메타데이터 관리 모범 사례를 사용하면 조직에서 저장하는 데이터의 가치를 극대화하는 데 도움이 됩니다. 스토리지 시스템에 조직이 없으면 스토리지에 배치된 올바른 데이터를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 메타데이터는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 구성하는 데 사용됩니다. 

메타데이터는 본질적으로 도서관 서가에서 특정 도서를 찾을 때 많은 도서관 이용자가 사용하는 카드 카탈로그와 유사한 라벨링 시스템입니다. 어떤 형태의 메타데이터가 사용되었습니다. 정보 찾기 수천년 동안.

메타데이터 관리의 모범 사례에는 특정 조직의 메타데이터를 유용하고 체계적인 방식으로 처리하기 위한 시스템을 구축하는 것이 포함됩니다.   

메타데이터는 파일 내용과 관련된 설명 및 키워드를 사용하여 검색 엔진이 해당 내용을 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 파일의 메타데이터는 일반적으로 이름, 날짜, 작성자, 유형 및 위치와 같은 기능을 사용하여 파일을 설명하거나 파일과 관련된 정보를 기반으로 합니다. 이러한 기능은 파일을 필터링하고 구성하는 데 사용됩니다.

메타데이터 관리를 위한 체계적인 시스템을 개발하고 적절한 소프트웨어를 사용함으로써 기업은 정보를 찾을 수 있습니다.

불행하게도 메타데이터 구조의 실제 관리를 제공하는 도구나 플랫폼은 많지 않습니다. 메타데이터 관리용으로 설명되는 소프트웨어는 메타데이터 검색 엔진을 사용하고 데이터 계보, 의미 정의, 영향 분석 등 다양한 서비스를 제공하는 플랫폼인 경우가 많지만, 실제로 메타데이터 구조를 관리하는 기능은 거의 없습니다. 

기업이 메타데이터 관리를 위해 명확하고 잘 구성된 시스템을 사용하는 경우 비즈니스 의사결정에 필요한 데이터(비즈니스 인텔리전스)을 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다. 메타데이터는 데이터가 생성, 변경 또는 업데이트될 때마다 자동으로 생성될 수 있지만 수동으로 생성되거나 변경될 수도 있습니다. 그러나 사용되는 메타데이터의 선택은 조직의 요구 사항에 따라 달라야 합니다. 조직의 특정 요구 사항에 맞는 올바른 메타데이터를 선택하는 것이 모범 사례입니다. 

메타데이터를 정리하고 관리하며 정확한 정보를 제공하는 전략이 없으면 잘못된 결정을 내릴 가능성이 높아집니다. 메타데이터 관리에 대한 각 조직의 전략은 고유합니다. 사용되는 메타데이터/라벨링 시스템은 비즈니스 유형, 목표 및 우선순위에 따라 다릅니다.

메타데이터 관리 모범 사례에서는 기업이 데이터 가치를 극대화하도록 설계된 메타데이터 구조를 사용해야 한다고 제안합니다. 

지원 시스템으로서의 메타데이터

잘 설계된 메타데이터 관리 시스템은 다음을 지원합니다. 데이터 거버넌스, 데이터 카탈로그및 보안. 메타데이터는 소스, 날짜, 기록 및 복사본 수를 제공하여 고품질 데이터를 보장하려는 데이터 거버넌스 프로그램의 노력을 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 

또한 데이터 카탈로그(조직의 데이터 자산에 대한 정리된 인벤토리)의 생성, 업데이트 및 유지 관리를 지원하는 데에도 사용할 수 있습니다. 메타데이터는 민감한 데이터를 보호하고 무단 사용자가 데이터에 액세스하고 수정하는 것을 방지하기 위해 데이터 보안에도 사용될 수 있습니다.

또한 메타데이터는 연구 중에 메타데이터를 사용하는 사람에게 컨텍스트를 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 메타데이터에는 제목, 설명, 제출 날짜 등이 포함될 수 있습니다.

메타데이터의 예

내 Mac OS 노트북 메타데이터("정보 가져오기"를 통해 액세스되는 일종의 팝업)는 상단에 제목(예: "이미지 JPG" 또는 "로봇 소설")과 문서의 "종류"(JPEG, 서식 있는 텍스트 문서, PDF 등). 이 정보 뒤에는 다음과 같은 다른 참조 용어가 옵니다. 크기, 어디에 (파일 위치), 만든 (날짜) 및 수정 (날짜). 

메타데이터 팝업 중앙 근처에는 참조 용어가 있습니다. 더 많은 정보, 이름 및 확장자, 댓글및 와 열 (파일 형식: RTF, PDF, JPEG). 메타데이터 팝업 하단에는 파일 미리보기와 공유 및 권한 (보안, 관리 액세스). 

결과적으로 제목, 생성 날짜, 마지막 수정 날짜 또는 위치별로 검색하여 파일을 찾을 수 있습니다. 다른 정보는 식별 및 연구에 유용할 수 있습니다.

XNUMXD덴탈의 더블린 코어 메타데이터 이니셔티브 메타데이터 형식을 생성하는 데 사용할 수 있는 기본적이고 유용한 표준화된 참조 용어(종종 "요소"라고도 함) 목록을 개발했습니다. 아래에 제시되어 있습니다. 그러나 메타데이터 형식을 개발할 때 해당 용어에 제한될 이유는 없습니다. 자신만의 메타데이터 프레임워크를 개발할 때 자신만의 고유한 맞춤형 참조 용어를 자유롭게 개발하세요.

• 기부자
• 적용 범위
• 창조자
• 날짜
• 상품 설명
• 형성
• 확인
• 지원하는 언어
• 작성자
• 관계
• 권리
• 출처
• 제목 
• Title
• 타입

메타데이터 관리 프로그램 개발 모범 사례

이론적으로 데이터 거버넌스 관리자 또는 데이터 거버넌스 팀은 메타데이터 관리 프로그램을 개발하고 구현하는 일을 담당합니다. 조직의 규모가 충분히 크거나 바쁜 경우 메타데이터 관리자 직책을 만들어야 할 수도 있습니다.

메타데이터 관리는 다음과 같은 경우에 유용합니다. 가치의 극대화 조직의 데이터. 메타데이터 관리 프로그램을 구현하면 조직에 수많은 이점을 가져올 수 있습니다. 이는 조직의 데이터 자산에 대한 발견과 이해를 촉진하여 보다 생산적이고 효율적인 작업을 지원합니다. 

메타데이터 관리 프로그램을 개발(또는 재구성)하는 모범 사례는 다음과 같습니다.

1. 명확성을 위해 조직의 목표를 검토하는 것이 좋은 첫 번째 단계입니다. 수익은 부분적으로 비즈니스 인텔리전스와 효율성에 의해 뒷받침됩니다. 비즈니스 인텔리전스와 효율성은 부분적으로 잘 설계된 메타데이터 관리 프로그램에 의해 지원됩니다. 

2. 메타데이터 프로그램의 구체적인 목표를 설정합니다. 어떤 종류의 사업을 하고 있나요? 병원의 정보 요구 사항은 제조 기업의 요구 사항과 다릅니다. 제조 과정에서 시간, 날짜, 직원 이름과 함께 조립 라인의 결함에 대한 데이터에 액세스할 수 있으면 유용할 수 있습니다. 귀하의 조직은 어떤 종류의 업무를 수행합니까? 

3. 메타데이터 "요소"를 수정하거나 편집하는 방법을 찾으십시오. 유용하고 쉽게 이해할 수 있는 메타데이터 참조 용어/요소를 선택하면 전반적인 효율성이 향상될 수 있습니다. 자동화된 메타데이터 소프트웨어는 일반적으로 하드 드라이브에 파일을 체계적으로 저장하기 위해 컴퓨터 운영 체제(Mac, Linux, Windows)에 내장되어 있습니다. 이로 인해 메타데이터 요소를 편집하기가 어려워지지만 몇 가지 전술을 사용할 수 있습니다.

CollectiveAccess(Providence에서 개발)는 대안적이고 편집 가능한 메타데이터 관리 시스템을 제공할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 잘 작동한다 Linux, Microsoft 및 Mac OS X 10.9+ 시스템을 사용하지만 MySQL 플랫폼의 지원도 필요합니다. 

Microsoft Word에서는 표준 "문서 속성"(요소)을 제거하거나 변경하는 것을 허용하지 않습니다. 추가를 위해 동일한 목적을 위해 사용할 수 있는 새로운 요소/문서 속성.

4. 가장 좋은 참조 용어/요소를 선택하십시오. 효율적인 메타데이터 프로그램을 개발하려면 어떤 참조 용어가 사용되는지 결정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 소매업체는 추세를 파악하고 어떤 제품을 구매할 것인지 결정하는 방법으로 판매 및 고객 피드백과 관련된 메타데이터를 분석함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. "제품" 유형(셔츠, 드레스), "판매 날짜", "사이즈", "색상", "브랜드 이름"과 같은 관련 메타데이터 용어를 사용하여 메타데이터를 사용하여 연구하고 비즈니스의 온라인 판매를 향상시킵니다.

추가적으로 “키워드” 메타데이터 내에서 쇼핑객은 원하는 제품을 보다 효율적으로 찾을 수 있습니다.

반면에 병원은 환자와 치료에 초점을 맞춘 메타데이터 용어를 선택합니다. 이 메타데이터에는 환자의 "이름", "의사", "마지막 방문" 날짜, 복용 중인 "약물" 및 "건강 문제"가 포함될 수 있습니다.

5. 변경 사항에 대해 직원에게 업데이트하십시오. 메타데이터 구조의 변경 사항이나 직원이 이를 사용하는 방법에 대해 직원에게 통지하고 교육을 제공해야 합니다. 직원이 변경 사항에 대해 알지 못하는 경우 모범 사례 목록이 완전하지 않습니다.

메타데이터 관리 유지 관리 모범 사례

불행히도 메타데이터 관리는 일회성 활동이 아닙니다. 이는 조직이 성장하고 발전함에 따라 유지, 조정 및 개선되어야 합니다. 메타데이터는 데이터 거버넌스를 지원하는 데 사용되며, 데이터 거버넌스 프로그램을 유지 관리하는 데 사용되는 많은 기술은 메타데이터 관리를 유지하고 지원하는 데 필요한 기술과 유사합니다.

누군가(가급적이면 데이터 거버넌스 관리자 또는 팀)에게 메타데이터 시스템의 변경 사항을 직원에게 업데이트하고, 시스템을 유지 관리하며, 필요에 따라 메타데이터 시스템을 편집 및 변경하는 책임을 할당해야 합니다. 악의적인 행위를 방지하려면 이 사람(혹은 그 사람에게 무슨 일이 일어날 경우를 대비해 XNUMX~XNUMX개의 백업)이 메타데이터의 "시스템"에 액세스할 수 있는 유일한 사람이어야 합니다.

메타데이터의 정확성과 기능을 확인하기 위해 정기적인 감사를 수행하면 개선이 필요한 영역을 평가하고 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가장 확실한 메타데이터 유지 관리 문제는 다음과 같습니다.

• 발생: 모든 새로운 기록에 정확한 메타데이터가 첨부되도록 보장
• 삭제: 불필요한 기록 및 해당 메타데이터 제거 
• 가감: 정확성을 보장하기 위해 필요에 따라 메타데이터를 변경합니다.
• 공유 : 다른 용도에 필요한 선택된 데이터 복사 및 공유
• 이주: 한 아키텍처 시스템에서 다른 아키텍처 시스템으로 데이터 전송
• 노출: 연구에 데이터 활용 가능
• 보안 : 메타데이터 통제에 대한 접근을 선택된 개인으로 제한

메타데이터 관리의 미래

시 DATAVERSITY® 인터뷰 메타데이터 관리의 미래에 대해 Precisely의 제품 관리 수석 부사장인 Emily Washington은 다음과 같이 말했습니다. 

“시스템에 새로운 필드가 추가되거나 새로운 입력 및 출력이 시스템에 들어오고 나가면 메타데이터 정보를 새로 고쳐야 합니다. 많은 자동화를 통해 메타데이터를 관리하고 최신 상태로 유지하므로 변경 사항, 추가 및 삭제를 확인할 수 있습니다. 머신러닝과 AI는 과거 메타데이터 추세와 사용량을 모니터링할 수 있습니다. 메타데이터를 통해 가장 자주 접촉된 데이터가 무엇인지, 민감한 정보가 어디에 있는지, 중복 데이터가 어디에 있는지 파악할 수 있습니다.”

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