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La gestion des métadonnées est l’utilisation proactive des métadonnées dans une organisation pour contrôler les données afin de permettre des choix commerciaux éclairés et l’efficacité du traitement des données. Cela implique d’absorber les métadonnées pour en savoir plus sur les données d’une organisation, leur valeur, et l’optimisation du stockage et de la préservation des données.
La gestion des métadonnées est la discipline au sein d’une entreprise qui gère les métadonnées de données. Elle définit et décrit les actifs informationnels d’une organisation. Les métadonnées augmentent la valeur des données en les rendant plus utilisables et détectables. Les métadonnées offrent le contexte nécessaire pour comprendre et réguler les systèmes, les données et les opérations. La gestion des métadonnées simplifie l’accès et l’utilisation des données, tout en fournissant le contexte de données important souhaité par les équipes commerciales et informatiques.
Les métadonnées fournissent des informations fondamentales sur les données, telles que le type de fichier, l’heure de création, la taille du fichier, le créateur, etc. Elles sont classées sous de nombreuses formes, notamment descriptives, structurelles, administratives, de référence et les métadonnées statistiques, chacune fournissant des informations uniques sur les données. Les métadonnées peuvent être générées manuellement ou automatiquement. La construction manuelle de métadonnées permet une plus grande profondeur, alors que la production automatique ne contient souvent que les informations les plus élémentaires. En général, plus l’actif d’information est précieux, plus il est essentiel de gérer les métadonnées qui l’entourent. Cela est dû au besoin de plus de connaissances sur la façon d’utiliser ce précieux actif informationnel. Si l’actif d’information n’est pas critique, il n’y a pas besoin de beaucoup de métadonnées.
Une stratégie solide de gestion des métadonnées garantit que les données d’une organisation sont de haute qualité, cohérentes et adaptées selon les plateformes. Les organisations qui utilisent une approche complète de gestion des métadonnées sont plus susceptibles de faire des choix commerciaux basés sur des données précises que les organisations qui n’utilisent pas de solution de gestion des métadonnées. C’est une composante essentielle de toute initiative de gouvernance des données.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
La gestion des métadonnées permet à diverses personnes au sein de l’entreprise de répondre à des demandes spécifiques tout en respectant une vue cohérente des données.
Analyse : pour des analyses plus perspicaces, les utilisateurs explorent, interprètent et fournissent des données pour leurs programmes d’analyse à l’aide de catalogues de données en libre-service et de processus réglementés. Cela peut aider à répondre à des questions telles que « Quel est le meilleur ensemble de données de vente pour mon travail d’analyse ? »
Opérations : pour améliorer la qualité opérationnelle, les équipes trouvent, collectent et gèrent toutes les ressources de métadonnées de l’entreprise et les lignées de données. Cela peut aider à répondre à des questions telles que « Quels systèmes sont impliqués dans la finalisation des commandes des clients ? »
Conformité : Nous pouvons aider nos programmes de conformité avec des fonctionnalités de gouvernance des données, y compris la confidentialité des données, pour répondre aux exigences réglementaires (RGPD, CCPA, BCBS 239, etc.). Les équipes de gouvernance des données sont capables d’identifier les éléments de données critiques, de documenter les définitions et de générer des rapports sur la conformité. Cela peut aider à répondre à la question « Où conservons-nous et traitons-nous les renseignements personnels ? »
La gestion des métadonnées est définie comme le processus de bout en bout et le cadre de gouvernance pour le développement, le contrôle, l’amélioration, l’attribution, la définition et la gestion d’un schéma de métadonnées, d’un modèle ou d’un autre système d’agrégation structuré, indépendamment ou au sein d’un référentiel, ainsi que les processus de support associés (souvent pour permettre la gestion du contenu). Les URL, les images et les vidéos, par exemple, sont accessibles à partir d’un triple tableau d’objets, d’attributs et de valeurs dans les applications Web.
La plupart des entreprises ont une architecture de l’information qui imite une librairie surpeuplée et désorganisée. Les données sont accessibles partout. Dans la plupart des entreprises, elles ne sont ni catégorisées ni documentées, ce qui rend incroyablement difficile de découvrir l’élément recherché.
C’est le problème fondamental : l’impossibilité de découvrir des données, et par conséquent un manque d’utilité des données. Et la situation ne fait qu’empirer. Sur dix ans, les organisations peuvent passer de plusieurs giga-octets à des téraoctets puis à des pétaoctets. Pour obtenir un avantage concurrentiel à une époque où « les données sont le nouveau pétrole », les entreprises qui réussissent doivent être en mesure de localiser et d’utiliser toutes leurs données. Les compétences descriptives et de recherche de la gestion des métadonnées sont essentielles pour découvrir et utiliser correctement ces données.
La gestion des métadonnées est particulièrement cruciale, car les significations peuvent varier en fonction du contexte du matériel. Considérez comment les différents groupes voient et comprennent le terme « client ». Par exemple, que vous parliez à des professionnels de l’informatique, des ventes ou de la conformité, ils peuvent avoir des points de vue différents sur ce que les clients représentent et sur la façon dont leurs données sont traitées. Les données sur les consommateurs peuvent être axées sur la création de rapports d’analyse et de tableaux de bord pour l’organisation, ainsi que sur les exigences plus techniques du stockage de ces données pour le service informatique. Lorsqu’on leur demande où les données « client » sont stockées, le service informatique peut répondre : « C’est dans notre entrepôt de données d’entreprise que nous utilisons pour les rapports, depuis 2015 ». Sauf que nous avons maintenant des données client dans le lac de données à la suite de l’achat récent. Ces données se trouvent dans le lac de données et doivent être converties avant que nous puissions en rendre compte. » Par conséquent, les données « clients » peuvent être fortement axées sur l’analyse ou avoir un aperçu historique.
Le personnel de vente peut être plus préoccupé par les opérations, par exemple la façon dont ils exploitent actuellement les données des clients pour les ventes. Pour eux, cela peut se référer simplement à des clients actifs ou à des données client au niveau du compte (telles que le nom de l’entreprise), plutôt qu’à tous les clients dans l’historique de l’entreprise. Les équipes de vente peuvent faire référence aux données client par la dénomination sociale plutôt que par le nom de la personne. En outre, le département de Conformité peut prendre en compte les données des consommateurs en tant que personnes, car leur utilisation principale des données est de se conformer aux réglementations, telles que le RGPD.
Comme nous pouvons le voir, le problème ne repose pas seulement sur les définitions, mais sur l’incohérence des définitions entre ces nombreuses équipes et procédures. De plus, les données sont en constante augmentation. Pour faire d’amples analyses, nous devons être en mesure de localiser nos données. Pour les opérations, nous voulons comprendre toutes les différentes applications et d’où proviennent leurs données. La conformité garantit que l’entreprise respecte les réglementations, tandis que l’informatique se préoccupe principalement de la création d’analyses et de la tenue d’un historique.
La gestion des métadonnées permet de fournir aux départements de l’entreprise les métadonnées dont ils ont besoin pour comprendre et administrer les systèmes, les données et l’ensemble de l’entreprise, ainsi qu’une vue uniforme des données dans l’ensemble de l’organisation. C’est la seule méthode pour qu’une entreprise mène correctement ses tâches et qu’elle garantisse la réalisation correcte des actions.
Si une entreprise souhaite atteindre un degré spécifique de littératie des données, les différents types de persona au sein de l’organisation doivent travailler ensemble. La littératie des données nécessite une collaboration. Les équipes individuelles ne peuvent pas le faire seules et s’attendre à arriver à la même conclusion. Pour tout contrôler et permettre aux gestionnaires de données de communiquer avec les consommateurs de données, il faut une solution unique.
Voyons comment les différentes équipes utilisent la gestion des métadonnées. Les équipes de gouvernance, par exemple, peuvent être plus préoccupées par les définitions et la conformité réglementaire, mais elles doivent collaborer avec l’équipe informatique. Les équipes informatiques peuvent cataloguer les systèmes physiques qui stockent les informations, documenter les différents contrôles et la sécurité qu’elles ont introduits autour de ce système et collaborer avec les différentes équipes qui gèrent le système pour s’assurer qu’elles ont toutes reçu une formation en matière de confidentialité et de conformité, mais elles doivent également interagir avec l’équipe de conformité. Ensuite, il y a les utilisateurs d’analyse, qui consomment une grande partie de ces données et veulent vérifier qu’ils adhèrent aux principes de gouvernance et suivent les procédures établies par les services de sécurité et informatiques. Toutes ces équipes doivent collaborer les unes avec les autres à différents moments.
Aujourd’hui, une grande partie des métadonnées est répartie sur de nombreuses applications et plateformes. En conséquence, il y a un manque de connectivité entre les silos de métadonnées. Par exemple, certaines entreprises utiliseront des programmes ETL et enregistreront correctement leurs informations. Elles ont des applications supplémentaires dédiées à la gouvernance des données et les stockent correctement et ont également des applications supplémentaires qui enregistrent les informations du catalogue de données indépendamment. Toutes les données sont liées et doivent être au même endroit pour permettre une intégration, une cohérence et un contrôle accrus via un système complet de gestion des métadonnées.
Un logiciel complet de gestion des métadonnées est une solution unifiée pour capturer et gérer toutes les métadonnées en un seul endroit. Recherchez les fonctionnalités suivantes dans notre solution :
Service de gestion des métadonnées : découvrez, collectez et gérez toutes vos métadonnées pour divers éléments tels que les définitions d’entreprise, les glossaires et les règles en un seul endroit.
Documenter et soutenir nos politiques de gouvernance et nos activités de conformité réglementaire à l’aide d’une solution de gouvernance des données.
Catalogue de données : pour la recherche, la collaboration et l’octroi de l’accès aux ressources de données essentielles, cataloguez toutes les données physiques sur les systèmes sous-jacents qui les hébergent.
Fourni en tant que service : 100% SaaS et facilement fourni
La gestion des métadonnées de bout en bout sera possible avec une solution complète. Il s’agit notamment des éléments suivants :
Extraction et découverte : automatisez la collecte de métadonnées à partir de systèmes locaux ou cloud.
Magasin de métadonnées : un référentiel centralisé pour toutes vos métadonnées commerciales et techniques.
Lignée et classification : catégorisation des actifs de métadonnées basée sur l’apprentissage automatique en éléments de données et en lignée visuelle.
Gouvernance et sécurité : plate-forme tout-en-un avec le vocabulaire de l’entreprise, des politiques de gouvernance des données et une conformité réglementaire.
Recherche et collaboration : recherchez dans la bibliothèque complète de données avec l’aide de commentaires, d’évaluations et de balises.
KPI pour la qualité des données : surveillez les mesures critiques de la qualité des données dans toutes les métadonnées.
Intégration et provisionnement : rendre les métadonnées disponibles en tant que service. L’accès aux données via le catalogue est fourni.
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Les appareils périphériques, l’IoT et l’IA entraînent un changement dans la gestion des métadonnées. Il est de plus en plus nécessaire d’utiliser les métadonnées pour extraire plus de valeur des données.
L’impact des métadonnées sur les paramètres de production (et la productivité) dépendra davantage du catalogage de ses nombreuses variétés, de la cartographie, de la modélisation des données, de l’apprentissage automatique et de l’edge computing. Ceux qui sont efficaces dans la mise en œuvre des métadonnées dans ces domaines bénéficieront de la gestion des métadonnées.
Les techniques intégrées d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) facilitent la catégorisation des métadonnées et le séquençage des données (horizontales, verticales, réglementaires). Fournir le contexte des données, la cohérence et le contrôle nécessaires pour atteindre une efficacité, des performances et une prise de décision intelligentes maximales au sein de toutes nos équipes et de nos départements.
La qualité des données est de plus en plus assurée par l’automatisation à mesure que le pipeline de données est régi et opérationnalisé au profit de toutes les parties prenantes des données. Toutes les erreurs de données et les incohérences au sein des sources de données connectées d’une organisation sont enregistrées en temps réel, ce qui se traduit par une meilleure qualité globale des données. Cela allonge également le temps nécessaire pour obtenir des informations à partir des données.
Des niveaux de précision plus élevés allant jusqu’à 70 % permettent d’accélérer la livraison des projets pour le transport et le déploiement des projets en les automatisant. La gestion automatisée des métadonnées collecte des métadonnées à partir de nombreuses sources de données, mappe tous les éléments de données de leurs sources à leurs cibles et améliore l’intégration des données sur plusieurs plateformes.
Actuellement, les scientifiques des données passent jusqu’à 80 % de leur temps à obtenir et à comprendre les données, ainsi qu’à résoudre les problèmes, plutôt qu’à les analyser pour en tirer une valeur significative. Ce temps peut être considérablement réduit en utilisant de meilleures opérations et analyses de données, ce qui permet d’obtenir des informations plus rapides avec un accès aux métadonnées sous-jacentes.
L’utilisation de systèmes et de procédures de gestion des métadonnées automatisés et reproductibles se traduit par une productivité accrue et une réduction des coûts.
Les règles relatives aux données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), la Loi sur l’assurance maladie et la responsabilité en matière de portabilité (HIPAA) et la Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), doivent être suivies en fonction de l’endroit où une entreprise a son siège social et du type d’activités qu’elle mène. Les audits de conformité peuvent être erronés si des données cruciales ne sont pas collectées, cataloguées, catégorisées et normalisées dans les procédures d’intégration. La gestion des métadonnées garantit que les documents sensibles sont immédiatement reconnus et étiquetés, qu’ils sont ensuite enregistrés automatiquement et que leurs flux sont capturés, de sorte qu’ils sont rapidement repérés et que leur utilisation dans plusieurs processus est facilement détectée.
La gestion des métadonnées favorise la transformation numérique en permettant de comprendre quelles données existent et leur valeur potentielle.
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