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Gerenciamento de metadados: a abordagem Informatica

Crie uma base comum de metadados ativos para unir os usuários de TI e de negócios

Você compreende bem seus dados? Você pode dizer de onde eles vieram, a que se referem ou se são relevante para suas iniciativas de análise ou geração de relatórios?

Para entender melhor todas as informações disponíveis em sua empresa e liberar todo o seu valor, você precisa de contexto. Os metadados fornecem esse elemento crucial, permitindo que você entenda melhor a qualidade, a relevância e o valor dos dados.

Os metadados ajudam você a descobrir dados, compreender relações de dados, acompanhar como eles são usados e avaliar o valor e os riscos associados ao seu uso. À medida que os dados continuam a crescer a uma taxa explosiva e se tornam mais distribuídos, eles estão se transformando em processos críticos, e é por isso que o gerenciamento de metadados agora desempenha um papel central e estratégico na transformação digital.

Assista ao Presidente de produtos e marketing da Informatica, Amit Walia, explicar por que o gerenciamento de metadados é fundamental para o sucesso na era do Data 3.0.

Os metadados de tornam ainda mais valiosos se estiverem ativos, sobrepostos ao aprendizado de máquina, aprimorados com o conhecimento humano e integrados. Isso torna os processos mais amplos de gerenciamento de dados inteligentes e dinâmicos. Os metadados ativos podem ser a base vital de um sistema de gerenciamento de dados bem arquitetado, proporcionando benefícios em todo o ciclo de vida dos projetos de dados. Por exemplo, os metadados podem realçar dados ausentes, incorretos ou anômalos. Ao acessar os metadados, seus sistemas podem corrigir e enriquecer automaticamente os dados inseridos em um relatório, evitando erros dispendiosos e melhorando a qualidade da análise para aprimorar a tomada de decisões.

Gerenciamento de metadados da Informatica

A abordagem de gerenciamento de metadados da Informatica foi projetada para ajudar as empresas a aproveitar totalmente o valor de todos os seus dados com metadados ativos. O Informatica Metadata Management permite que as empresas iniciem essa jornada ao explorar quatro categorias principais de metadados:

  • Técnico: esquemas de banco de dados, mapeamentos e códigos, transformações, verificações de qualidade
  • Negócios: termos de glossário, processos de governança, contexto de aplicativos e negócios
  • Operacional e infraestrutura: estatísticas de tempo de execução, carimbos de data/hora, métricas de volume, informações de registro, informações de sistema e localização
  • Uso: classificações do usuário, comentários, padrões de acesso

Os metadados nessas quatro categorias se tornam a fundação para uma base de metadados comum. O Informatica Metadata Management usa um conjunto completo de recursos para criar essa base compartilhada:

  • Coletar: verifique os metadados de todos os sistemas de dados de uma empresa na nuvem e no local, incluindo bancos de dados e sistemas de arquivos, ferramentas e processos de integração e ferramentas de análise e ciência de dados, com um alto nível de fidelidade.
  • Curadoria: documentar a exibição comercial dos dados com termos de glossário, conceitos, relacionamentos e processos. Amplie os metadados coletados com este contexto empresarial. Colete informações do usuário na forma de classificações, análises e certificações para ajudar a avaliar a utilidade dos ativos de dados para outros usuários.
  • Inferir: aplicar inteligência para originar relacionamentos não óbvios nos metadados coletados, incluindo linhagem de dados, similaridade de dados e classificação dos conjuntos de dados mais úteis para diferentes tipos de usuários.
 

O poder de uma plataforma unificada de metadados

Ao reunir metadados técnicos, comerciais, operacionais e de uso, a Informatica cria um gráfico de conhecimento dos ativos de dados de uma empresa e seus relacionamentos. Tornamos esse gráfico de metadados ativo aplicando IA e aprendizado de máquina e integrando-o a todas as nossas soluções de gerenciamento de dados.

Os metadados ativos servem como a base unificadora para a Intelligent Data Platform da Informatica, uma plataforma integrada e modular que permite que você cresça e evolua em sua própria velocidade, ao mesmo tempo em que permite atender a todos os seus requisitos de gerenciamento de dados. Ela abastece a inteligência no mecanismo CLAIRE™, a primeira inteligência artificial do setor orientada por metadados, para acelerar e automatizar o gerenciamento de dados principais e os processos de governança. CLAIRE utiliza metadados para descobrir automaticamente domínios de dados, classificar dados, identificar dados semelhantes e outros relacionamentos de dados, recomendar as próximas melhores ações e associar os termos de negócios a conjuntos de dados físicos.

Ao fazer de um catálogo de dados inteligente uma parte essencial da sua infraestrutura de dados, você pode garantir que os metadados ativos sejam integrados a todos os seus processos de gerenciamento de dados. O Informatica Enterprise Data Catalog ajuda você a capturar metadados em toda a empresa e transformá-los em metadados ativos usando conectores abrangentes que analisam e indexam metadados aumentados com a inteligência do CLAIRE. Os metadados ativos adicionam automação e tornam mais fácil e eficiente para os usuários criarem, implementarem e operarem aplicativos de gerenciamento de dados para análise, ciência de dados, governança e qualquer outra prioridade de negócios orientada por dados.

 

Benefícios do gerenciamento ativo de metadados

Veja a seguir algumas maneiras pelas quais a abordagem de gerenciamento de metadados ativo da Informatica agrega valor em todo o ciclo de vida de gerenciamento de dados:

  • Análises de próxima geração
    • Permite o autoatendimento por meio de pesquisa simples, descoberta e recomendações de dados relevantes
    • Fornece uma visão completa dos dados, incluindo linhagem, relacionamentos e qualidade, para melhorar a segurança e a confiança nos dados para análise
    • Ajuda a acelerar projetos de IA/ML com visibilidade de dados aprimorada para preparação, análise e desenvolvimento ágeis de modelos de ML para aplicativos de IA
  • Qualidade e governança de dados
    • Descobre, classifica e documenta os principais elementos de dados para ajudá-lo a priorizar atividades de governança de dados
    • Fornece metadados detalhados e linhagem para preencher o contexto técnico e comercial para a governança de dados
    • Documenta a qualidade dos dados no contexto de sistemas e processos de negócios para aumentar a visibilidade de fontes de problemas de qualidade de dados
  • Privacidade de dados
    • Compara relacionamentos entre tópicos individuais e dados pessoais, entre fontes estruturadas e não estruturadas, para ajudar a automatizar as solicitações de acesso aos tópicos
    • Monitora o status de proteção, o acesso, a proliferação e a exposição a riscos de dados confidenciais para aumentar a transparência da conformidade
  • Master Data Management
    • Detecta e acelera a integração de novas fontes de dados que deveriam fazer parte de seus dados mestres
    • Infere e recomenda atributos adicionais e estruturas de hierarquia para simplificar o enriquecimento de modelos de dados mestre
  • Modernização da nuvem
    • Permite uma compreensão abrangente do cenário de dados para ajudar a priorizar conjuntos de dados e cargas de trabalho para a migração para a nuvem
    • Fornece uma análise detalhada de linhagem e impacto para dar suporte à migração para a nuvem com o mínimo de interrupções
  • Integração de dados
    • Acelera o desenvolvimento de canais de integração de dados com recomendações sobre mapeamentos para extrair, transformar e entregar dados
    • Origina automaticamente a estrutura a partir de arquivos de registro e dispositivo desorganizados, tornando mais fácil entendê-los e trabalhar com eles
  • DevOps for Data Management
    • Fornece análises preditivas e recomendações para planejamento futuro de capacidade
    • Ajuda a gerenciar as alterações de forma eficaz com visualizações detalhadas de linhagem e lógica de negócios que permitem análises de impacto hipotético

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