Wie entwirft man einen effektiven Datenkatalog für die Anwendungsprogrammierung?
Datenkataloge sind wichtige Tools für die Anwendungsprogrammierung, da sie Ihnen helfen, Ihre Datenquellen und Metadaten zu organisieren, zu ermitteln und zu dokumentieren. Ein Datenkatalog ist ein zentrales Repository, das Metadaten wie Datendefinitionen, Schemas, Herkunft, Qualität und Verwendung für verschiedene Datenassets bereitstellt. Metadaten sind die Daten über Daten, die ihre Merkmale, ihren Kontext und ihre Beziehungen beschreiben. Durch die Erstellung und Pflege eines effektiven Datenkatalogs können Sie Ihre Data Governance, Zusammenarbeit und Produktivität verbessern. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen effektiven Datenkatalog für die Anwendungsprogrammierung entwerfen, indem Sie die folgenden sechs Schritte ausführen:
Bevor Sie mit dem Entwerfen Ihres Datenkatalogs beginnen, müssen Sie Ihre Ziele und Ihren Umfang definieren. Was sind die Hauptziele und Vorteile Ihres Datenkatalogs? Wer sind die beabsichtigten Benutzer und Stakeholder Ihres Datenkatalogs? Was sind ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten? Was sind die Datenquellen und Assets, die Sie in Ihren Datenkatalog aufnehmen möchten? Wie werden Sie sie kategorisieren und klassifizieren? Wie stellen Sie die Qualität und Genauigkeit Ihres Datenkatalogs sicher? Diese Fragen helfen Ihnen, die Vision und den Umfang Ihres Datenkatalogs zu klären und sie an Ihren geschäftlichen und technischen Anforderungen auszurichten.
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Divyesh L.
Senior Database Engineer @ Mercury Insurance : JAVA/J2EE/JDBC, Microservices, Spring Boot, API Development, and Cloud Platforms (AWS, GC, Azure)
you start designing your data catalog, you need to define your goals and scope. What are the main objectives and benefits of your data catalog? Who are the intended users and stakeholders of your data catalog? What are their roles and responsibilities? What are the data sources and assets that you want to include in your data catalog? How will you categorize and classify them? How will you ensure the quality and accuracy of your data catalog? These questions will help you clarify your data catalog vision and scope, and align them with your business and technical requirements.
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Sourav Nayek
Software Engineer | CSE'24
Define your data catalog goals and scope Start by identifying the objectives of your data catalog. These could range from improving data discoverability to enhancing data governance. The scope should cover the types of data you want to catalog and the systems where this data resides.
Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Datenkatalogplattform und -architektur auszuwählen. Es stehen verschiedene Optionen zur Verfügung, z. B. Open-Source-, kommerzielle, Cloud-basierte oder On-Premise-Lösungen. Sie müssen die Merkmale, Funktionen, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosten jeder Option bewerten und diejenige auswählen, die Ihren Anforderungen und Ihrem Budget am besten entspricht. Sie müssen auch die Architektur Ihres Datenkatalogs berücksichtigen, z. B. wie er sich in Ihre vorhandenen Datenquellen, Systeme und Anwendungen integrieren lässt, wie er die Datenerfassung, -verarbeitung und -bereitstellung unterstützt und wie er den Datenzugriff, die Erkennung und die Analyse ermöglicht.
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Sourav Nayek
Software Engineer | CSE'24
Choose your data catalog platform and architecture Select a data catalog solution that fits your requirements. Consider factors like scalability, integration with existing systems, security measures, and cost. The architecture should be designed to support the chosen platform and meet your data governance needs.
Der dritte Schritt besteht darin, das Datenkatalogschema und das Metadatenmodell zu entwerfen. Ein Schema ist die Struktur und Organisation Ihres Datenkatalogs, z. B. die Tabellen, Spalten, Schlüssel, Indizes und Einschränkungen. Ein Metadatenmodell ist die Darstellung und Definition der Metadaten Ihres Datenkatalogs, z. B. der Typen, Formate, Standards und Regeln. Sie müssen Ihr Datenkatalogschema und Ihr Metadatenmodell entsprechend den Zielen und dem Umfang Ihres Datenkatalogs sowie Ihren Datenquellen und Assets entwerfen. Sie müssen sicherstellen, dass Ihr Datenkatalogschema und Ihr Metadatenmodell konsistent, umfassend und kohärent sind und dass sie Datenqualität, Herkunft und Governance unterstützen.
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Sourav Nayek
Software Engineer | CSE'24
Design your data catalog schema and metadata model The schema defines the structure of your data catalog, while the metadata model describes the data elements. The schema should reflect the hierarchy of your data, while the metadata model should capture details like data lineage, data quality metrics, and data ownership.
Der vierte Schritt besteht darin, Ihren Datenkatalog mit Daten und Metadaten zu füllen. Dies beinhaltet das Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) Daten und Metadaten aus Ihren Datenquellen und Assets in Ihre Data Catalog-Plattform. Sie müssen geeignete Tools und Methoden verwenden, um diesen Prozess zu automatisieren und zu optimieren, z. B. Datenpipelines, Workflows, Skripts oder APIs. Sie müssen sicherstellen, dass Ihr Datenkatalog aktualisiert und mit Ihren Datenquellen und Assets synchronisiert wird und dass alle Änderungen oder Modifikationen erfasst werden. Außerdem müssen Sie Ihre Datenkatalogdaten und Metadaten verifizieren und validieren sowie Fehler oder Probleme beheben.
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Sourav Nayek
Software Engineer | CSE'24
Populate your data catalog with data and metadata Once your data catalog is set up, populate it with data and metadata. This includes details about the sources of information, lineage of information, quality metrics for information as well as statistics on how information is used. Regular updates should be scheduled to keep the catalog current.
Der fünfte Schritt besteht darin, Ihren Datenkatalog mit Features und Funktionen zu erweitern, die seine Benutzerfreundlichkeit und seinen Wert verbessern können. Die Datensuche und -ermittlung kann es Benutzern ermöglichen, relevante Daten und Metadaten mit Schlüsselwörtern, Filtern, Facetten oder Abfragen in natürlicher Sprache einfach zu finden und darauf zuzugreifen. Mit Datenanmerkungen und -dokumentationen können Benutzer beschreibende Informationen wie Beschriftungen, Tags, Kommentare oder Bewertungen hinzufügen und bearbeiten. Die Zusammenarbeit und Freigabe von Daten kann es Benutzern ermöglichen, mit anderen Benutzern im Datenkatalog zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Schließlich kann die Datenanalyse und -visualisierung es Benutzern ermöglichen, verschiedene Analyse- und Visualisierungsaufgaben für die Datenkatalogdaten und Metadaten durchzuführen.
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D Rajesh Kumar
Mulesoft Ambassador | TOGAF | Digital Architect | Cloud Computing | AWS-GCP-AZURE | Integration & API | Consulting | EDA
Another consideration, particularly for enhancing APIs discovery and monitoring, could be the integration of advanced features and capabilities, like Implementing natural language processing would enable more intuitive search capabilities, complemented by faceted search and tailored recommendations to streamline discovery. Introducing data quality metrics, such as a quality scoring system and data profiling, is crucial to maintain high data standards. To foster a collaborative environment, integrating user forums, discussions, and version control systems for datasets would be beneficial. Personalizing the user experience with custom dashboards and behaviour tracking can make the catalogue more user-friendly
Der letzte Schritt besteht darin, Ihren Datenkatalog zu verwalten und zu pflegen. Dazu gehört die Überwachung und Überprüfung der Leistung, Nutzung und Qualität Ihres Datenkatalogs sowie das Vornehmen erforderlicher Anpassungen oder Verbesserungen. Sie müssen sicherstellen, dass Ihr Datenkatalog sicher, zuverlässig und konform mit Ihren Richtlinien und Vorschriften ist. Sie müssen auch Benutzersupport und Schulungen für Ihren Datenkatalog anbieten und Benutzerfeedback und Vorschläge für zukünftige Verbesserungen einholen.
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