Table des matières
Comment créer un catalogue de données?
Les principales étapes de la création d’un catalogue de données sont les suivantes: Concevoir un modèle de données qui servira de base à l’architecture du catalogue. Un catalogue de données efficace doit correspondre à l’usage des données par les métiers, et ne pas être une simple implémentation technique.
Pourquoi un data Catalog?
Le Data Catalog permet aux équipes de disposer d’un accès rapide aux données entreposées dans les systèmes data. Le dictionnaire de données, quant à lui, permet de clarifier l’usage du catalogue de données et sert de boussole pour s’y repérer.
Qu’est-ce qu’un data Catalog?
Un data catalog est un emplacement centralisé pour la gestion des datas où est associé le catalogage des données et la gestion des métadonnées.
Quel est le Dictionnaire du catalogue de données?
Ce dictionnaire contient la description et le mapping de toutes les tables ou fichiers et de toutes leurs métadonnées. Ce dictionnaire devient la base du catalogue de données. Là encore, les Data Stewards métiers sont essentiels car ils identifient les métadonnées à utiliser dans le catalogue – par source, concept et domaine.
Comment utiliser les catalogues de données?
Les catalogues de données utilisent des métadonnées pour identifier les tables, les fichiers et les bases de données. Pour cela, il effectue une recherche dans les bases de données de la société et charge les métadonnées (et non les données réelles) dans son référentiel.
Comment ajouter des métadonnées à votre catalogue?
En activant toutes vos données, le catalogue les collecte et met à jour automatiquement puis ajoute des métadonnées. Ces métadonnées ajouteront des informations significatives à vos ensembles de données pour que vous puissiez faire des datas et de leur utilisation un véritable atout pour votre organisation.
Comment concevoir un modèle de données efficace?
Concevoir un modèle de données qui servira de base à l’architecture du catalogue. Un catalogue de données efficace doit correspondre à l’usage des données par les métiers, et ne pas être une simple implémentation technique. Un modèle doit (SAM – Subject Area Model) définir chaque sujet et concepts associés.