メタデータ管理のベスト プラクティスを使用すると、組織が保存するデータの価値を最大化することができます。 ストレージ システムが組織化されていない場合、データをストレージに配置した後に適切なデータを見つけるのは困難になることがあります。 メタデータは、データを簡単に見つけられるように整理するために使用されます。 

メタデータは本質的にはラベル付けシステムであり、多くの図書館利用者が図書館の棚から特定の本を探すときに使用するカード カタログに似ています。 何らかの形式のメタデータが使用されています。 情報を見つける 何千年もの間。

メタデータ管理のベスト プラクティスには、特定の組織のメタデータを便利かつ組織的な方法で処理するためのシステムを確立することが含まれます。   

メタデータは、ファイルのコンテンツに関連付けられた説明とキーワードを使用するため、検索エンジンがファイルを簡単に見つけられるようになります。 ファイルのメタデータは通常、ファイルの名前、日付、作成者、種類、場所などの特徴を使用して、ファイルを説明または関連する情報に基づいています。 これらの機能は、ファイルのフィルタリングと整理に使用されます。

メタデータを管理するための組織的なシステムを開発し、適切なソフトウェアを使用することで、企業は自社の情報を確実に見つけることができます。

残念ながら、メタデータ構造を実際に管理できるツールやプラットフォームはあまりありません。 メタデータ管理用として説明されるソフトウェアは、多くの場合、メタデータ検索エンジンを使用し、データ リネージ、セマンティック定義、影響分析などのさまざまなサービスを提供するプラットフォームですが、メタデータの構造の実際の管理はほとんど行いません。 

企業が明確でよく組織されたシステムを使用してメタデータを管理すると、ビジネス上の意思決定に必要なデータ (ビジネス・インテリジェンス）をすばやく簡単に見つけることができます。 メタデータは、データが作成、変更、または更新されるたびに自動的に生成できますが、手動で作成または変更することもできます。 ただし、使用するメタデータの選択は、組織のニーズに合わせて行う必要があります。 組織の特定のニーズに合わせて適切なメタデータを選択することがベスト プラクティスです。 

メタデータを整理および管理し、正確な情報を提供するための戦略がなければ、誤った決定を下す可能性が高くなります。 メタデータを管理するための戦略は組織ごとに異なります。 使用されるメタデータ/ラベル付けシステムは、ビジネスの種類、その目標と優先順位によって異なります。

メタデータ管理のベスト プラクティスでは、企業はデータの価値を最大化するように設計されたメタデータ構造を使用する必要があると示唆されています。 

サポート システムとしてのメタデータ

適切に設計されたメタデータ管理システムもサポートしています。 データガバナンス, データカタログ, セキュリティ。 メタデータは、ソース、日付、履歴、コピー数を提供することで、高品質なデータを保証するデータ ガバナンス プログラムの取り組みをサポートするために使用できます。 

また、データ カタログ (組織のデータ資産の整理されたインベントリ) の作成、更新、保守をサポートするために使用することもできます。 メタデータは、機密データを保護し、権限のないユーザーによるデータへのアクセスや変更を防ぐために、データ セキュリティにも使用できます。

さらに、メタデータは、研究中にそれを使用する人間にコンテキストを提供するのに役立ちます。 たとえば、メタデータには、タイトル、説明、ファイルされた日付などが含まれる場合があります。

メタデータの例

私の Mac OS ラップトップのメタデータ (「情報を取得」を通じてアクセスできる一種のポップアップ) では、上部にタイトル (たとえば、「画像 JPG」または「ロボット ノベル」) が表示され、その後にドキュメントの「種類」 (JPEG、リッチ テキスト ドキュメント、PDF など)。 この情報の後には、次のような他の参照用語が続きます。 サイズ, コラボレー (ファイルの場所)、 作成した (日付)、そして 修正されました （日付）。 

メタデータ ポップアップの中央近くに参照用語があります。 より詳しい情報, 名前と拡張子, 注釈, で開く (ファイル形式: RTF、PDF、JPEG)。 メタデータ ポップアップの下部にはファイルのプレビューが含まれており、 共有と権限 (セキュリティ、管理アクセス)。 

その結果、タイトル、作成日、最終変更日、または場所で検索してファイルを見つけることができます。 他の情報は識別や研究に役立つ可能性があります。

　 ダブリン コア メタデータ イニシアチブ は、メタデータ形式の作成に使用できる、基本的で有用な標準化された参照用語 (多くの場合「要素」と呼ばれる) のリストを作成しました。 それらを以下に示します。 ただし、メタデータ形式を開発する場合、その用語に制限される必要はありません。 独自のメタデータ フレームワークを開発する場合は、独自に調整した参照用語を自由に開発してください。

• 貢献者
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メタデータ管理プログラム開発のベスト プラクティス

理論的には、データ ガバナンス スチュワードまたはデータ ガバナンス チームがメタデータ管理プログラムの開発と実装を担当します。 組織が十分に大きい場合や多忙な場合は、メタデータ マネージャーのポジションを作成する必要がある場合があります。

メタデータ管理は次のような場合に役立ちます。 価値を最大化する 組織のデータの。 メタデータ管理プログラムを導入すると、組織に多くのメリットがもたらされます。 これにより、組織のデータ資産の発見と理解が促進され、より生産的で効率的な作業がサポートされます。 

メタデータ管理プログラムの開発 (または再構築) におけるベスト プラクティスを以下に示します。

1. 明確にするために組織の目標を見直すことは、良い第一歩です。 利益は、ビジネス インテリジェンスと効率によって部分的に支えられています。 ビジネス インテリジェンスと効率性は、適切に設計されたメタデータ管理プログラムによって部分的にサポートされています。 

2. メタデータ プログラムの具体的な目標を確立します。 どのような種類のビジネスを行っていますか? 病院の情報ニーズは、製造業のニーズとは異なります。 製造業では、組立ラインの欠陥に関するデータと、その時刻、日付、従業員名にアクセスできれば便利です。 あなたの組織はどのような仕事を行っていますか? 

3. メタデータの「要素」を変更または編集する方法を見つけます。 有用で理解しやすいメタデータ参照用語/要素を選択すると、全体の効率が向上します。 自動メタデータ ソフトウェアは、通常、ファイルを体系的にハード ドライブに保存するために、コンピュータ (Mac、Linux、Windows) のオペレーティング システムに組み込まれています。 このため、メタデータ要素の編集が難しくなりますが、いくつかの方法があります。

CollectiveAccess (Providence によって開発) は、代替の編集可能なメタデータ管理システムを提供できるオープンソース ソフトウェアです。 それはうまくいきます Linux、Microsoft、および Mac OS X 10.9 以降のシステムで動作しますが、MySQL プラットフォームのサポートも必要です。 

Microsoft Word では、標準の「文書プロパティ」(要素) を削除または変更することはできませんが、許可されています。 追加のために 新しい要素/ドキュメント プロパティの追加。これらは同じ目的に使用できます。

4. 最適な参照用語/要素を選択します。 どのような参照用語が使用されるかを決定することは、効率的なメタデータ プログラムを開発するために重要です。 たとえば、小売業は、傾向を特定し、どの製品が購入されているかを決定する方法として、販売と顧客のフィードバックに関連するメタデータを分析することで恩恵を受けるでしょう。 「商品」の種類（シャツ、ワンピース）、「発売日」、「サイズ」、「色」、「ブランド名」など、関連するメタデータ用語を利用することで、メタデータを調査や分析に利用することができます。ビジネスのオンライン販売を改善します。

さらに、「」の使用キーワード」をメタデータ内に含めることで、買い物客は探しているものをより効率的に見つけることができます。

一方、病院は患者とその治療に焦点を当てたメタデータ用語を選択します。 このメタデータには、患者の「名前」、おそらく「医師」、「最後の診察」日、服用している「薬」、および「健康上の問題」が含まれます。

5. 変更についてスタッフに最新情報を伝えます。 メタデータ構造の変更やスタッフによるメタデータの使用方法について、スタッフに通知を与え、場合によってはトレーニングを受ける必要があります。 スタッフが変更について何も知らないままでは、ベスト プラクティス リストは完全ではありません。

メタデータ管理メンテナンスのベスト プラクティス

残念ながら、メタデータ管理は XNUMX 回限りの作業ではありません。 組織が成長し進化するにつれて、それを維持、調整、改善する必要があります。 メタデータはデータ ガバナンスをサポートするために使用され、データ ガバナンス プログラムの維持に使用されるスキルの多くは、メタデータ管理の維持およびサポートに必要なスキルと似ています。

誰か (できればデータ ガバナンス スチュワードまたはチーム) に、メタデータ システムへの変更に関するスタッフの最新情報の更新、システムの保守、および必要に応じてメタデータ システムの編集と変更を行う責任を割り当てる必要があります。 悪意のある行為を防ぐために、この人 (そして、その人に何かが起こった場合に備えて、おそらく XNUMX 人または XNUMX 人のバックアップ) だけがメタデータの「システム」にアクセスできる必要があります。

定期的に監査を実施してメタデータの精度と機能を確認すると、改善が必要な領域を評価して特定するのに役立ちます。 メタデータのメンテナンスに関する最も明白な懸念事項は次のとおりです。

• 発生： すべての新しいレコードに正確なメタデータが確実に添付されるようにする
• 削除： 不要なレコードとそのメタデータの削除 
• 変形： 正確性を確保するために必要に応じてメタデータを変更する
• 共有： 他の用途に必要な選択したデータをコピーして共有する
• 移行： あるアーキテクチャ システムから別のシステムへのデータの転送
• 暴露： データを研究に利用できるようにする
• セキュリティ： メタデータ コントロールへのアクセスを選択した個人に制限する

メタデータ管理の未来

間に DATAVERSITY® インタビュー メタデータ管理の将来について、Precisely の製品管理担当上級副社長であるエミリー・ワシントン氏は次のように述べています。 

「新しいフィールドがシステムに追加されたり、新しい入出力がシステムとの間でやり取りされたりすると、メタデータ情報を更新する必要があります。 多くの自動化によりメタデータを管理し、メタデータを最新の状態に保つことができるため、変更、追加、削除を確認できます。 機械学習と AI は、過去のメタデータの傾向と使用状況を監視できます。 メタデータから、最も頻繁にアクセスされたデータ、機密情報が存在する場所、冗長データが存在する場所を把握できます。」

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• 情報源： https://www.dataversity.net/metadata-management-best-practices/