Apa itu Metadata
Dalam dunia data, istilah 'metadata' memiliki kepentingan yang signifikan. Metadata pada dasarnya adalah 'data tentang data'. Metadata menyediakan informasi deskriptif, struktural, dan administratif tentang kumpulan data, membantu pengguna dalam memahami asal-usul, struktur, relevansi, dan atribut kunci lainnya dari data tersebut. Metadata dapat mencakup elemen-elemen sederhana seperti tanggal pembuatan dokumen hingga detail yang kompleks seperti hubungan antara kumpulan data dalam sebuah database.
Metadata dapat secara umum diklasifikasikan menjadi tiga kategori:
-
Metadata Deskriptif
Jenis metadata ini memberikan informasi tentang konten resource. Ini dapat mencakup elemen-elemen seperti judul, abstrak, penulis, dan kata kunci. Metadata deskriptif digunakan terutama untuk memfasilitasi penemuan dan identifikasi resource data. -
Metadata Struktural
Metadata ini memberikan wawasan tentang bagaimana komponen-komponen resource diorganisir. Metadata struktural menentukan hubungan antara elemen-elemen data dan menggambarkan struktur kolektifnya. Contohnya termasuk nomor halaman dalam sebuah buku atau susunan artikel dalam sebuah jurnal. -
Metadata Administratif
Jenis metadata ini menyediakan informasi yang membantu dalam mengelola resource. Ini mencakup elemen-elemen seperti kapan dan bagaimana data dibuat, jenis file atau format, dan siapa yang dapat mengakses data tersebut.
Manajemen Metadata
Dalam rekayasa data, manajemen metadata memiliki arti yang mendalam. Ini memainkan peran penting dalam meningkatkan nilai dan kegunaan data, membantu organisasi untuk menggali wawasan dari aset data mereka dengan lebih efektif dan dapat diandalkan.
-
Governansi Data
Manajemen metadata mendukung governansi data dengan membantu organisasi memahami data apa yang mereka miliki, dari mana asalnya, dan bagaimana penggunaannya. Visibilitas ini penting untuk menegakkan standar data, memastikan privasi dan kepatuhan data, serta membuat keputusan data yang berinformasi. -
Kualitas Data
Manajemen metadata berkontribusi pada kualitas data dengan memberikan wawasan tentang akurasi, konsistensi, dan kelengkapan data. Dengan memahami metadata, insinyur data dapat mengidentifikasi masalah kualitas seperti inkonsistensi, ketidakakuratan, atau data yang hilang, dan mengambil tindakan korektif. -
Integrasi Data
Manajemen metadata adalah kunci sukses integrasi data. Dengan memberikan informasi yang jelas tentang struktur, format, dan makna data, manajemen metadata membantu insinyur dalam menyelaraskan sumber data yang berbeda dan menciptakan pandangan data yang terpadu dan bermakna. -
Kepatuhan Regulasi
Dalam industri dengan regulasi ketat mengenai data, seperti industri kesehatan atau keuangan, manajemen metadata dapat membantu memastikan kepatuhan dengan melacak asal data, transformasi, penggunaan, dan kontrol akses data.
Katalog Data
Sebuah katalog data berfungsi sebagai inventaris komprehensif dari aset data dalam sebuah organisasi. Ini merupakan kumpulan tabel, database, dan dataset yang terorganisir dengan metadata pendamping yang memungkinkan pengguna untuk menemukan dan memahami data relevan. Pada dasarnya, katalog data bertindak sebagai sumber kebenaran tunggal, memfasilitasi penggunaan data yang lebih akurat, efisien, dan dapat diandalkan.
What Is a Data Catalog & Why Do You Need One?
Katalog data menawarkan berbagai fungsionalitas yang dirancang untuk meningkatkan aksesibilitas, pemahaman, dan governansi data. Berikut adalah fitur utama dari katalog data:
-
Penemuan Data
Katalog data membantu pengguna untuk dengan cepat menemukan aset data yang dibutuhkan, menghemat waktu dan resource berharga dalam proses penemuan data. -
Profil Data
Ini memberikan wawasan tentang kualitas data dengan menyediakan statistik dan profil data untuk memahami kondisinya dengan lebih baik. -
data lineage
Katalog data menangkap perjalanan data - asal-usulnya, transformasinya, dan di mana data tersebut digunakan - memungkinkan pemahaman yang jelas tentang bagaimana data telah diproses dan dimanipulasi. -
Governansi Data Kolaboratif
Katalog data sering mencakup fitur kolaborasi, memungkinkan pengguna untuk memberikan komentar, tag, dan memberi peringkat pada aset data, mempromosikan pemahaman dan governansi bersama. -
Keamanan dan Kepatuhan
Katalog data memastikan bahwa kontrol akses data ditegakkan, menyediakan visibilitas tentang siapa yang dapat melihat dan menggunakan data tertentu.sure that data access controls are enforced, providing visibility into who can see and use certain data.
Data Lineage
Data lineage mengacu pada siklus hidup data, mencakup asal-usulnya, perpindahan, transformasi, dan ketergantungannya sepanjang perjalanannya dari pembuatan atau penerimaan hingga tujuan akhirnya dalam pelaporan atau analisis. Ini menawarkan representasi visual perjalanan data melintasi sistem dan proses, memberikan wawasan tentang sejarah, integritas, dan konteksnya.
Dalam rekayasa data, data lineage memiliki kepentingan yang signifikan karena beberapa alasan:
-
Governansi Data
data lineage memberikan visibilitas tentang bagaimana data digunakan dan diubah di seluruh organisasi. Transparansi ini penting untuk inisiatif governansi data, memastikan standar data terpenuhi, dan penggunaan data sesuai dengan kebijakan internal dan regulasi eksternal. -
Kualitas Data
Dengan melacak jalur data, data lineage dapat membantu mengidentifikasi titik-titik di mana kesalahan mungkin muncul, memungkinkan insinyur data untuk memastikan dan meningkatkan kualitas data. -
Analisis Dampak
data lineage memungkinkan analisis dampak, menentukan bagaimana perubahan pada satu elemen data dapat memengaruhi elemen lainnya. Pemahaman ini sangat penting saat melakukan perubahan pada arsitektur data atau selama migrasi sistem. -
Kepatuhan dan Audit
Dalam industri yang diatur, data lineage sering menjadi persyaratan untuk menunjukkan kepatuhan dengan regulasi data. Ini juga membantu dalam proses audit dengan menunjukkan perjalanan dan transformasi data. -
Penyelesaian Masalah dan Pemecahan Masalah
Ketika masalah data muncul, data lineage dapat membantu mengidentifikasi sumber masalah, yang mengarah pada pemecahan masalah yang lebih cepat.
Referensi
Ryusei Kakujo
Focusing on data science for mobility
Bench Press 100kg!