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メタデータ管理ソリューション

メタデータ管理は、エンタープライズデータの本当の可能性を解放するための要です。ところが、メタデータの検出、取り込み、統合、リンク、共有、および分析は、通常手動プロセスに頼っており、時間、コスト、および専門の技術リソースが大量に必要となります。しかし、適切なメタデータ管理ソリューションにより、収益の促進、法令順守の達成、その他の戦略的目標の達成などの方法について、あらゆる組織がより詳細な結論に到達することができます。
メタデータ管理ソリューション

Gartner®メタデータ管理テクノロジの成熟度の6つのステージの詳細

メタデータとは

メタデータとは

簡単に言うと、メタデータとはデータに関するデータのことです。メタデータは、データがソースで収集され、ユーザがアクセスし、組織内で移動し、他のソースの他のデータと統合または追加され、プロファイルされ、クレンジングされ、分析されるたびに生成されます。データ要素の属性についての情報を提供し、戦略上および運用上の意思決定の参考として使用できるため、メタデータは貴重なものです。

メタデータは、以下のような重要な疑問に対する答えを提供します。

  • どのようなデータを所有しているか?
  • データの起源はどこか?
  • 現在どこにあるのか?
  • 最初に作成または収集されて以降、どのように変化したか?
  • データに対する権限を誰が所有しているか、また許可されている内容は何か?
  • そのデータは機密情報なのか、またデータに関連するリスクは存在するか?

メタデータ管理とは

メタデータ管理とは、他のデータを説明するデータを、関連性やデータリネージュを重視して管理することです。この管理には、組織全体で情報が確実に統合、アクセス、共有、リンク、分析、および維持されるように、ポリシーおよびプロセスを確立することも含まれます。

メタデータ管理が困難な理由

基本となるメタデータに対するエンタープライズ全体としての視点を設定および維持し、また簡単にアクセスできるようにしておくことは複雑な作業ですが、これにはいくつかの理由があります。

  • 現在ある多数のデータタイプとデータソースは、組み合わせて動作するような設計になっていない。
  • 不統一なテクノロジーの使用、粗雑な文書化、ダウンストリームでの統合をほとんど想定していないことなどの要因により、時間の経過と共に、データのインフラストラクチャがつぎはぎのようになっている。
  • ビジネスのコンテキストが限定されているか存在せず、共通の用語がエンタープライズ全体で標準化および採用されていない。
  • ロールやワークフローによるデータアクセスの定義と制御を行うポリシー、プロセス、およびツールが存在しない。
  • 従来の手作業による手法はコストと時間がかかり、またエラー発生の可能性もあるため、動的なエンタープライズのデータ管理インフラストラクチャには対応しきれない。

その結果、柔軟性のないデータインフラストラクチャに依存するアプリケーションやイニシアチブは危険にさらされ、誤った分析やインサイトを生む可能性があります。分析ツールをフルに活用できなければ、組織はデータ主導型になることはできず、方向性を誤ってしまうことすらあるかもしれません。

メタデータ管理にerwin Data Intelligence by Questを使用するメリット

組織は、自分たちが何を知らないかを理解していなければ、問題は悪化するばかりです。データが急速な増加を続けるにつれ、そのすべてを理解するため、データと分析に対する取り組みの必要性も高まります。メタデータ管理により、これらの有効活用を実現できます。

優れたデータ品質

データソースまたはターゲット内のデータの問題および不一致をリアルタイムで特定し、インサイトや修正にかける時間を増加させることで、データ全体の品質を改善します。

インサイトをより素早く得る

現行の85/15のルールでは、高い賃金を払っている知識労働者がエラーや不一致の発見、把握、および解決に忙しすぎて、実際のソースデータの分析ができないため、この割合を逆転させます。

法令順守

GDPR、HIPAA、PII、BCBSおよびCCPAなどの法令には、データのプライバシーとセキュリティに関する順守事項があるため、機密データはタグ付けを行い、データリネージュを文書化し、追跡できるよう流れを記述しておく必要があります。

デジタル変革

存在するデータの内容とその潜在的価値を理解すると、デジタルエクスペリエンスの改善、デジタル運用の強化、デジタルイノベーションの促進、およびデジタルエコシステムの構築により、デジタル変革を推進できます。

エンタープライズコラボレーション

ビジネスがデータガバナンスと戦略的な企業目標との調整を促進し、ITがデータ管理の技術的メカニクスに対応することで、組織の目標を効果的に達成するためにデータを検出、信頼、使用するための扉が開きます。

生産性の向上とコストの削減

メタデータ管理プロセスの信頼性を高め、自動化および反復作業とすることで、生産性が向上します。コーディング効率が85 %以上、メタデータ検出は70 %以上、データ設計は最大50 %、データ変換は最大70 %、データマッピングは最大80 %向上したと報告されています。

より早いプロジェクトのデリバリ

ビッグデータ導入、データ保管庫の設置、データウェアハウスの最新化、クラウドへの移行などを、最大70 %高速化します。

メタデータ管理にerwinを選ぶべき理由

 

erwin Data Intelligence by Questは、自動化によるアクティブなメタデータ管理アプローチによって、データ管理とデータガバナンスの両方のプロセスを推進します。幅広いデータソース、運用プロセス、ビジネスアプリケーション、データモデルから中央のデータカタログにメタデータを自動的に収集、変換して供給し、ロールに基づく視点のコンテキストを通じてこのデータへのアクセスと把握を可能にする特有の機能を備えています。

erwin Data Intelligenceを使用することで、さまざまな業界の大手企業は組織内でのデータの処理を向上させ、データをより良く活用し保護することができます。金融サービス、医療、および保険など、規制の厳しい業界ならびに政府機関にとって、このソリューションの透明性、追跡、およびレポート作成機能は、法令順守に取り組む上で不可欠な資産です。

erwin Data Intelligenceは、オープンで拡張可能なメタモデルを提供し、APIセットをすべて備えています。標準データコネクタの総合リストが含まれており、自動収集、リフレッシュ、およびバージョン管理を行うメタデータ管理に活用できます。オプションのerwin Smart Data Connectors by Questは、あらゆるタイプのETLコードをリバースエンジニアリングし、レポートやその他のエコシステムツールと双方向で接続します。これらのコネクタは、データリネージュ、影響の分析、およびその他のグラフィックによる詳細なリレーションシップを極めて迅速かつ正確に提示できます。

さらに、erwin Data Intelligenceは、データカタログのメタデータを活用することでデータプロファイリングと品質評価を開始、自動化し、IT、データ・ガバナンス・チーム、およびビジネスユーザにデータ品質スコアの包括的な可視性を提供する統合されたデータ品質機能を提供します。オプションのデータ観測機能および修復ツールも、データ品質イニシアチブをサポートします。

最後に、erwin Data Intelligenceは、データモデリングエンタープライズアーキテクチャ、およびビジネス・プロセス・モデリングも統合した、erwin by Questプラットフォームの一部となっています。お客様は、erwinのアクティブなメタデータ中心のアプローチにより、以下のような目的を確実に達成できます。

  • 自社のビジネス、テクノロジー、データアーキテクチャ、およびそれぞれの間のリレーションシップを把握する
  • キュレーションしたエンタープライズのデータカタログを作成および自動化し、物理的資産、データモデル、データの移動、データ品質、およびオンデマンドの系列で完成する
  • メタデータを活用し、統合されたビジネス用語集およびデータ辞書により関係者のデータリテラシーにビジネス上のコンテキストを提供することで、俊敏かつ統制の取れたデータの準備を推進する

erwin Data Intelligenceの主要なデータ管理コンポーネント

erwin Data Intelligence Suiteは、データカタログデータリテラシー機能と組み合わせ、企業の関係者が利用可能なデータ資産、使用法のガイダンスや事故予防策への意識を高め、アクセスを容易にし、データポリシーおよびベストプラクティスに確実に従うようにします。自動化された、リアルタイムの高品質データパイプラインにより、データベース、データウェアハウス、データレイクの保存データや、主要なアプリケーションに統合され使用される移動中のデータなどを、コラボレーションやリスク管理において制御することができます。erwin Data Intelligenceには、以下の主要コンポーネントがあります。

erwin Data Catalog by Quest

erwin Data Catalog by Questは、データ移動やデータアーキテクチャの統合と最新化のためのエンタープライズのメタデータ管理、データマッピング、コード生成、データリネージュを自動化します。このソリューションは、広範なデータソースからメタデータを収集し、ソースからターゲットに「移動中のデータ」を含むデータ要素をマッピングして、プラットフォーム間のデータ統合を調和させます。

erwin Data Literacy by Quest

erwin Data Literacy by Questにより、データ管理者はデータ資産をキュレーションおよび管理できるようになるため、データ利用者は自分のロールに関連するデータを検出し、ビジネスのコンテキスト内で理解することができます。データコミュニティを作成し、データの流動性を促進することで、関係者は、データ環境全体の意味的、ビジネス的、技術的な側面を総合的にコンテキストに合わせて把握できます。

erwin Data Connectors by Quest

erwin Standard Data Connectorsは、erwin Data Catalogに含まれており、一般的な保存データのデータソースから効率的にメタデータを収集し、取り込むことができます。ただし、多くのお客様がerwin Smart Data Connectorsを追加するのは、より複雑なソースからの保存データのメタデータだけでなく、さまざまなコードタイプ、業界標準ツールおよび言語(BI、ELT、ETL)からの移動中のデータを収集する作業を自動化するためです。また、erwin Smart Data Connectorsは、メタデータ主導の自動化によりITチームを強化し、開発ライフサイクルを高速化します。可視化の向上、プロセスの改善、再利用可能なコードによるデータ消費プラットフォームの統合により、時間と費用を大幅に節約できます。

erwin Data Quality by Quest

erwin Data Quality by Questは、データインテリジェンス、自動化、また最新の強化された統合型データ品質プラットフォームを組み合わせて、重要なデータソースのデータプロファイリング、品質評価、リアルタイムの品質監視、およびデータ修復を組織が自動化できるようにします。erwin Data Intelligenceによるデータ品質スコアリングの包括的な可視性により、IT、データ・ガバナンス・チーム、およびビジネスユーザは、スマートデータの使用を促進し、データの信頼性を構築するために必要な情報を得ることができます。

今すぐ開始する

メタデータ管理をさらにスマートに行いましょう。erwin Data Intelligenceなら、データ管理とデータガバナンスの労力を結び付けて、データインサイトとより良い意思決定へのスピードを自動化および加速させるのに役立ちます。

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