Galerie de cartes mentales Gestion des métadonnées
Système de connaissances Dana, les métadonnées sont un ensemble de données utilisé pour décrire d'autres données, enregistrant des informations clés telles que la définition, la structure, la source et le but des données.
Modifié à 2024-04-07 09:38:41Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
La gestion de projet est le processus qui consiste à appliquer des connaissances, des compétences, des outils et des méthodologies spécialisés aux activités du projet afin que celui-ci puisse atteindre ou dépasser les exigences et les attentes fixées dans le cadre de ressources limitées. Ce diagramme fournit une vue d'ensemble des 8 composantes du processus de gestion de projet et peut être utilisé comme modèle générique.
Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
Cent ans de solitude est le chef-d'œuvre de Gabriel Garcia Marquez. La lecture de ce livre commence par l'analyse des relations entre les personnages, qui se concentre sur la famille Buendía et raconte l'histoire de la prospérité et du déclin de la famille, de ses relations internes et de ses luttes politiques, de son métissage et de sa renaissance au cours d'une centaine d'années.
La gestion de projet est le processus qui consiste à appliquer des connaissances, des compétences, des outils et des méthodologies spécialisés aux activités du projet afin que celui-ci puisse atteindre ou dépasser les exigences et les attentes fixées dans le cadre de ressources limitées. Ce diagramme fournit une vue d'ensemble des 8 composantes du processus de gestion de projet et peut être utilisé comme modèle générique.
Gestion des métadonnées
introduction
définition
1. La définition la plus courante des métadonnées est « données sur les données ».
2. Les métadonnées sont essentielles à la fois à la gestion et à l'utilisation des données
3. La norme ISO/IEC 11179 d’enregistrement des métadonnées vise à réaliser un échange de données basé sur les métadonnées dans des environnements hétérogènes, sur la base de définitions de données précises.
Métadonnées : diagramme de contexte
définition
Garantir l’accès à des métadonnées intégrées de haute qualité grâce à des activités de planification, de mise en œuvre et de contrôle
Cible
1. Fournir une terminologie commerciale que l'entreprise comprend et utilise
2. Collectez et intégrez des métadonnées provenant de différentes sources
3. Fournir des méthodes standard pour accéder aux métadonnées
4. Garantir la qualité et la sécurité des métadonnées
Livrables
Stratégie de métadonnées
normes de métadonnées
schéma de métadonnées
métamodèle
métadonnées unifiées
Métabase
Lignage des données
Analyse d'impact
Analyse des dépendances
Processus de contrôle des métadonnées
méthode
Traçabilité des données et analyse d’impact
Métadonnées appliquées à la collecte de Big Data
outil
Outils de gestion du référentiel de métadonnées
Référentiels de métadonnées pour d'autres outils
Métrique
Tableau de bord de la couverture des métadonnées
Distribution du référentiel de métadonnées
Rapport d'utilisation des métadonnées
Carte d'analyse de la qualité des métadonnées
Graphique de connaissances sur la gestion des métadonnées
moteurs d'activité
La gestion des données nécessite des métadonnées, et les métadonnées elles-mêmes doivent être gérées. Des métadonnées fiables et bien gérées contribuent à :
1. Améliorer la crédibilité des données en fournissant du contexte et en effectuant des contrôles de qualité des données
2. Augmenter la valeur des informations stratégiques (telles que les données de référence) grâce à une utilisation étendue
3. Améliorer l'efficacité opérationnelle en identifiant les données et les processus redondants
4. Empêcher l'utilisation de données obsolètes ou incorrectes
5. Réduisez le temps de recherche des données
6. Améliorer la communication entre les utilisateurs de données et les professionnels de l'informatique
7. Créez une analyse d’impact précise pour réduire le risque d’échec du projet.
8. Réduire le délai de mise sur le marché des produits en raccourcissant la durée du cycle de vie du développement du système
9. Réduisez les coûts de formation et l'impact du roulement du personnel en documentant de manière exhaustive le contexte, l'historique et les origines des données.
10. Respecter la conformité en matière de surveillance
Une mauvaise gestion des métadonnées peut facilement conduire aux problèmes suivants
1. Données redondantes et processus de gestion des données
2. Dictionnaires, référentiels et autres magasins de métadonnées en double et redondants
3. Définitions incohérentes des éléments de données et risques associés d’utilisation abusive des données
4. Les différentes versions des métadonnées sont contradictoires et conflictuelles, ce qui réduit la confiance des utilisateurs de données.
5. Douter de la fiabilité des métadonnées et des données
principe de but
objectifs de gestion
1. Enregistrez et gérez le système de connaissances des termes commerciaux liés aux données pour garantir que les personnes comprennent et utilisent le contenu des données de manière cohérente.
2. Collectez et intégrez des métadonnées provenant de différentes sources pour garantir que les gens comprennent les similitudes et les différences entre les données des différentes parties de l'organisation.
3. Assurer la qualité, la cohérence, l’actualité et la sécurité des métadonnées
4. Fournir des moyens standard aux utilisateurs de métadonnées (personnes, systèmes et processus) d'accéder aux métadonnées.
5. Promouvoir ou imposer l'utilisation de normes techniques de métadonnées pour permettre l'échange de données
Principes de mise en œuvre
1) Engagement organisationnel
Intégrez la gestion des métadonnées à la stratégie globale de l'entreprise et gérez les données comme un actif de l'entreprise.
2) Stratégie
Développer une stratégie de métadonnées qui prend en compte la manière dont les métadonnées seront créées, maintenues, intégrées et accessibles
3) Point de vue de l'entreprise
4) Subtilement
5) Visite
Assurez-vous que les employés comprennent comment accéder et utiliser les métadonnées
6) Qualité
Les propriétaires de processus sont responsables de la qualité des métadonnées
7) Vérification
Développer, mettre en œuvre et réviser les normes de métadonnées pour simplifier l'intégration et l'utilisation des métadonnées
8) Amélioration
Créer un mécanisme de feedback
concept de base
Métadonnées et données
Les métadonnées sont également une sorte de données et doivent être gérées à l'aide de méthodes de gestion des données.
type de métadonnées
métadonnées commerciales
Les métadonnées commerciales comprennent des noms et des définitions non techniques de domaines, de concepts, d'entités, d'attributs, de types de données d'attributs et d'autres caractéristiques, telles que des descriptions de plages, des formules de calcul, des algorithmes et des règles métier, des valeurs de domaine valides et leurs définitions.
métadonnées techniques
Les métadonnées techniques fournissent des informations sur les détails techniques des données, les systèmes dans lesquels les données sont stockées et les processus par lesquels les données circulent au sein et entre les systèmes.
Métadonnées opérationnelles/opérationnelles
Les métadonnées opérationnelles décrivent les détails du traitement et de l'accès aux données
Norme d'enregistrement des métadonnées ISO/IEC 11179
composition
Première partie : Cadre de génération et de normalisation des éléments de données
Partie 2 : Classification des métadonnées des données
Partie 3 : Propriétés de base des éléments de données
Partie 4 : Règles et lignes directrices pour la formation des définitions de données
Partie 5 : Principes de dénomination et d'identification des éléments de données
Partie 6 : Enregistrement des éléments de données
Source de métadonnées
1. Référentiel de métadonnées intégré à l'application
2. Glossaire des termes commerciaux
3. Outils de veille économique
4. Outils de gestion de configuration
5. Dictionnaire de données
6. Outils d'intégration de données
7. Gestion de base de données et catalogue système
8. Outil de gestion de cartographie des données
9. Outils de qualité des données
10. Dictionnaires et répertoires
11. Outil de messagerie d'événements
12. Outils de modélisation et référentiels
13. Base de données de référence
14. Inscription aux services
15. Autres stockages de métadonnées
Type de schéma de métadonnées
1) Architecture de métadonnées centralisée
2) Architecture de métadonnées distribuées
3) Architecture de métadonnées hybrides
4) Architecture de métadonnées bidirectionnelle
méthode
Plateforme de métadonnées pour la collecte de Big Data
Activité
Exigences en matière de métadonnées
1) Fréquence de mise à jour
Fréquence de mise à jour des attributs de métadonnées et des ensembles d'attributs
2) Situation de synchronisation
Heure de mise à jour après les modifications de la source de données
3) Informations historiques
Devez-vous conserver des versions historiques des métadonnées ?
4) Droits d'accès
Qui peut accéder aux métadonnées via des fonctions spécifiques de l’interface utilisateur et comment
5) Structure de stockage
Comment les métadonnées sont stockées via la modélisation
6) Exigences d'intégration
Le degré d'intégration des métadonnées provenant de différentes sources de données et les règles d'intégration
7) Exigences d'exploitation et de maintenance
Processus et règles de mise à jour des métadonnées (journalisation et soumission des demandes)
8) Exigences de gestion
Rôles et responsabilités dans la gestion des métadonnées
9) Exigences de qualité
Exigences de qualité des métadonnées
10) Exigences de sécurité
Certaines métadonnées ne doivent pas être rendues publiques car elles pourraient révéler des informations sur des données hautement confidentielles
métamodèle
Créer un modèle de données pour un référentiel de métadonnées, également appelé métamodèle
Interroger, rapporter et analyser les métadonnées
Les métadonnées guident la manière dont les actifs de données sont utilisés : les métadonnées sont utilisées dans le contexte de la business intelligence (reporting et analyse), de la prise de décision commerciale (opérationnelle, opérationnelle et stratégique) et de la sémantique commerciale (ce que dit l'entreprise et ce qu'elle signifie). Le référentiel de métadonnées doit disposer d'une application frontale et prendre en charge des fonctions de requête et de récupération pour répondre aux besoins ci-dessus de diverses gestions d'actifs de données.
Gouvernance des métadonnées
Métrique
1. Intégrité du référentiel de métadonnées
2. Maturité de la gestion des métadonnées
3. Personnel dédié
4. Utilisation des métadonnées
5. Activités de terminologie commerciale
6. Conformité des données des services de données de base
7. Qualité des documents de métadonnées
8. Disponibilité du référentiel de métadonnées