實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量意味著使質(zhì)量改進變得可操作且可操作。使用元數(shù)據(jù)，可以建立質(zhì)量標準，了解當前數(shù)據(jù)的不足之處，并制定改進活動以使其達到想要的狀態(tài)。
對于某些組織來說，數(shù)據(jù)分散在不同的系統(tǒng)和部門中。這通常會導致碎片、不一致和不準確，從而難以建立集中的數(shù)據(jù)質(zhì)量流程和控制。
數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)質(zhì)量與組織各個級別的數(shù)據(jù)素養(yǎng)密不可分。
無論供應商和行業(yè)如何，都需要數(shù)據(jù)素養(yǎng)。團隊內(nèi)所需的熟練程度與個人角色直接相關(guān)，因此組織必須制定全面的計劃來評估和提高個人能力水平。
傳統(tǒng)元數(shù)據(jù)與主動元數(shù)據(jù)管理
傳統(tǒng)的元數(shù)據(jù)管理依賴于數(shù)據(jù)管理員的手動更新和干預。主動元數(shù)據(jù)管理采用自動化流程和實時更新來確保即時同步并推動主動數(shù)據(jù)管理。
傳統(tǒng)元數(shù)據(jù)管理
傳統(tǒng)的元數(shù)據(jù)管理一般是用戶手動注釋和傳遞元數(shù)據(jù)。
這種手動干預會帶來延遲并增加數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)目錄不同步的風險。
主動元數(shù)據(jù)管理
通過主動元數(shù)據(jù)管理，手動干預和延遲更新的日子已經(jīng)一去不復返了。借助自動化流程和實時 API，元數(shù)據(jù)的每次更改都會觸發(fā)即時更新，確保數(shù)據(jù)在整個生態(tài)系統(tǒng)中保持同步。
主動元數(shù)據(jù)代表了如何在數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中利用元數(shù)據(jù)的范式轉(zhuǎn)變。這不僅僅是對數(shù)據(jù)進行編目，而是使用元數(shù)據(jù)來推動可操作的見解和實時決策。
主動元數(shù)據(jù)不僅僅涉及數(shù)據(jù)本身。它涉及基于元數(shù)據(jù)做出反應的流程、功能或程序，從而實現(xiàn)主動的數(shù)據(jù)管理和治理方法。從本質(zhì)上講，主動元數(shù)據(jù)成為整個系統(tǒng)的重要組成部分。
考慮基于策略的訪問控制的示例。借助主動元數(shù)據(jù)，每當向表中添加新字段或引入新表時，訪問控制策略都會無縫適應以適應這些更改。如果沒有主動的元數(shù)據(jù)，訪問管理將很難確定如何處理新的數(shù)據(jù)元素，從而可能會破壞整個系統(tǒng)。
主動元數(shù)據(jù)如何影響數(shù)據(jù)質(zhì)量
主動元數(shù)據(jù)通過簡化數(shù)據(jù)流程、自動化分類和標記等任務(wù)、減少人工干預以及最大限度地降低錯誤風險來影響數(shù)據(jù)質(zhì)量。
它直接轉(zhuǎn)化為顯著的投資回報率，因為它不僅提高了運營效率，還降低了與錯誤相關(guān)的成本，從而最大限度地提高了整體業(yè)務(wù)價值。
7 個活躍元數(shù)據(jù)用例
主動元數(shù)據(jù)管理可推動整個組織運營的業(yè)務(wù)影響：
機器學習數(shù)據(jù)分類
DQ 錯誤解決中的主動元數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)治理
根本原因分析
數(shù)據(jù)可觀察性
分析
ETL 或架構(gòu)更改
1. 機器學習數(shù)據(jù)分類主動元數(shù)據(jù)的一個關(guān)鍵優(yōu)勢是它能夠促進反饋循環(huán)，使其成為機器學習的絕佳方法。
通過不斷學習和完善，機器驅(qū)動程序可以隨著時間的推移增強其分類能力，從而實現(xiàn)更精確、更可靠的數(shù)據(jù)分類。
主動元數(shù)據(jù)管理確保數(shù)據(jù)分類過程的無縫執(zhí)行。一旦啟動，該程序可以在每次引入新數(shù)據(jù)時自動執(zhí)行，從而最大限度地減少手動干預并簡化數(shù)據(jù)管理工作流程。
2. DQ錯誤解決中的主動元數(shù)據(jù)
主動元數(shù)據(jù)的使用不僅限于錯誤檢測，還擴展到錯誤解決。此操作涉及對錯誤進行分析和分類、識別潛在問題以及理想情況下自動執(zhí)行解決過程。
3. 數(shù)據(jù)治理
主動元數(shù)據(jù)通過收集運行時指標、監(jiān)控訪問模式、跟蹤資產(chǎn)更新、識別性能瓶頸(例如運行緩慢的查詢)以及查明耗時的作業(yè)來促進數(shù)據(jù)管道優(yōu)化。
主動元數(shù)據(jù)使組織能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)利用率、簡化存儲并提高運營效率。團隊可以自動刪除未使用的數(shù)據(jù)，從而降低存儲成本并最大限度地減少數(shù)據(jù)混亂。
4.根本原因分析
根本原因分析通常需要大量的工程時間和資源，特別是當問題影響關(guān)鍵系統(tǒng)或收入流(例如服務(wù)外部客戶的模型)時。
主動元數(shù)據(jù)加快了解決過程。主動元數(shù)據(jù)為工程師提供全面的見解，使他們能夠在幾分鐘而不是幾小時內(nèi)識別和解決根本原因。
5. 數(shù)據(jù)可觀測性——報告和錯誤解決
主動元數(shù)據(jù)使組織能夠使用數(shù)據(jù)可觀測性報告來計算有關(guān)其指標的廣泛統(tǒng)計數(shù)據(jù)。一個常見的例子是現(xiàn)代可觀測性用戶進行異常檢測以查看是否存在異常錯誤。
6. 分析
分析是元數(shù)據(jù)的另一個有用案例，特別是對于源自用戶輸入源的數(shù)據(jù)集?？紤]諸如文檔質(zhì)量檢查之類的場景，在這些場景中，必須在用戶生成的數(shù)據(jù)進入更加結(jié)構(gòu)化的環(huán)境之前對其進行預處理。
主動元數(shù)據(jù)可幫助進行全面的分析，以識別潛在的異常情況，并在將數(shù)據(jù)集成到關(guān)鍵系統(tǒng)或流程之前確保質(zhì)量。
7. ETL 或架構(gòu)更改
隨著數(shù)據(jù)變得日益民主化，分析師和工程師可能會相互創(chuàng)建不同的模型，從而需要在產(chǎn)品級別或源數(shù)據(jù)內(nèi)進行更改。這些變化可能會產(chǎn)生深遠的影響，可能會影響下游報告表和其他模型。監(jiān)控整個數(shù)據(jù)管道中模式變化的重要性，以此作為有效解決這些變化的一種手段。
主動元數(shù)據(jù)有助于實時跟蹤模式更改，為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的演變提供有價值的見解，并促進 ETL 流程的主動管理。
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數(shù)據(jù)分類分級方法、標準及應用實踐
