Como você projeta um catálogo de dados eficaz para programação de aplicativos?
Os catálogos de dados são ferramentas essenciais para a programação de aplicativos, pois ajudam a organizar, descobrir e documentar suas fontes de dados e metadados. Um catálogo de dados é um repositório centralizado que fornece metadados, como definições de dados, esquemas, linhagem, qualidade e uso, para vários ativos de dados. Metadados são os dados sobre dados que descrevem suas características, contexto e relacionamentos. Ao criar e manter um catálogo de dados eficaz, você pode melhorar sua governança, colaboração e produtividade de dados. Neste artigo, discutiremos como criar um catálogo de dados eficaz para programação de aplicativos, seguindo estas seis etapas:
Antes de começar a criar seu catálogo de dados, você precisa definir suas metas e escopo. Quais são os principais objetivos e benefícios do seu catálogo de dados? Quem são os usuários pretendidos e as partes interessadas do seu catálogo de dados? Quais são seus papéis e responsabilidades? Quais são as fontes de dados e os ativos que você deseja incluir em seu catálogo de dados? Como você vai categorizá-los e classificá-los? Como você garantirá a qualidade e a precisão do seu catálogo de dados? Essas perguntas ajudarão você a esclarecer a visão e o escopo do catálogo de dados e alinhá-los aos requisitos técnicos e de negócios.
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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.
A próxima etapa é escolher a plataforma e a arquitetura do catálogo de dados. Há várias opções disponíveis, como soluções de código aberto, comerciais, baseadas em nuvem ou on-premise. Você precisa avaliar os recursos, funcionalidades, escalabilidade, segurança e custo de cada opção e selecionar a que melhor se adapta às suas necessidades e orçamento. Você também precisa considerar a arquitetura do catálogo de dados, como como ele se integrará às fontes, sistemas e aplicativos de dados existentes, como dará suporte à ingestão, processamento e entrega de dados e como permitirá o acesso, a descoberta e a análise de dados.
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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.
A terceira etapa é projetar o esquema de catálogo de dados e o modelo de metadados. Um esquema é a estrutura e a organização do catálogo de dados, como tabelas, colunas, chaves, índices e restrições. Um modelo de metadados é a representação e a definição dos metadados do catálogo de dados, como tipos, formatos, padrões e regras. Você precisa projetar o esquema do catálogo de dados e o modelo de metadados de acordo com as metas e o escopo do catálogo de dados, bem como com as fontes de dados e os ativos. Você precisa garantir que o esquema do catálogo de dados e o modelo de metadados sejam consistentes, abrangentes e coerentes e que ofereçam suporte à qualidade, linhagem e governança dos dados.
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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.
A quarta etapa é preencher seu catálogo de dados com dados e metadados. Isso envolve extrair, transformar e carregar (ETL) dados e metadados de suas fontes de dados e ativos em sua plataforma de catálogo de dados. Você precisa usar ferramentas e métodos apropriados para automatizar e simplificar esse processo, como pipelines de dados, fluxos de trabalho, scripts ou APIs. Você precisa garantir que seu catálogo de dados esteja atualizado e sincronizado com suas fontes de dados e ativos e que ele capture quaisquer alterações ou modificações. Você também precisa verificar e validar os dados e metadados do catálogo de dados e resolver quaisquer erros ou problemas.
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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.
A quinta etapa é aprimorar seu catálogo de dados com recursos e capacidades que podem melhorar sua usabilidade e valor. A pesquisa e a descoberta de dados podem permitir que os usuários encontrem e acessem facilmente dados e metadados relevantes com palavras-chave, filtros, facetas ou consultas de linguagem natural. A anotação de dados e a documentação podem permitir que os usuários adicionem e editem informações descritivas, como rótulos, tags, comentários ou classificações. A colaboração e o compartilhamento de dados podem permitir que os usuários se comuniquem e colaborem com outros usuários no catálogo de dados. Finalmente, a análise e a visualização de dados podem permitir que os usuários executem várias tarefas de análise e visualização nos dados e metadados do catálogo de dados.
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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
A etapa final é gerenciar e manter seu catálogo de dados. Isso envolve monitorar e revisar o desempenho, o uso e a qualidade do catálogo de dados e fazer os ajustes ou melhorias necessários. Você precisa garantir que seu catálogo de dados seja seguro, confiável e esteja em conformidade com suas políticas e regulamentos. Você também precisa fornecer suporte e treinamento ao usuário para seu catálogo de dados e solicitar comentários e sugestões do usuário para aprimoramentos futuros.
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