Meta veri standartları

Meta Veri Yönetimi, veri mimarisinde önemli bir rol oynar. Meta veriler diğer veriler hakkındaki verilerdir. Verileri açıklar ve verileri bulmanıza, güvenlik altına almanıza ve denetlemenize yardımcı olan bir başvuru sağlar. Meta veriler ayrıca verileri birbirine bağlar. Verilerin bütünlüğünü ve kalitesini doğrulamak, verileri yeni bir konuma yönlendirmek veya çoğaltmak, verileri dönüştürmek ve veri anlamlarını anlamak için kullanılabilir. Meta veriler, self servis portallar aracılığıyla verilerin demokratikleştirilmesinde de önemlidir.

Daha fazla meta veri kullanan portalları kullanarak veri içgörülerini veri analistlerine ve bilim adamlarına yakınlaştırmak için sektörde artan bir eğilim vardır. Bu eğilim, veri gözlemlenebilirliği olarak bilinir. Veri gözlemlenebilirliği meta verilerin merkezi olduğu platformları açıklamak için metadata lake, bilgi grafikleri veya meta veri grafikleri gibi kavramları kullanır. Dağıtılmış bir veri ağı kullanılırken verilerin kuruluşunuz genelinde nasıl kullanıldığına ve kaynağına yönelik birleşik bir görünüm oluşturmak için iyi bir yoldur.

İyi bir meta veri yönetimi stratejisi organik olarak büyür. İlk olarak en önemli alanları belirleyerek basit ve küçük başlar. İyi bir meta veri yönetimi stratejisi, hizmetler ve net süreçlerle de desteklenir. Başlamak için farklı meta veri kategorilerini bilmeniz iyi olur:

• İş meta verileri , idare için kullanılan verileri bulma ve anlama ile ilgili tüm yönleri açıklar. Bazı iyi bilinen örnekler arasında iş terimleri ve tanımları ile veri sahipliği, kullanım ve kaynak belirlemeyle ilgili bilgiler yer alır.
• Teknik meta veriler , tasarım zamanında verilerin yapısal yönlerini açıklar. Bazı iyi bilinen örnekler şema bilgileri, veri biçimi ve protokol bilgileri ile şifreleme ve şifre çözme anahtarlarıdır.
• İşlem meta verileri , çalışma zamanında verilerin işleme yönlerini açıklar. bazı iyi bilinen örnekler arasında işlem bilgileri, yürütme süresi, işlem hatası bilgileri ve iş kimlikleri yer alır.
• Sosyal meta veriler , tüketicilerinden gelen verilerin kullanıcı perspektifini açıklar. Kullanım ve kullanıcı izleme bilgileri, arama sonucu verileri, filtreler ve tıklamalar, görüntüleme süresi, profil isabetleri ve açıklamalar bazı iyi bilinen örneklerdir.

Merkezi olmayan veri mimarisinde meta veri yönetimi, merkezi olarak yönetilen meta veriler ile federasyon tarafından yönetilen meta veriler arasında bir denge bulmayı gerektiren bir kuruluş sınamasıdır. Meta veri yönetiminizi planladığınızda Azure'da bulut ölçeğinde analize yönelik ekipleri ve işlevleri anlamanız önemlidir. İşbirliğine dayalı bir veri yönetimi uygulaması kullanmak, ekipleriniz arasındaki iletişimi, tümleştirmeyi ve veri akışı otomasyonunu geliştirebilir. Merkezi idare ile etki alanı sahipliği arasında doğru dengeyi sağlayarak meta veri yönetimi karmaşıklığının bir bölümünü giderebilirsiniz.

Hangi meta verilerin merkezi olarak yönetileceğini veya veri etki alanlarınızı bir araya getirip uygulamanızı başlatabileceğinize karar verirken kendinize şu soruyu sorun:

• Hangi iş meta verileri kritik öneme sahiptir?
• Birlikte çalışabilirlik için hangi teknik meta veriler gereklidir?
• Hangi işlemler ve akışlar verileri yakalar?
• Modeller veya şemalar nerede oluşturulur ve korunur?
• Veri idaresi departmanının işlerini doğru şekilde gerçekleştirmesine olanak sağlamak için ekiplerin merkezi olarak hangi bilgileri sağlaması gerekir?

Bu soruların yanıtlarını kullanarak meta veri akışlarınızın her biri için içerik yaşam döngüsünü eşleyin ve tüm bağımlılıkları belirleyin. Daha sonra iş etki alanlarını, süreçleri, teknolojiyi ve verileri birbirine bağlayacak bir meta veri modeline sahip olursunuz.

İhtiyacınız olan meta verileri seçtikten sonra depolamak ve işlemek için bir yer seçmeniz gerekir. Bunun için Microsoft Purview'u kullanabilirsiniz.

Microsoft Purview'u kullanarak veri varlığınızı büyük ölçüde yönetme

Microsoft Purview , şirket içi, çoklu bulut ve hizmet olarak yazılım (SaaS) verilerinizi yönetmenize ve yönetmenize yardımcı olan birleşik bir veri idaresi çözümüdür. Veri bulma, veri tarama, veri kalitesi ve erişim yönetimini akıllı bir şekilde gerçekleştiren tam otomatik bir hizmet olduğundan meta verileri büyük ölçekte yönetir. Ayrıca veri ağı mimariniz hakkında birçok içgörü içeren bütünsel bir harita sağlar.

Microsoft Purview, kuruluşunuzun nerede olursa olsun verileri yönetmesine, korumasına ve yönetmesine yardımcı olabilecek kapsamlı bir çözüm kümesidir. Microsoft Purview çözümleri tümleşik kapsam sağlar ve kuruluşlar genelinde verilerin parçalanması, veri koruma ve idareyi engelleyen görünürlük eksikliği ve geleneksel BT yönetimi rollerinin bulanıklığını gidermeye yardımcı olur.

Microsoft Purview, kuruluşunuza yardımcı olmak için veri idaresi ve uyumluluk çözümlerini ve hizmetlerini birleşik bir platformda birleştirir:

• Kuruluşunuz genelindeki veriler hakkında görünürlük elde edin
• Yaşam döngüsü boyunca, nerede olursa olsun, hassas verileri koruma ve yönetme
• Verileri yeni ve kapsamlı yollarla sorunsuz bir şekilde yönetme
• Kritik veri risklerini ve mevzuat gereksinimlerini yönetme

Microsoft Purview'u uygularken çok fazla değişikliği ve karmaşıklığı hızlı bir şekilde tanıtmaktan kaçının. Teknik meta veriler, Microsoft Purview'un temelini oluşturur. Meta verilerinizi anlamadan önce toplamanız ve düzenlemeniz gerekir.

Meta verilerinizi aldıktan sonra temel bilgilerle başlayın:

• İş koşulları
• Yetkili veri kaynakları listeleri
• Veritabanı listeleri
• İdare etki alanları
• Şema bilgileri
• Veri sahipliği
• Veri yönetimi
• Güvenlik
• Veri kalitesi

Ardından daha fazla etki alanı sahibi ve veri yöneticisini yavaş yavaş dahil ederek ve daha fazla sınıflandırma ve duyarlılık etiketi ekleyerek ölçeklendirin. Bu eklemeler arama deneyimini geliştirir ve daha iyi veri erişimi yönetimi sağlar.

Microsoft Purview, etki alanı odaklı mimarinizde veri ürünlerinin ve iş kavramlarının birleşik idaresi, sahipliği ve keşfi için sınırlar oluşturan İdare etki alanları adlı bir özellik sunar. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Purviewİdare Etki Alanları.

Bilgi Grafiği oluşturmak için Azure Cosmos DB kullanma

Veri içgörü çözümü, verilerin nasıl kullanıldığını ve kaynak veri ve veri ürünleri gibi varlıklar ile bir etki alanındaki veri ürünleri ile başka bir etki alanındaki bağımlı ürünler arasındaki ilişkileri açıklamalıdır. Bu ilişkileri modellemek için grafik veritabanı veya özel kullanıcı arabirimi kullanabilirsiniz.

Özel kullanıcı deneyimiyle kuruluşunuzun verilerinin birleşik bir görünümünü oluşturmak için Azure Cosmos DB'yi kullanmayı göz önünde bulundurun. Azure Cosmos DB, NoSQL uç noktalarına sahip genel olarak dağıtılmış, çok modelli bir veritabanı hizmetidir. Apache Gremlin için Azure Cosmos DB aracılığıyla milyarlarca köşe ve kenar içeren büyük grafikleri depolayan bir graf veritabanı hizmeti sağlar.

Azure Cosmos DB mimarisinin sonu, kuruluşunuzdaki tüm verilerin uçtan uca bağlamıyla birleşik bir görünümünü sağlayan kuruluş genelindeki bir grafiktir. Meta veri gölü yalnızca bilgileri depolamakla ilgili değildir. Ayrıca meta verilerinizi diğer hizmetlere ve araçlara bağlayarak grafik olarak etkin bir şekilde düzenler. Bu düzenli grafik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok konu alanında çapraz bağıntılar oluşturmanıza olanak tanır:

• Etki alanları
• Veri kalitesi
• Veri kullanımı
• İş özellikleri
• Uygulama işlevleri
• Teknik mimari bilgileri
• İşletimsel olaylar
• Kuruluş meta verileri
• Uygulama sahipliği meta verileri
• Konum bilgileri
• Uygulama yaşam döngüsü yönetim bilgileri

Sonraki adımlar