データカタログとは何ですか?
データカタログは、組織が収集して処理するすべてのデータのインベントリです。規制要件により、組織は収集から使用に至るまで、常にデータを保護し保護することが義務付けられています。データカタログは、ガバナンスとデータ検出をサポートするためにデータを整理および分類します。コンテキストを共有することで、組織内で特定のデータセットが使用される理由と方法を誰もがすぐに理解できるため、運用効率が向上します。
データクラウドにはどのようなメリットがありますか?
整理ツールとしてのデータカタログを使用すると、データを簡単に検索し、その用途を特定できます。次にいくつかのメリットを示します。
迅速な資産発見
データカタログは、データを特定するプロセスを簡素化し、従業員の生産性を向上させるのに役立ちます。次に、説明タグを使用してデータを検索することで、各データセットのコンテキストと目的を理解しながら、関連するデータをすばやく見つけることができます。データがどこから来たのか、システム内をどのように移動するのか、どのように変換されるのかを把握できます。 データアナリストは、多くの場合、IT 部門に大きく依存せずに分析を行えるため、より迅速な洞察が得られます。
データ品質の向上
データカタログには、会社が新しいデータを取り込む際に従業員が入力する必要のあるいくつかのフィールドが必要です。ユーザーがカタログにアクセスすると、データの出所、変換プロセス、および編集日について読むことができるため、より自信を持って情報を操作できるようになります。完全性が高いと、データガバナンスのしやすさとデータ品質の向上に役立ちます。企業はこのデータカタログメタデータの生成を自動化して、少ない労力で包括的なデータカタログを提供することもできます。
効率性の向上
データカタログは、命名、定義、指標の一貫性を促進し、組織内のさまざまなチームがデータの理解と使用において足並みを揃えるようにします。すべてのデータ資産を可視化することで、組織はデータの重複を減らし、作業の重複を防ぎ、ストレージコストを最小限に抑えることができます。データサイエンティストが経験する生産性の向上は、全体的なコスト削減にも役立ちます。
強化されたセキュリティ
プライバシー規制により、組織は個人データがどこにあり、誰がアクセスしたかを知る必要があります。データカタログは、機密データを正しく処理し、アクセスを適切に許可するのに役立ちます。組織は、データの出所、アクセス者、使用方法を追跡できるため、規制遵守の取り組みを強化できます。
データクラウドにはどのようなユースケースがありますか?
組織はデータカタログを使用して、ストレージとデータ管理を合理化できます。以下は、データカタログのユースケースの一部です。
セルフサービス分析
データカタログには、どのようなデータが含まれており、企業がそれを何に使用しているかが詳細に説明されています。また、企業は、特に企業環境において、多くの類似したデータを区別し、データの取得と使用に関連するあらゆるプロセスをスピードアップできます。この透明性の向上により、ユーザーはどのデータを見ているのかをすばやく判断し、必要なすべての情報を 1 か所で見つけることができます。ストレージに大量のデータがあっても、技術者以外のデータユーザー向けのセルフサービス分析ワークフローを作成できます。
知識共有
データから実用的な洞察を引き出すには、コラボレーションが鍵となります。データカタログは、ユーザーがデータセットにコメント、評価、レビューできるようにすることで、コラボレーション環境を促進します。特定のデータセットに関する経験や知識を共有することで、ユーザーは協力して組織全体でリスクを軽減し、分析を加速できます。
データリネージ分析
データ問題のトラブルシューティング、影響分析の実行、またはコンプライアンス基準の遵守には、データの出所とさまざまなシステム内をどのように通過するかを理解することが重要です。データカタログはデータリネージを可視化し、ユーザーはソースから最終ターゲットまでのデータの流れを明確に把握できます。企業は、すべての従業員がすべてのデータ資産の正しい名前を理解できるようにする内部分類文書を作成できます。データカタログに参照ドキュメントまたはシートがあると、組織全体のデータの一貫性が高まります。
データカタログにはどのような情報が含まれていますか?
データカタログには、データ資産のインベントリを説明し、データに含まれる内容に関する追加情報を提供するメタデータが含まれています。メタデータフィールドを使用すると、データをすばやく検索してアセットを見つけることができます。データカタログには、次の例のようなさまざまなメタデータを含めることができます。
ビジネスメタデータ
ビジネスメタデータとは、ビジネスにもたらす価値に関連するあらゆる情報です。これには、ビジネスにおけるデータの使用に関する情報、規制コンプライアンスの詳細、他のユーザーにとって有益なビジネスコンテキストなどが含まれる場合があります。たとえば、データの機密性レベル、説明、場所、ユーザー、部門などのデータプロジェクトの注釈が含まれている場合があります。組織は通常、必要なビジネスデータを正確に定義し、いくつかの関連フィールドを含めます。
テクニカルメタデータ
テクニカルメタデータは、データセットの全体的な構造を記述します。データオブジェクトの構造について説明し、それらの関係、接続、インデックス、行、列、表形式についてコメントしています。また、このメタデータは、変換や分析への移行など、データが経なければならないプロセスに関するコンテキストをデータ専門家に提供します。ユーザーは、組織がどのように情報を整理して表示したかをすぐに理解できます。
運用メタデータ
オペレーショナルメタデータは、データの出所とその変換、更新、カーディナリティ、およびその他のプロセス識別マーカーに関するコメントです。運用メタデータを使用すると、データが組織にどのように入力されたか、どのような変換が行われたか、およびその他の現在のステータス更新を確認できます。運用メタデータフィールドを使用すると、ユーザーが最後にデータを編集した日時と、データを編集する権限を持つユーザーを確認できます。
データカタログの主な機能にはどのようなものがありますか?
最新のデータカタログプラットフォームは、さまざまな主要機能を使用して使用を合理化し、効率を高めています。
オートメーション
自動化により、企業はより少ない労力でデータカタログを管理できます。統合機能により、カタログはさまざまなソースからメタデータを自動的に取得できます。新しいデータ資産が追加されたり、既存のデータが更新されても、カタログは最新のままです。高度なシステムの中には、機械学習を活用して、時間の経過とともにデータ分類プロセスを改善および改善するものもあります。データカタログ内の自動化機能により、データ量が増え続けても俊敏性が向上します。
効率的な検索オプション
データカタログ検索機能は、基本的なキーワード検索にとどまらず、候補を提示します。また、フィルターも組み込まれているため、ユーザーはさまざまな基準に基づいてデータを見つけることができます。ユーザーエクスペリエンスは最新の検索エンジンに似ており、関連性が高く、ランク付けされ、すばやくアクセスできる結果を提供します。データ取得の効率化は時間の節約になり、データの発見と探索を促進します。
ユニバーサル用語集
ユニバーサル用語集では、組織全体で用語や指標の定義が標準化されています。これにより、すべてのメタデータ用語が単一の明確な定義を持つようになります。ユーザーがカタログで用語を見つけたら、用語集でその意味を確認できるため、全体にわたって一貫した理解と使用が可能になります。これは、データの整合性を維持し、さまざまなチーム間の明確なコミュニケーションを促進するために特に重要です。
データガバナンスとデータカタログの違いは何ですか?
データガバナンスとは、ビジネス上の取り組みや運用をサポートするために、データが確実に適切な状態にあるようにする方法論です。適切なガバナンスを確立するには、データへのアクセスと制御のバランスを取り、実験を奨励しながらデータに対する信頼と信頼をユーザーに与える必要があります。企業のデータやテクノロジーを使用する際にユーザーが従うことができるフレームワークを提供します。データガバナンスは、規制上の制約のもとで質の高いデータと適切な使用を確保するのに役立ちます。
データカタログは、データガバナンスポリシーを実装するためのテクノロジーです。データガバナンスはデータ使用ポリシーを定義し、データカタログはそれを実施します。これらのカタログにより、企業はデータガバナンスをより効果的に追跡できます。
AWS はデータカタログの要件をどのようにサポートできますか?
AWS Glue は、サーバーレスなデータ統合サービスであり、分析、機械学習 (ML)、アプリケーション開発のために、複数のソースからデータを検出、準備、移動、統合することをより容易にします。AWS Glue データカタログは、すべてのデータアセットの構造上および運用上のメタデータを保存する集中リポジトリです。あるデータセットについて、テーブルの定義や物理的な場所を保存し、ビジネスに関連する属性を追加することができ、このデータがこれまでどのように変更されたか追跡することもできます。
データカタログは、Amazon Athena、Amazon EMR、および Amazon Redshift Spectrum とも統合されています。テーブル定義をデータカタログに追加すると、これらのサービス間でデータを共通に表示できます。
AWS Glue には、データカタログにメタデータを入力する方法が数多く用意されています。例えば、次のことができます。
- お客様が所有しているさまざまなデータストアは AWS Glue クローラーによってスキャンされ、スキーマとパーティション構造が自動的に推測され、Glue データカタログに対応するテーブル定義と統計情報が登録されます。
- 基盤になるデータとメタデータが同期された最新の状態を保てるよう、クローラーの定期実行をスケジュールすることもできます。
- AWS Glue コンソールまたは API を使用して、手動でテーブルの詳細を追加および更新します。
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