Metadados é a força vital de gerenciamento de dados moderno — É a chave para poder confiar nos seus dados, tomar melhores decisões com base neles e liberar todo o seu valor. Em termos simples, metadados são os dados sobre os dados. Os metadados podem indicar se os dados são sensíveis. (como dados internos), financeiros (um número de cartão de crédito) ou que devem ser protegidos (dados pessoais de clientes) — e podem ser categorizados como técnicos, comerciais, operacionais, aumentados e inferidos.
Disciplinas de gerenciamento de dados, como governança de dados, visão 360 do cliente, DataOps, tecido de dados A aplicação das políticas de privacidade e outras áreas dependem de metadados essenciais. Enquanto isso, as iniciativas de ciência de dados e análise dependem da capacidade de pesquisar metadados utilizando inteligência artificial para revelar descobertas importantes.
Um dos principais desafios das soluções tradicionais de gerenciamento de metadados é que muitas atividades giram em torno da busca e catalogação de dados de metadados em formato estático (frequentemente manual). Muitos repositórios de metadados estão desatualizados e não atendem às necessidades de tempo real para BI e ciência de dados. Essa abordagem passiva de metadados não funciona mais bem para governança e conformidade de dados — e não é escalável para o ambiente de dados atual. Pior ainda, a incapacidade de identificar com precisão os metadados e os dados subjacentes é muito menos útil, seja para programas de segurança, privacidade ou governança.
Por que os metadados ativos mudam o jogo
As organizações estão se tornando cada vez mais dependentes de metadados ativosA parte “ativa” amplia a antiga abordagem passiva. Isso significa descobrir e capturar metadados em tempo real, exigindo um catálogo de dados sempre atualizado e preciso. “Ativo” também se refere à inferência de atributos de metadados que podem ser usados para conectar fontes de dados que, à primeira vista, podem não parecer semelhantes.
Um hub de metadados ativo — pense nisso como um middleware de metadados — utiliza um catálogo de dados aprimorado por aprendizado de máquina para permitir orquestração, enriquecimento e aplicação de políticas. Isso significa não apenas conectar e capturar metadados de diversas fontes de dados, mas também integrar-se a outras ferramentas de gerenciamento de dados, permitindo que os metadados sejam trocados, enriquecidos e compartilhados a partir de um hub de metadados ativo, que se torna a fonte autorizada de metadados em toda a organização.
Para ser eficaz, um hub de metadados ativo deve ser o ponto central de um ecossistema aberto, facilmente acessível por meio de integrações diretas e APIs, e capaz de se integrar a toda a pilha tecnológica atual.
Tudo se resume aos dados.
Os dados são a força vital dos negócios — e é mais importante do que nunca que as organizações conheçam seus dados, confiem neles e os compreendam. É mais importante do que nunca que as organizações sejam capazes de responder a perguntas como:
- Posso confiar nos meus dados?
- Eu entendo meus dados?
- Consigo identificar, rastrear e gerenciar os ativos de dados corretos em governança de dados, visão 360º do cliente e DataOps? tecido de dados, privacidade e segurança ferramentas?
- Meus dados críticos estão protegidos da maneira correta?
Como superar os desafios comuns na adaptação de um hub de metadados
Mudar estratégias e tecnologias nunca é fácil, mas com os dados assumindo um papel fundamental nos negócios, a transição para algo que possa evoluir com a sua organização é crucial. Falando em dados: diferentes fontes de dados e ferramentas de gerenciamento de dados têm esquemas, estruturas e conectividades diferentes. Integrar essas diferentes fontes de dados — e o conteúdo e contexto por trás delas — em um hub de metadados ativo pode ser um desafio.
Ao processar dados por meio desse middleware de metadados, é importante garantir que a integridade dos dados e dos elementos de metadados sejam mantidos intactos à medida que os metadados são aprimorados e enriquecidos. Esta é uma nova forma de gerenciar metadados e, como tudo que é novo, geralmente são necessárias novas ferramentas, abordagens e habilidades para que a próxima etapa seja bem-sucedida.
Então, por onde começar? Descubra quais fontes de dados e ferramentas estão vinculadas ao projeto, revise o estado atual e as lacunas em sua estratégia de dados e defina marcos claros para o sucesso ao longo do caminho. Depois de concluir essas etapas, identifique ferramentas, serviços e habilidades que possam abordar proativamente essas lacunas. Certifique-se de alinhar as iniciativas existentes — minimização de dados, validação de dados, migração de dados — para obter mais de seus projetos e recursos atuais.
Conclusão
Os desafios relacionados a dados são complexos e estão em constante evolução. Sem visibilidade e controle sobre seus dados, as organizações ficam no escuro. Ao incorporar metadados ativos em suas estratégias de dados, as organizações podem "acender as luzes", o que significa ser capazes de:
- Determine quais dados são importantes para o seu negócio — nem todos os dados são iguais; nem todos os dados são armazenados juntos.
- Coletar metadados de todas as diferentes fontes de dados. em todo o seu ambiente.
- Adicione contexto de negócios para que você tenha uma visão geral: o contexto é fundamental.
- Conecte dados, metadados e atividades para ampliar a compreensão do quê, do porquê e do quem.
- Enriquecer as ferramentas existentes com conhecimento adicional — adicionando insights focados em riscos e baseados no contexto para tomar melhores decisões.
Essas etapas são cruciais para a próxima geração de gerenciamento de dados moderno — e para o futuro dos dados.
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