Solutions de gestion des métadonnées
Que sont les métadonnées ?
Pour faire simple, les métadonnées sont des données sur les données. Elles sont générées chaque fois que des données sont capturées à la source, que des utilisateurs y accèdent, qu’elles circulent dans une organisation, qu’elles sont intégrées ou enrichies par d’autres données provenant d’autres sources, qu’elles sont profilées, nettoyées et analysées. Les métadonnées sont précieuses, car elles fournissent des informations sur les attributs des éléments de données qui peuvent être utilisés pour orienter la prise de décision au niveau stratégique et opérationnel.
Elles répondent à des questions importantes :
- De quelles données disposons-nous ?
- D’où proviennent-elles ?
- Où se trouvent-elles désormais ?
- Comment ont-elles évolué depuis leur création ou leur capture ?
- Qui a le droit de les utiliser et comment ?
- Sont-elles sensibles ou exposées à des risques ?
Qu’est-ce que la gestion des métadonnées ?
En quoi la gestion des métadonnées est-elle complexe ?
Créer et conserver une vue globale et un accès facile aux métadonnées sous-jacentes est difficile pour plusieurs raisons :
- Les nombreux types et sources de données qui existent aujourd’hui n’ont pas été conçus pour fonctionner ensemble.
- Les infrastructures de données ont été développées au fil du temps avec des technologies disparates, une documentation insuffisante et très peu d’opportunités d’intégration en aval.
- Le contexte métier est limité ou absent, et les termes communs n’ont pas été normalisés et adoptés dans l’ensemble de l’entreprise.
- Les entreprises ne disposent pas des politiques, des processus et des outils pour définir et contrôler l’accès aux données en fonction des rôles et dans les différents workflows.
- L’approche manuelle traditionnelle est coûteuse, chronophage et sujette aux erreurs. Elle ne parvient pas à suivre le rythme d’une infrastructure de gestion des données d’entreprise dynamique.
Ainsi, les applications et les initiatives qui dépendent d’une infrastructure de données robuste peuvent être compromises et générer des analyses et des informations erronées. Si elle n’est pas en mesure de tirer pleinement parti des outils d’analyse, une organisation ne peut pas axer ses décisions sur ses données et risque ainsi de faire les mauvais choix.
Découvrez comment la gestion des métadonnées favorise l’intelligence d'entreprise selon les analyses de IDC.
Pourquoi choisir erwin Data Intelligence by Quest pour gérer ses métadonnées
Meilleure qualité des données
Accès plus rapide aux informations exploitables
Conformité aux normes en vigueur
Transformation numérique
Collaboration d’entreprise
Productivité accrue et coûts réduits
Livraison plus rapide des projets
Pourquoi choisir erwin pour gérer ses métadonnées ?
erwin Data Intelligence by Quest intervient à la fois dans les processus de gestion et de gouvernance des données grâce à une gestion active des métadonnées qui repose sur l’automatisation. Elle se démarque par sa capacité à collecter, transformer et générer automatiquement des métadonnées depuis un large éventail de sources de données, de processus métiers, d’applications d’entreprise et de modèles de données qu’elle intègre à un catalogue de données central afin de les rendre accessibles et compréhensibles via un affichage basé sur les rôles.
erwin Data Intelligence aide les grandes entreprises internationales de divers secteurs à améliorer la gestion de leurs données pour mieux en tirer parti et mieux les protéger. Parmi les secteurs hautement réglementés tels que les services financiers, la santé et les assurances ainsi que les organismes gouvernementaux, les capacités de transparence, de suivi et de création de rapport constituent des ressources essentielles en matière de conformité aux normes en vigueur.
erwin Data Intelligence propose un métamodèle ouvert et extensible qui inclut une large gamme d’API. La solution comprend un ensemble complet de connecteurs de données standard pour automatiser la collecte, l’actualisation et la gestion des métadonnées avec le contrôle de version. Disponibles en option, les connecteurs erwin Smart Data Connectors by Quest effectuent une rétro-ingénierie du code ETL de tout type et se connectent de manière bidirectionnelle aux outils de reporting et autres outils de l’écosystème. Ces connecteurs permettent de mettre en œuvre de la manière la plus rapide et la plus précise le lignage des données, l’analyse d’impact et d’autres relations graphiques détaillées.
De plus, erwin Data Intelligence fournit des fonctionnalités intégrées pour la qualité des données qui tirent parti des métadonnées du catalogue de données pour lancer et automatiser le profilage des données et les évaluations de leur qualité, et assurent une visibilité étendue de l’évaluation de la qualité des données pour les équipes informatiques et de gouvernance des données ainsi que les utilisateurs professionnels. Des outils en option d’observabilité et de correction des données favorisent également les initiatives pour assurer la qualité des données.
Les capacités de gestion des métadonnées d’erwin Data Intelligence servent également de base pour les fonctionnalités de gouvernance des données, de connaissance des données et de place de marché des données au sein du logiciel. Avec erwin, vous disposez de fonctionnalités puissantes de gestion automatisée des métadonnées et de catalogage des données, qui vous ouvrent les portes pour exploiter pleinement le potentiel des données au sein de votre organisation.
Enfin, erwin Data Intelligence fait partie de la plateforme erwin by Quest qui intègre également la modélisation des données, l’architecture d’entreprise et la modélisation des processus métier. Grâce à l’approche proactive erwin axée sur les métadonnées, les clients peuvent :
- Comprendre leurs architectures métiers, technologiques et de données, et comment elles interagissent entre elles
- Créer et automatiser un catalogue de données d’entreprise complet incluant les actifs physiques, les modèles de données, le transfert des données, la qualité des données et le lignage à la demande
- Utiliser leurs métadonnées pour préparer les données avec agilité et gouvernance grâce à des glossaires et des dictionnaires de données intégrés qui fournissent un contexte métier favorisant la compréhension des données par les parties prenantes