データ カタログ ツールはデータ カタログと連携して効率を高めます。 通常、データ カタログには、データ カタログ パッケージの一部として含まれるツールが付属しています。 データ カタログに含まれるツールは、データ品質、分析、データ プライバシー規制への準拠をサポートするために開発されました。 残念ながら、データ カタログ用に独自に提供されたツールの数は基本的に存在しません。 

一般的に、さまざまな記事でデータ カタログをサポートするものとして説明されている独立したツールは、データ カタログをツールとして使用するデータ分析プラットフォームです。 

「データ カタログ ツール」というタイトルのほとんどの記事では、トピックはデータ カタログに関するものであり、データ カタログを補足するために設計されたツールについてではありません。 (ソフトウェア開発者は注意してください: 膨大な量の検索はデータ カタログ ツールの必要性を示唆しています。)

データ カタログは、組織のデータ資産の詳細なインベントリを作成および保存するために使用され、研究者が必要に応じて有用なデータを見つけられるように設計されています。 彼らは使用します   – データを使用してデータ ファイルと資産を要約および識別するためのラベル – データを収集、整理、アクセスし、組織のデータの検索可能なインベントリをサポートします。

データ カタログのインベントリにより、研究者、アナリスト、その他のデータ ユーザーは組織のデータに効率的にアクセスできるようになります。 

データ カタログが最初に導入されたとき、それは IT チームが使用するシンプルで基本的なメタデータ管理ツールでした。 ビッグデータ研究の発展に伴い、データカタログはより機能的、柔軟、かつインテリジェントになる必要がありました。 機械学習アルゴリズムは、これらの改善の開発をサポートしました。  

最新の適切に設計されたデータ カタログには、調査とデータ分析を迅速かつ効率的に行うための機械学習機能が必要です。 利用可能なデータ資産、その場所、他のデータ資産やメタデータとの関係をユーザーに示す必要があります。 

これらの機械学習プロセスはメタデータ検出ツールをサポートしており、データ カタログの関連性と包括性を維持するのに役立ちます。

データカタログ用の機械学習ツール

データ カタログでの機械学習の使用は、その効率に大きな影響を与えています。 機械学習 (ML) は、最新のデータ カタログを強化し、研究やデータ プロファイリング (データの有用な概要の作成) のためのメタデータの使用を自動化するために使用されています。 いわゆる機械学習データ カタログで使用されるツールは通常、パッケージの一部です。 

機械学習 – の基本的な部分 人工知能 – データカタログ内でデータを保存および検索する際に、アルゴリズムを使用して自動的に決定を行います。

機械学習データ カタログ ツールは、高度なアルゴリズムと技術を使用して、さまざまな自動化サービスをサポートします。 これらのカタログはデータとメタデータを自動的にスキャンします。 これらは、データ構造、関係、コンテンツを発見するのに役立ちます。 

機械学習データ カタログは、分類、データのタグ付け、ビジネスの用語集用語と技術データ資産の関連付けなどのデータ キュレーション プロセスも合理化および自動化します。 一般的なデータ管理タスクを自動化することで、生産性を向上させ、プロジェクトの完了を加速します。

機械学習データ カタログには次の機能が含まれている必要があります。

• データ分類: データ資産とファイルは自動的に分類され、適切に保存される必要があります。 この分類プロセスは、 データ内の値とパターンについてコンテンツを自動的に検査することを含める必要があります。 

• データ発見： これにより方法が提供されます ブランチ オフィスやクラウドなど、さまざまなデータ環境全体で組織のデータを識別、分類、目録作成します。 このプロセスには、さまざまなデータ ソースの接続、データのクリーニングと準備、組織全体でのデータの利用可能化が含まれます。 パターンや異常も検出します。

機械学習データ カタログは、コンテキストを伴うデータの自動カタログ化をリアルタイムで提供します。

• データのタグ付け: これにより、キーと値のペアを使用してメタデータがデータ ファイルおよびデータ セットに追加され、データにコンテキストが提供されます。 データのタグ付け データの検索と操作が容易になります。 データのタグ付けは、研究や分析に特に役立ちます。 情報の一部 (Web サイトや写真など) をタグやキーワードに関連付けることにより、ユーザーはより効率的にデータを検索できるようになります。

• データ系統: これは、データの変更を追跡する自動プロセスであり、データのソース、行われた変更、データ パイプライン内のデータの宛先を理解できるようになります。 データ系統 ELT または ETL プロセス中に発生した可能性のある変換を含む、データの履歴全体の記録を提供します。 データリネージを使用すると、データの品質が向上します。

• データキュレーション: このプロセス データの収集、クリーニング、整理、ラベル付けが含まれます。 ML データ カタログは、機械学習アルゴリズムを使用してメタデータを検証し、整理します。 データキュレーターは、信頼できる情報源としてデータカタログを頻繁に使用します。

• 意味論的推論: 2001 年、ティム バーナーズ リー (ワールド ワイド ウェブの発明者)、オーラ ラッシラ、ジェームズ ヘンドラーは、次の記事を出版しました。 サイエンティフィック·アメリカン セマンティック Web の概念を導入し、それが意味論的推論につながりました。 意味的推論 は最近データ カタログに適用されており、今後も開発が続けられます。   

ML データ カタログを使用して利用できる他の自動化サービスは次のとおりです。

• メタデータ抽出
• データのタグ付けと分類
• データ資産間の関係の発見
• 研究者へのインテリジェントな推奨事項の提供
• データの品質を評価するためのプロファイリング
• ビジネス用語集の用語と技術データ資産の関連付け
• セマンティック検索

データカタログツール: 何を探すべきか

機械学習データ カタログは、データ系統を追跡し、データが内部でどのように使用されるかを分析するため、以前のデータ カタログ設計よりも優れています。 アドレス指定にはデータ系統の追跡が必要になりました プライバシー保護規制 (GDPR、CCPA)。 さらに、新しいデータセットと現在のデータセットからのメタデータを処理し、組織のルールに従ってタグ付けすることもできます。

ML データ カタログはリアルタイムで動作するため、ML データ カタログからのストリーミング データの処理を支援できます。 モノのインターネット (IoT) をサポートし、リアルタイム分析をサポートします。 

考慮すべきその他の問題は次のとおりです。

• 国際的な法律および規制の遵守: 現在、107 か国が個人データのプライバシーを保護するための規制を制定しています。 データ カタログは、企業のデータ資産のプロファイリング、規制との関連性の推論 (「セマンティクス推論」など)、データ資産の自動的な分類とタグ付けによって、これらの規制への準拠を簡素化できます。
• データ資産との簡単な統合: データ カタログは、ビジネス内のすべての資産に接続できる必要があります。 さらに、オンプレミス システム、クラウド、ハイブリッド システムと統合できるデータ カタログを見つけると役立つ場合があります。
• 人工知能に関する懸念: 企業はますます、人工知能を調整して使用するためにデータ ガバナンス ソフトウェアに依存しています。 データ ガバナンス プログラムの一環として、一部のデータ カタログは、AI の最適な使用と透明性を実現するためのデータ資産のタグ付けと準備に役立ちます。

機械学習データカタログの利点

データ研究者が IT の支援なしで必要なデータにアクセスできると、より迅速かつ効率的に作業を行うことができます。 一般に、データ カタログは、技術者以外のスタッフでもデータを簡単に見つけられるようにするデータ ファイルと資産の目録を提供します。 

ただし、機械学習データ カタログは、コンテキストの改善を通じてデータをより深く理解できるようにします。研究者は、他の研究者のコメントを含むデータの詳細な説明にアクセスできます。 これにより、データを読む前に、データがどのように関連しているかをより深く理解できます。

機械学習データ カタログが企業に提供できるその他の利点は次のとおりです。

• データ品質の向上により意思決定が向上します 
• 関係メタデータはナレッジ グラフごとに表示され、データの 360 度のビューを提供し、セマンティックな関係を確立し、ユーザーが迅速な検索を実行できるようにします。
• データ異常検出を提供し、共有すべきではない機密の個人データを特定し、危険なデータ資産と異常にフラグを立てます。
• データ統合、データ品質、データ準備、その他のデータ管理アクティビティを自動化します。 また、データの検出、タグ付け、コラボレーションを自動化することで、ビジネス インテリジェンスの開発を加速します。
• ML で拡張されたデータ カタログは、時間の経過とともにユーザーから学習します 

データカタログの実装

データ カタログをデータ ガバナンス システムに実装するには、時間とソフトウェアに多大な投資が必要ですが、ほとんどの組織はこのような投資は XNUMX 回だけ行いたいと考えています。 必要な手順を以下に示します。   

• データ カタログを選択する最初のステップは、データ カタログがどのような自動化タスクに使用されるかのリストを作成することです。
• XNUMX 番目のステップでは、ニーズを満たし、予算に適合し、組織のシステムと互換性のあるデータ カタログを調査します。 データガバナンスプログラム そしてソフトウェア。 (組織に現在データ ガバナンス プログラムがない場合は、 調査する価値がある.) データ カタログは、データ品質ルールやビジネス用語集など、組織のソフトウェアやツールと互換性がある必要があります。
• XNUMX 番目のステップでは、インストールのスケジュールを設定し、インストールを実行します。 

データカタログの未来 

データカタログは急速に進化しており、 データインテリジェンスプラットフォーム。 データカタログは企業にとって一元化された記録システムになると予測する人もいます。 

現在、データ カタログは構造化データに限定されていますが、今後数年間で、半構造化データおよび非構造化データの操作をサポートすることが期待されます。 データ カタログが研究の主要な場所になります。 

データ カタログを操作するためのさまざまなソフトウェア ツールが開発されるでしょう。

機械学習データカタログが連携する アクティブなメタデータ 受動的なメタデータではなく。 機械学習データ カタログは、単純にメタデータを収集してパッシブ データ カタログに保存するのではなく、双方向通信システムを提供し、強化されたメタデータをソースに送り返し、適切なファイルとシステムを更新します。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/data-catalog-tools/