📌 Цель:
Внедрить систематизированный каталог данных, который позволит бизнесу и IT-командам быстро находить, управлять и анализировать данные, обеспечивая прозрачность, контроль и удобство работы.
Каталог данных включает структурированное описание всех дата-активов и их метаданных, что позволяет создать единую точку входа для управления и использования данных.
🔹 1️⃣ Проблемы без каталогизации и метаданных
🚨 Трудно найти нужные данные – пользователи не знают, где хранятся данные и кто за них отвечает.
🚨 Нет информации о происхождении данных – сложно понять, какие данные можно использовать и насколько они достоверны.
🚨 Дублирование данных – отсутствие единого каталога приводит к созданию параллельных версий данных.
🚨 Проблемы с безопасностью – неизвестно, кто имеет доступ к данным и какие данные требуют особой защиты.
🔹 2️⃣ Основные элементы каталогизации и метаданных
Каталог данных объединяет бизнес-метаданные, технические метаданные и управленческие политики.
📌 1. Бизнес-метаданные
- Название набора данных → “Продажи за месяц”
- Описание → “Агрегированные продажи по всем регионам”
- Ответственный → Data Owner: Sales Analytics
- Ключевые атрибуты → “Дата”, “Регион”, “Общая сумма продаж”
📌 2. Технические метаданные
- Источник данных → “CRM система, таблица sales_data”
- Формат данных → “Iceberg”
- Частота обновления → “Каждые 24 часа”
- Тип хранения → “LakeHouse”
📌 3. Управленческие метаданные (Governance Metadata)
- Уровень доступа → “Доступен только Sales Team”
- Политика качества данных → “Записи без региона исключаются”
- SLA (Service Level Agreement) → “Доступность 99.9%, обновление в 03:00 UTC”
- Линейность данных (Data Lineage) → “Источники: CRM ➝ ETL ➝ DWH ➝ BI”
📌 Пример структуры каталога в Collibra:
| Название | Источник | Формат | Владелец | SLA | Частота обновления |
|---|---|---|---|---|---|
| Продажи за месяц | CRM | SQL Table | Sales Team | 99.9% | Раз в сутки |
| Финансовый отчет | ERP | CSV | Finance Team | 99.5% | Раз в неделю |
| Логи веб-сайта | Web Tracking | JSON | DevOps Team | 99.9% | Real-time |
🔹 3️⃣ Внедрение каталогизации данных
📌 Шаг 1: Определение структуры каталога
- Разделение активов на бизнесовые, аналитические, операционные данные.
- Определение ключевых метаданных (владелец, SLA, источник, политика доступа).
📌 Шаг 2: Выбор инструмента каталогизации
- Data Mesh Manager, Collibra, Alation, OpenMetadata, Atlan – для enterprise-решений.
📌 Шаг 3: Автоматическое наполнение каталога
- Интеграция с базами данных, API, BI-системами.
- Автоматическое обновление lineage и SLA.
📌 Шаг 4: Настройка политик доступа и управления
- RBAC, ABAC – ролевое управление доступом.
- Автоматическое ограничение доступа к чувствительным данным.
🔹 4️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Прозрачность данных – пользователи знают, какие данные доступны, кто их владелец и откуда они взялись.
✅ Скорость работы – бизнес-аналитики быстро находят нужные данные без участия IT.
✅ Контроль качества – все данные имеют стандартизированные метаданные и SLA.
✅ Упрощение интеграции – новые источники данных легко регистрируются в каталоге.
📍 Итог:
Каталогизация данных создаёт единую точку входа для работы с данными, упрощая их поиск, контроль и использование.