メタデータ戦略はビジネスの優先事項と一致する必要がある

反復的かつ段階的な配信を通じて、企業の観点から将来の拡張性を確保します

その価値を印象付けることで、企業に知識支援を提供しながら、企業によるメタデータの使用が促進されます。

従業員がメタデータにアクセスして使用する方法を確実に理解できるようにする

メタデータは通常、既存のプロセス (データ モデリング、SDLC、ビジネス プロセス定義) を通じて生成されるため、プロセス所有者がメタデータの品質に責任を負います。

メタデータの統合と使用を簡素化するためのメタデータ標準の開発、実装、レビュー

データ ユーザーが間違ったメタデータまたは古いメタデータをメタデータ管理チームに報告できるように、フィードバック メカニズムを作成します。

主にデータの内容と条件に焦点を当てますが、データ ガバナンスに関する詳細も含まれます

データの技術的な詳細、データが保存されるシステム、システム内およびシステム間でデータが流れるプロセスに関する情報を提供します。

データの処理とアクセスの詳細について説明します。

説明メタデータ

構造メタデータ

メタデータの管理

書誌メタデータ

レコードのメタデータ

メタデータの保存

メタデータ リポジトリは、メタデータを保存する物理テーブルを指し、多くの場合、モデリング ツール、BI ツール、その他のアプリケーションに組み込まれます。

ビジネス用語集の目的は、組織のビジネス概念、用語、定義、およびこれらの用語間の関係を記録して保存することです。

すべてのデータ指向システムと同様に、ビジネス用語集を設計する際には、さまざまな役割と責任を持つハードウェア、ソフトウェア、データベース、プロセス、人的資源を考慮する必要があります。

ビジネス用語集アプリケーションは、3 人のコア ユーザーの機能要件を満たすように構築する必要があります。

ビジネスユーザー

技術ユーザー

データ管理スペシャリスト

ビジネス インテリジェンス ツールは、ビジネス インテリジェンスの設計に関連するさまざまなメタデータを生成します

構成管理ツールまたはデータベース CMDB は、IT 資産、それらの関係、および資産の契約詳細に関連するメタデータを管理および保守する機能を提供します。

データ ディクショナリは、通常は単一のデータベース、アプリケーション、またはデータ ウェアハウスのデータ セットの構造と内容を定義します。

各データベースには 1 つのデータ ディクショナリがあり、各データベースのデータ ディクショナリは汎用ではありません。

多くのデータ統合ツールは、実行可能ファイルを使用して、あるシステムから別のシステムに、または同じシステム内の異なるモジュール間でデータを移動します。

データベース カタログはメタデータの重要なソースであり、データベースの内容、情報のサイズ、ソフトウェアのバージョン、その他の運用メタデータ属性が記述されます。

データベースの最も一般的な形式はリレーショナルで、データをテーブルと列のセットとして管理します。

メタデータ ソリューションは、さまざまなデータベースやデータセットに接続し、データベースによって公開されるすべてのメタデータを読み取ることができる必要があります。

マッピング管理ツールは、プロジェクトの分析および設計フェーズで使用され、要件をマッピング仕様に変換します。その後、データ統合ツールによって直接使用されるか、開発者がデータ統合コードを生成するために使用されます。

データ品質ツールは計画を検証することでデータ品質を評価します

データ ディクショナリと用語集には、用語、テーブル、フィールドに関する詳細情報が含まれていますが、ディクショナリやカタログには、関連する組織データのシステム、ソース、および場所に関する情報が含まれています。

イベント メッセージング ツールは、異なるシステム間でデータを移動し、広範なメタデータを必要とし、移動を説明するメタデータを生成します。

データ モデリング ツールは、概念モデル、論理モデル、物理モデルなど、さまざまなタイプのデータ モデルを構築するために使用されます。

参照データは、システムのコンテキスト内で使用するためのさまざまな種類の列挙データのビジネス価値と説明を記録します。

一元化されたメタデータ アーキテクチャは、個別のソースからのメタデータのコピーを含む単一のメタデータ リポジトリで構成されます。

IT リソースが限られている組織、または可能な限り自動化しようとしている組織は、このアーキテクチャ オプションを避けることを選択する場合があります。

パブリック メタデータ リポジトリに高度な一貫性を求める組織は、一元化されたメタデータ アーキテクチャの恩恵を受けることができます。

アドバンテージ

欠点がある

プロセス

完全に分散されたアーキテクチャにより単一のアクセス ポイントが維持されます。

メタデータ検索エンジンは、ソース システムからリアルタイムでデータを取得することでユーザーのリクエストに応答します。

永続的なデータベースを使用しない分散メタデータ アーキテクチャ

アドバンテージ

欠点がある

プロセス

ハイブリッド アーキテクチャは、集中型アーキテクチャと分散型アーキテクチャの特性を組み合わせたもので、メタデータは依然としてソース システムから集中型リポジトリに直接移動しますが、リポジトリの設計では、ユーザーが追加したメタデータ、重要な標準化されたメタデータ、および手動で追加されたソース メタデータのみが考慮されます。

このアーキテクチャは、ソースからのメタデータをほぼリアルタイムで取得および拡張することにより、必要なときにユーザーのニーズに最適に応えることができます。

ユーザーの優先順位と要件に基づいて、メタデータは可能な限り最新かつ効率的に使用されます。

ハイブリッド アーキテクチャではシステムの可用性が向上しない

運用メタデータが急速に変化し、一貫した統一されたメタデータ組織が必要であり、メタデータとメタデータ ソースが大幅に増加している組織にとって有益です。

静的なメタデータがほとんどであるか、メタデータの増加が小さい組織では、その可能性が実現されない可能性があります。

スキーマの任意の部分 (ソース、データ統合、ユーザー インターフェイス) でメタデータを変更できるようにし、その変更をリポジトリ (エージェント) から元のソースに同期してフィードバックを可能にします。

専用インターフェース

セミプライベートインターフェース