisionnelle et permet aux entreprises d’évaluer et d’optimiser leurs processus. Les organisations qui ne comprennent pas l’importance des métadonnées peuvent ne pas être en mesure de déterminer quelles données elles possèdent, si elles sont complètes et à jour, et comment elles se rapportent à d’autres informations. Par conséquent, ils ne peuvent pas se fier à leurs données et peuvent finir par consacrer du temps, de l’argent et des ressources pour les réexaminer ou même les dupliquer inutilement.
En mettant en œuvre la bonne solution, les organisations peuvent tirer le meilleur parti de leurs données-en les utilisant pour prendre des décisions plus intelligentes, améliorer leurs revenus et atteindre leurs objectifs stratégiques. Lors du choix d’une plate-forme de gestion, il est nécessaire d’évaluer le degré d’automatisation qu’elle offre pour la collecte et la classification des données, les capacités d’intégration, les options de collaboration et les fonctionnalités de protection des données, entre autres.
Alors que l’environnement de données se développe de plus en plus complexe, il y a de fortes indications que les métadonnées deviendront un composant essentiel du maillage et de la structure des données, ainsi que des catalogues de données, de la gouvernance des données et d’autres systèmes d’entreprise de données. Les métadonnées peuvent littéralement changer la façon dont les organisations utilisent les données et améliorer considérablement leur viabilité et leur succès dans notre monde numérique.
Crédit image : agsandrew/depositphotos
David Kolinek est vice-président de la gouvernance des produits et des données pour Ataccama. Unifiant la gouvernance, la qualité et la gestion des données dans une structure unique alimentée par l’IA dans les environnements hybrides et cloud, Ataccama permet aux entreprises d’innover à une vitesse sans précédent tout en maintenant la confiance, la sécurité et la gouvernance des données. En savoir plus sur www.ataccama.com.