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元数据管理:Informatica 方案

构建活动元数据的共同基础,将业务和 IT 用户整合在一起

您对数据的了解程度如何?您能不能分辨它来自哪里、在何处引用,或它是否与您的分析或报告计划相关?

要更好地了解企业中的所有可用信息并释放其全部价值,您需要背景信息。元数据提供了这一关键要素,使您能够更好地了解数据的质量、相关性和价值。

元数据可帮助您发现数据、了解数据关系、跟踪数据的使用方式,以及评估与其使用相关的价值和风险。随着数据继续以爆炸式速度增长并变得更加分散,这些数据正在转变为任务关键型流程,这就是为什么元数据管理现在在推动数字化转型方面发挥着核心战略作用的原因。

查看 Informatica 产品和营销总裁 Amit Walia 介绍为何元数据管理是 Data 3.0 时代成功的基础。

如果元数据处于活动状态,即与机器学习、人类知识相结合并集成在一起,它将变得更加有价值。它使更广泛的数据管理流程变得智能且动态。活动元数据可以成为结构良好的数据管理系统的重要基础,从而在数据项目的整个生命周期中产生效益。例如,元数据可以凸显缺失、不正确或异常的数据。通过引入元数据,您的系统可以自动更正并充实输入到报告中的数据,避免代价高昂的错误并提高分析质量,从而改善决策。

Informatica Metadata Management

Informatica 的元数据管理方法旨在通过活动元数据帮助企业充分利用其所有数据的价值。Informatica Metadata Management 允许企业通过引入四个主要类别的元数据来开始这一旅程:

  • 技术:数据库架构、映射和代码、转换、质量检查
  • 业务:词汇表术语、治理流程、应用程序和业务语境
  • 操作和基础架构:运行时统计信息、时间戳、数量指标、日志信息、系统和位置信息
  • 用法:用户评级、注释、访问模式

这四个类别中的元数据构成了通用元数据的基础。Informatica Metadata Management 通过一系列丰富的功能来创建此共享基础:

  • 收集:通过云和企业本地部署从企业的所有数据系统中扫描元数据,包括数据库和文件系统、集成工具和流程以及分析和数据科学工具,并且具有高保真度。
  • 整理:使用词汇表术语、概念、关系和流程记录数据的业务视图。利用此业务语境扩充收集的元数据。以评级、评论和认证的形式收集用户意见,以帮助评估数据资产对其他用户的有用性。
  • 推断:应用智能来获取在收集的元数据中不明显的关系,包括数据沿袭,数据相似性并为不同类型的用户排列最有用的数据集。
 

统一元数据平台的强大功能

通过收集技术、业务、运营和使用情况的元数据,Informatica 可以创建企业数据资产及其关系的知识图。我们通过应用 AI 和机器学习并将其与我们的所有数据管理解决方案集成,使此元数据图处于活动状态。

活动元数据是 Informatica Intelligent Data Platform 的统一基础,这个集成和模块化平台可让您以自己的速度增长和发展,同时使您能够满足所有数据管理要求。它为业界首个元数据驱动的人工智能 CLAIRE™ 引擎提供了智能动力,以加速和自动化核心数据管理和治理流程。CLAIRE 利用元数据自动发现数据域、对数据进行分类、识别类似数据和其他数据关系、建议下一个最佳操作并将业务术语与物理数据集关联。

通过将智能数据目录作为数据基础结构的核心部分,可以确保将活动元数据集成到所有数据管理流程中。Informatica Enterprise Data Catalog 帮助您捕获企业范围内的元数据,并使用广泛的连接器将其转换为活动的元数据,这些连接器通过CLAIRE 获得的智能增强的元数据进行扫描和索引。活动元数据增强了自动化,使用户能够更轻松、更高效地构建、部署和操作数据管理应用程序,以实现分析、数据科学、治理和任何其他数据驱动型业务优先项。

 

活动元数据管理的优势

以下是 Informatica 的活动元数据管理方法在整个数据管理生命周期中创造价值的几种方法:

  • 下一代数据分析
    • 通过简单的搜索、发现和相关数据的建议实现自助服务
    • 提供数据的完整视图,包括沿袭、关系和质量,以提高对分析数据的信任和信心
    • 通过改善数据可见性来帮助加速 AI / ML 项目,从而为 AI 应用程序进行敏捷的数据准备、分析和 ML 模型开发
  • 数据质量和数据治理
    • 发现、分类和记录关键数据元素,以帮助您确定数据治理活动的优先级
    • 提供详细的元数据和沿袭,以连接数据治理的技术和业务场景
    • 记录在业务系统和流程环境中的数据质量,以增加对数据质量问题根源的可见性
  • 数据隐私权
    • 在结构化和非结构化数据源之间关联各个主体和个人数据之间的关系,以帮助自动化主体访问请求
    • 跟踪敏感数据的保护状态、访问、扩散和风险暴露情况,以提高合规性透明度
  • 主数据管理
    • 发现并加速引入应作为主数据一部分的新数据源
    • 推断和建议附加属性和层次结构,以简化主数据模型的扩充
  • 云现代化
    • 支持对数据环境的全面了解,以帮助确定云迁移的数据集和工作负载的优先级
    • 提供详细的沿袭和影响分析,以支持云迁移,同时最大程度地减少中断
  • 数据集成
    • 通过有关提取、转换和传递数据映射的建议,加快数据集成管道的开发
    • CLAIRE 可从杂乱无序的设备和日志文件中自动推导出结构,使这些文件变得更易于理解和使用。
  • 用于数据管理的 DevOps
    • 提供预测分析和建议,以供将来的容量规划使用
    • 通过详细的沿袭视图和业务逻辑帮助有效管理变动,从而实现模拟影响分析

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