Les métadonnées fournissent des informations sur les data (des données sur les données en somme !) : caractéristiques, contextualisation, signification, usages prévus, lineage, etc. Une gestion efficace a donc un impact direct sur la qualité globale des données mais aussi leur gouvernance et leur conformité dans la durée.
Les métadonnées permettent donc à ceux qui sont amenés à exploiter les données, à mieux les comprendre et à les utiliser.
Quels sont les différents types de métadonnées ?
- Métadonnées descriptives : elles contiennent les informations de base comme le titre, la date de création, l’auteur et le format
- Métadonnées structurelles : elles décrivent comment les données sont structurées comme les relations entre les différents éléments et la manière dont elles doivent être visualisées ou exposées
- Métadonnées administratives : Elles donnent les informations sur la gestion des données comme qui en est responsable ou propriétaire, les droits et les accès ainsi que les règles de sauvegarde (ou de suppression)
- Métadonnées business : Elles décrivent le contexte, les processus et les règles métiers
Quel prérequis à la mise en place un Metadata Management efficace ?
Le stockage des métadonnées dans un référentiel centralisé est essentiel.
Cela permet de rechercher, extraire et mettre à jour les données tout au long de leur cycle de vie. Les metadata sont organisées et classées. On a ainsi l’assurance que les données sont toujours « fraiches » et correctes. Alors que les pipelines de données deviennent de plus en plus volumétriques et en temps réel, stocker les données en silos de manière traditionnelle nuit à la qualité des données, leur accessibilité, génère des incohérences et des erreurs. Un référentiel centralisé facile le travail des ingénieurs data et des analystes.
Quels avantages du Metadata Management ?
- Meilleure accessibilité des données
- Gouvernance et sécurité renforcés
- Prise de décision facilitée grâce à la meilleure compréhension et partage des données
- Qualité des données améliorée