メタデータとは
データの領域において、「メタデータ」という用語は重要な意味を持ちます。メタデータは簡単に言うと「データに関するデータ」です。データセットに関する記述的、構造的、および管理情報を提供し、ユーザーがデータの起源、構造、関連性、およびその他の主要な属性を理解するのに役立ちます。メタデータは、文書が作成された日付などの単純な要素から、データベース内のデータセット間の関係などの複雑な詳細まで、さまざまな要素にわたることがあります。
メタデータは、大まかに以下の3つのカテゴリに分類されます。
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記述メタデータ
このタイプのメタデータはリソースの内容に関する情報を提供します。タイトル、要約、著者、キーワードなどの要素が含まれます。主にデータリソースの発見と識別を容易にするために使用されます。 -
構造メタデータ
これはリソースのコンポーネントがどのように組織されているかについての洞察を提供します。構造メタデータはデータ要素間の関係を定義し、それらの集合的な構造を概説します。例としては、書籍のページ番号やジャーナルの記事の配置などがあります。 -
管理メタデータ
この種のメタデータはリソースの管理を支援する情報を提供します。データがいつ、どのように作成されたか、ファイルや形式の種類、データへのアクセス権限などの要素が含まれます。
メタデータ管理
データエンジニアリングにおいて、メタデータ管理の重要性は非常に深いものです。メタデータ管理はデータの価値と有用性を向上させる上で重要な役割を果たし、組織がデータ資産から効果的かつ信頼性の高い洞察を引き出すのに役立ちます。
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データガバナンス
メタデータ管理は、組織が持っているデータ、そのデータの出所、使用方法を理解することでデータガバナンスをサポートします。この可視性は、データの標準の強制、データプライバシーとコンプライアンスの確保、データに関する情報に基づいた意思決定に重要です。 -
データ品質
メタデータ管理は、データの正確性、一貫性、完全性に関する洞察を提供することでデータ品質に寄与します。メタデータを理解することにより、データエンジニアは不整合、不正確さ、欠落したデータなどの品質の問題を特定し、修正措置を取ることができます。 -
データ統合
メタデータ管理は、成功したデータ統合のための重要な要素です。データの構造、形式、意味について明確な情報を提供することで、メタデータ管理は異なるデータソースを調和させ、データの統一的で意味のあるビューを作成するための支援をします。 -
規制コンプライアンス
医療や金融などの厳格なデータ規制が存在する産業では、メタデータ管理はデータの出所、変換、使用、アクセス制御を追跡することでコンプライアンスを確保するのに役立ちます。
データカタログ
データカタログは、組織内のデータ資産の包括的な在庫として機能します。それはテーブル、データベース、データセットの整理されたスイートであり、関連するメタデータと共にユーザーが関連するデータを見つけて理解することを可能にします。基本的には真実の唯一の情報源として機能し、データ資産のより正確で効率的で信頼性の高いデータ利用を促進します。
What Is a Data Catalog & Why Do You Need One?
データカタログは、データのアクセシビリティ、理解度、ガバナンスの向上を目的としたさまざまな機能を提供します。以下はデータカタログの主な機能です。
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データの発見
データカタログは、ユーザーが必要なデータ資産を迅速に見つけるのに役立ち、データの発見プロセスで貴重な時間とリソースを節約します。 -
データプロファイリング
データカタログは、データの品質に関する洞察を提供し、統計情報やデータのプロファイリングを通じてデータの状態をより良く理解することができます。 -
データリネージ
データカタログは、データの起源、変換、使用先など、データの経路を捉えることで、データの履歴、整合性、コンテキストについて洞察を提供します。 -
協調的なデータガバナンス
データカタログには、ユーザーがデータ資産にコメント、タグ付け、評価などを行うための協調機能が含まれることがあり、共有された理解とガバナンスを促進します。 -
セキュリティとコンプライアンス
データカタログは、データへのアクセス制御が適用されていることを保証し、特定のデータを誰が見ることができるかを可視化します。
データリネージ
データリネージとは、データのライフサイクルを指し、作成または取り込みからレポートや分析の最終的な目的地までのデータの起源、移動、変換、依存関係を包括します。データリネージは、データがシステムやプロセスを通じてどのように使用され、変換されたかを視覚的に示すことで、データの履歴、整合性、コンテキストに関する洞察を提供します。
データエンジニアリングの領域において、データリネージは以下の理由で重要です。
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データガバナンス
データリネージは、データが組織全体でどのように使用され、変換されているかを可視化します。この透明性は、データガバナンスの取り組みにとって重要であり、データの標準が満たされ、データの使用が内部のポリシーや外部の規制に準拠していることを保証します。 -
データ品質
データリネージを追跡することで、エラーが発生した可能性のあるポイントを特定することができ、データエンジニアはデータの品質を確保し改善することができます。 -
影響分析
データリネージにより、1つのデータ要素の変更が他の要素にどのように影響するかを分析することが可能です。データアーキテクチャの変更やシステムの移行時に、この理解は重要です。 -
コンプライアンスと監査
規制の厳しい業界では、データリネージはデータ規制への準拠を証明するためにしばしば要求されます。また、データの経路と変換を示すことで、監査プロセスに役立ちます。 -
トラブルシューティングと問題解決
データの問題が発生した場合、データリネージを使用して問題の原因を特定することができ、より迅速な解決につながります。
参考
Ryusei Kakujo
Focusing on data science for mobility
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