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Gestione dei metadati: l'approccio di Informatica

Crea una base comune di metadati attivi per favorire la collaborazione tra business e IT

Qual è il tuo livello di comprensione dei dati? Sai da dove provengono, dove si trovano o se sono pertinenti per le tue iniziative di analytics o reportistica?

Per comprendere meglio tutte le informazioni disponibili nella tua azienda e sfruttarne appieno il valore, hai bisogno di un contesto di riferimento. I metadati forniscono questo elemento fondamentale, consentendoti di comprendere meglio la qualità, la rilevanza e il valore dei tuoi dati.

I metadati consentono di scoprire i dati, comprenderne le relazioni, monitorare il modo in cui vengono utilizzati e valutare i vantaggi e i rischi associati al loro utilizzo. Mentre i dati continuano a crescere a un ritmo vertiginoso e la loro distribuzione è sempre più estesa, questi si stanno trasformando in processi mission-critical; ecco perché la gestione dei metadati svolge oggi un ruolo centrale e strategico nella promozione della digital transformation.

Guarda Amit Walia, President of Products and Marketing di Informatica, illustrare le ragioni per cui la gestione dei metadati è fondamentale per il successo nell'era dei dati 3.0.

I metadati diventano ancora più preziosi se sono attivi, cioè arricchiti dal machine learning, ampliati dalla conoscenza umana e integrati. Ciò rende i più ampi processi di gestione dei dati sempre più intelligenti e dinamici. I metadati attivi possono essere la base fondamentale di un sistema di gestione dei dati ben strutturato, offrendo vantaggi per l'intero ciclo di vita dei progetti legati ai dati. Ad esempio, i metadati possono evidenziare dati mancanti, errati o anomali. Attingendo ai metadati, i sistemi possono correggere e arricchire automaticamente i dati inseriti in un report, evitando errori costosi e aumentando la qualità degli analytics, contribuendo a migliorare il processo decisionale.

Informatica Metadata Management

L'approccio di Informatica per la gestione dei metadati è ideato per aiutare le aziende a sfruttare appieno il valore di tutti i loro dati con i metadati attivi. Informatica Metadata Management consente alle aziende di iniziare questo percorso sfruttando quattro categorie principali di metadati:

  • Metadati tecnici: schemi di database, mappature e codice, trasformazioni e controlli di qualità
  • Business: termini di glossario, procedure di governance, applicazione e contesto di business
  • Operatività e infrastruttura: statistiche di runtime, indicazioni di data e ora, metriche di volume, informazioni sui log, informazioni di sistema e posizione
  • Utilizzo: valutazioni degli utenti, commenti, modelli di accesso

I metadati di queste quattro categorie rappresentano gli elementi fondanti per una base di metadati comune. Informatica Metadata Management utilizza una vasta gamma di funzionalità per creare questa base condivisa:

  • Raccolta: esegue la scansione dei metadati da tutti i sistemi di dati aziendali su cloud e on-premise, inclusi database e file system, strumenti e processi di integrazione e strumenti di analytics e data science, con un elevato livello di fedeltà.
  • Cura: documenta la visualizzazione dei dati dalla prospettiva del business con termini di glossario, concetti, relazioni e processi. Incrementa i metadati raccolti con tale contesto aziendale. Raccoglie i dati immessi dall'utente sotto forma di valutazioni, recensioni e certificazioni per valutare l'utilità delle risorse di dati per altri utenti.
  • Deduzione: applica funzionalità di intelligence per ricavare relazioni non ovvie tra i metadati raccolti, tra cui il lineage e la somiglianza tra i dati, e classifica i set di dati più utili per diversi tipi di utenti.
 

Il potenziale di una piattaforma di metadati unificata

Raccogliendo metadati tecnici, aziendali, operativi e di utilizzo, Informatica crea un grafico delle conoscenze dei data asset di un'azienda e delle relative relazioni. Rendiamo attivo questo grafico dei metadati applicando l'intelligenza artificiale e il machine learning, integrando quest'ultimo con tutte le nostre soluzioni di gestione dei dati.

I metadati attivi fungono da base unificata per Intelligent Data Platform di Informatica, una piattaforma integrata e modulare che ti consente di crescere ed evolverti alla tua velocità, soddisfacendo al contempo tutti i tuoi requisiti di gestione dei dati. Tale soluzione alimenta l'intelligence del motore CLAIRE™, la prima intelligenza artificiale del settore basata sui metadati, per accelerare e automatizzare i processi di gestione e governance dei core data. CLAIRE sfrutta i metadati per rilevare automaticamente i domini di dati, classificare i dati, identificare dati simili e altre relazioni di dati, consigliare le azioni successive più appropriate da intraprendere e associare termini aziendali a dataset fisici.

Rendendo un catalogo di dati intelligente parte integrante dell'infrastruttura dei dati, potrai garantire che i metadati attivi siano integrati in tutti i tuoi processi di gestione dei dati. Informatica Enterprise Data Catalog ti aiuta ad acquisire i metadati a livello aziendale e a trasformarli in metadati attivi utilizzando connettori estesi che eseguono la scansione e indicizzano i metadati potenziati con l'intelligence di CLAIRE. I metadati attivi consentono l'automazione e rendono più semplici ed efficaci la creazione, l'implementazione e l'utilizzo di applicazioni di gestione dei dati per analytics, data science, governance e qualsiasi altra priorità aziendale basata sui dati.

 

I vantaggi della gestione dei metadati attivi

Ecco alcune modalità attraverso cui l'approccio di Informatica per la gestione dei metadati attivi offre valore aggiunto durante l'intero ciclo di vita della gestione dei dati:

  • Analytics di nuova generazione
    • Consente processi self-service tramite semplice ricerca, discovery e consigli per i dati pertinenti
    • Fornisce una visione completa dei dati, tra cui lineage, relazioni e qualità per migliorare la fiducia nei dati utilizzati per finalità di analytics
    • Aiuta ad accelerare i progetti AI/ML con una migliore visibilità dei dati per una preparazione, analisi e sviluppo agili dei modelli ML per le applicazioni di intelligenza artificiale
  • Data Quality and Governance
    • Rileva, classifica e documenta i data element chiave per aiutarti a dare priorità alle attività di governance dei dati
    • Fornisce metadati e lineage dettagliati per collegare il contesto tecnico e quello aziendale in ambito di data governance
    • Documenta la data quality nel contesto dei sistemi e dei processi aziendali per aumentare la visibilità delle origini dei problemi relativi alla data quality
  • Privacy dei dati
    • Confronta le relazioni tra singoli soggetti e dati personali tra fonti strutturate e non strutturate per contribuire ad automatizzare le richieste di accesso dei soggetti interessati
    • Tiene traccia dello stato di protezione, dell'accesso, della proliferazione e dell'esposizione dei dati sensibili per aumentare la trasparenza nella conformità
  • Master Data Management
    • Rileva e accelera l'onboarding di nuove fonti di dati che dovrebbero far parte dei tuoi dati master
    • Deduce e consiglia attributi e strutture gerarchiche aggiuntive per semplificare l'arricchimento dei modelli di dati master
  • Modernizzazione del Cloud
    • Consente una comprensione globale del panorama dei dati per aiutare a stabilire la priorità di dataset e workload per la migrazione sul cloud
    • Fornisce un lineage e un'analisi di impatto dettagliati per supportare la migrazione sul cloud con interruzioni minime
  • Data Integration
    • Accelera lo sviluppo di pipeline di integrazione dei dati con consigli sulle mappature per estrarre, trasformare e distribuire i dati
    • Ricava automaticamente la struttura da file disorganizzati di dispositivi e log, rendendoli più semplici da utilizzare ed elaborare
  • DevOps per la gestione dei dati
    • Fornisce analytics predittive e raccomandazioni per la pianificazione della capacità futura
    • Aiuta a gestire efficacemente le modifiche con visualizzazioni dettagliate del lineage e una logica di business che consentono un'analisi dell'impatto di tipo "what-if"

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