¿Cómo se diseña un catálogo de datos eficaz para la programación de aplicaciones?
Los catálogos de datos son herramientas esenciales para la programación de aplicaciones, ya que ayudan a organizar, descubrir y documentar los orígenes de datos y los metadatos. Un catálogo de datos es un repositorio centralizado que proporciona metadatos, como definiciones de datos, esquemas, linaje, calidad y uso, para diversos activos de datos. Los metadatos son los datos sobre datos que describen sus características, contexto y relaciones. Al crear y mantener un catálogo de datos eficaz, puede mejorar el gobierno de datos, la colaboración y la productividad. En este artículo, discutiremos cómo diseñar un catálogo de datos efectivo para la programación de aplicaciones, siguiendo estos seis pasos:
Antes de empezar a diseñar el catálogo de datos, debe definir los objetivos y el alcance. ¿Cuáles son los principales objetivos y beneficios de su catálogo de datos? ¿Quiénes son los usuarios previstos y las partes interesadas del catálogo de datos? ¿Cuáles son sus funciones y responsabilidades? ¿Cuáles son los orígenes de datos y los activos que desea incluir en el catálogo de datos? ¿Cómo los categorizarás y clasificarás? ¿Cómo garantizará la calidad y precisión de su catálogo de datos? Estas preguntas le ayudarán a aclarar la visión y el alcance del catálogo de datos, y a alinearlos con sus requisitos empresariales y técnicos.
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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.
El siguiente paso es elegir la plataforma y la arquitectura del catálogo de datos. Hay varias opciones disponibles, como soluciones de código abierto, comerciales, basadas en la nube o locales. Debe evaluar las características, funcionalidades, escalabilidad, seguridad y costo de cada opción, y seleccionar la que mejor se adapte a sus necesidades y presupuesto. También debe tener en cuenta la arquitectura del catálogo de datos, por ejemplo, cómo se integrará con los orígenes de datos, sistemas y aplicaciones existentes, cómo admitirá la ingesta, el procesamiento y la entrega de datos, y cómo permitirá el acceso, la detección y el análisis de datos.
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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.
El tercer paso es diseñar el esquema del catálogo de datos y el modelo de metadatos. Un esquema es la estructura y organización del catálogo de datos, como las tablas, columnas, claves, índices y restricciones. Un modelo de metadatos es la representación y definición de los metadatos del catálogo de datos, como los tipos, formatos, estándares y reglas. Debe diseñar el esquema del catálogo de datos y el modelo de metadatos de acuerdo con los objetivos y el ámbito del catálogo de datos, así como los orígenes de datos y los activos. Debe asegurarse de que el esquema del catálogo de datos y el modelo de metadatos sean coherentes, completos y coherentes, y de que admitan la calidad, el linaje y el gobierno de los datos.
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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.
El cuarto paso es rellenar el catálogo de datos con datos y metadatos. Esto implica extraer, transformar y cargar (ETL) Datos y metadatos de sus orígenes de datos y activos en su plataforma de catálogo de datos. Debe usar herramientas y métodos adecuados para automatizar y agilizar este proceso, como canalizaciones de datos, flujos de trabajo, scripts o API. Debe asegurarse de que el catálogo de datos esté actualizado y sincronizado con los orígenes de datos y los activos, y de que capture los cambios o modificaciones. También debe comprobar y validar los datos y metadatos del catálogo de datos, y resolver cualquier error o problema.
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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.
El quinto paso es mejorar su catálogo de datos con características y capacidades que puedan mejorar su facilidad de uso y valor. La búsqueda y el descubrimiento de datos pueden permitir a los usuarios encontrar y acceder fácilmente a datos y metadatos relevantes con palabras clave, filtros, facetas o consultas en lenguaje natural. La anotación de datos y la documentación pueden permitir a los usuarios agregar y editar información descriptiva, como etiquetas, etiquetas, comentarios o clasificaciones. La colaboración y el uso compartido de datos pueden permitir a los usuarios comunicarse y colaborar con otros usuarios del catálogo de datos. Finalmente, el análisis y la visualización de datos pueden permitir a los usuarios realizar diversas tareas de análisis y visualización en los datos y metadatos del catálogo de datos.
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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
El último paso es administrar y mantener el catálogo de datos. Esto implica supervisar y revisar el rendimiento, el uso y la calidad del catálogo de datos, y realizar los ajustes o mejoras necesarios. Debe asegurarse de que su catálogo de datos sea seguro, confiable y cumpla con sus políticas y regulaciones. También debe proporcionar soporte técnico y formación para el catálogo de datos, y solicitar comentarios y sugerencias de los usuarios para futuras mejoras.
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