3分钟带你了解什么是数据目录

什么是数据目录?

数据目录,顾名思义就是“数据的目录”。这里的“数据”指的是元数据。数据目录通过管理这些元数据,形成一个可用的数据清单,使数据开发者、数据分析师等人员能够通过查阅和搜索等操作,快速找到所需的数据。此外,数据目录还提供了附加的元数据,以帮助用户进一步评估数据的可用性和一致性。

数据目录已成为现代数据管理的核心部分,它显著提升了数据从业人员在数据处理和分析方面的工作效率。相比之下,未使用数据目录的团队可能会遇到如下问题:

  • 什么是数据目录?
  • 为什么我们需要数据目录?
  • 数据目录有什么作用?

今天,我们简单聊一聊数据目录的话题。


数据目录的简短定义涉及几个关键点——数据管理、搜索、数据清单和数据评估——这些都依赖于提供元数据集合的中心能力。

数据目录有什么作用?

现代数据目录包含许多特性和功能,其核心在于收集和描述可共享数据清单的元数据。

提高数据效率

数据目录提升了数据的利用效率。它们帮助用户轻松查找数据,避免重复工作,更好地理解数据,确保遵守数据规则,简化数据集成,并促进团队合作。

改进数据上下文

数据目录通过提供有关数据集的详细信息来提升数据理解。这些信息包括数据集的来源、质量、使用者、使用方式以及与其他数据集的连接方式,使用户更容易掌握数据的含义、重要性和适用性,从而做出更好的决策和分析。

降低错误风险

数据目录有助于减少错误。它们提供高质量的数据信息和详细描述,跟踪数据历史,遵守元数据规则,促进团队合作,限制访问权限,并协助数据准备。这些措施帮助用户更准确地处理数据,减少分析和使用中的错误。

改进数据分析

数据目录在多个方面改善了数据分析。它们使数据查找更为便捷,提供元数据上下文,确保数据质量,促进团队协作,并简化数据集成。用户可以更快地查找和使用数据集,节省准备时间。详细的元数据提供对数据质量和关系的洞察,协作工具帮助团队共享见解。借助数据目录,分析师可以做出明智的决策,减少错误,提高分析效率。

数据目录的演变

数据目录已经不断发展以满足数字时代组织不断变化的需求。

  • 20 世纪末,数据目录最初是实体目录的数字版本,提供书籍和文档的基本信息。随着数字图书馆的兴起,它们不断发展,简化了电子书等在线资源的查找。它们最初是实体目录的数字版本,提供书籍和文档的基本信息。随着数字图书馆的兴起,这些目录不断发展,简化了电子书等在线资源的查找。
  • 21 世纪初,数据库和数据仓库的应用催生了企业数据目录,提供描述性元数据,使企业用户更容易找到系统中的数据信息,便捷地消费数据。
  • 21世纪中期,对全面元数据管理的需求催生了包含数据沿袭、质量、连接和业务背景信息的目录,这对数据治理至关重要。
  • 大数据和自助分析时代,数据目录适应了不同数据源的需求,成为数据查找和准备的重要工具。现代数据目录使用 AI 和 ML 自动化管理和创建元数据,从而提升数据发现效率。总而言之,数据目录已经从简单的列表发展成为数字时代高效数据管理和分析的强大工具。

实施数据目录会带来什么变化?

数据目录的实施能够显著提升数据管理和分析的质量。

通过全面管理元数据,数据目录的优势变得非常明显。最大的价值通常体现在对分析活动的影响上。在自助式分析的时代,IT 组织无法提供所有数据分析人员所需的数据。现代业务和数据分析师经常在没有足够了解数据集内容和质量的情况下进行分析,浪费了大量时间查找和理解数据,常常重新创建已存在的数据集。

如果没有数据目录,分析师只能通过查阅文档、与同事交流、依赖已有知识或使用熟悉的数据集来查找数据。这一过程充满了试错、浪费和返工。由于时间紧迫,分析师通常会选择“足够接近”的数据。使用数据目录后,分析师可以快速搜索和查找数据,评估所有可用的数据集,做出明智的数据使用选择,从而高效且自信地进行数据准备和分析。数据目录的使用能够将分析师用于查找数据的时间从80%减少到20%,将用于分析的时间从20%提升到80%。这样,在无需增加更多分析师的情况下,就可以显著提高分析质量和组织的分析能力。

如何快速实施数据目录?

麦聪DaaS平台是一款低代码WEB原生架构的数据统一管理和服务平台,无需推翻重构现有的系统架构,仅需简单部署,结合企业现有的数据平台如Oracle、Hadoop或MPP等,即可自由组合构建一套企业版开放性的数仓系统或湖仓一体的平台系统,通过WEB实现高效提升企业数据管理和数据服务能力的目的。

麦聪DaaS平台具备完善的传统数仓业务功能:

  • 帮助企业管理全域数据资产;
  • 提高对数据的标准化定义管控和数据搜索能力;
  • 提高企业数据治理能力;

以及新型数仓业务功能:

  • 帮助企业构建低代码数据API发布能力;
  • 构建数据API全生命周期管理平台;
  • 用户数据消费行为全监控和分析;
  • 企业级数据消费市场。

在大数据、数据湖和自助服务时代,数据管理面临着挑战。数据目录有助于应对这些挑战。主动的数据管理是数据目录成功的核心,也是现代数据管理的关键实践。

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