データ カタログとは何ですか?なぜデータ カタログが必要ですか?

データの世界の進歩に伴い、データ カタログは急速に最新のデータ管理の中核コンポーネントになりつつあります。すでにデータ カタログを活用している組織は、データ アクセスとデータ主導の意思決定の速度と品質に大きな変化が見られます。逆に、データ カタログを持たない組織は、データ カタログの素晴らしさを聞いても、「データ カタログとは何だろう?」と疑問に思うことがよくあります。データカタログはなぜそれほど重要なのでしょうか?データカタログの利点は何ですか?データカタログは私たちのビジネスにとって適切なソリューションですか?

この記事では、データ カタログに関するすべての質問に答え、データ カタログ ツールに何を求めるべきかを共有します。では、本題に入りましょう:

データカタログとは何ですか?

簡単に言えば、データ カタログは、すべてのデータ セット、ビジュアライゼーション、ダッシュボードのライブラリまたはインベントリです。すべてのデータがきちんと整理され、インデックスが付けられ、すぐに使用できる状態に保たれる場所です。メタデータとデータ管理および検索ツールを組み合わせて使用 することで、組織がデータを管理し、データ専門家がガバナンスやビジネス目的でデータを発見、理解、信頼し、管理できるようにします。

大手調査会社 –Gartner は、データ カタログを次のように定義しています。

 「データ カタログは、分散データセットの検出、説明、編成を通じてデータ資産のインベントリを作成および維持します。データ カタログは、データ スチュワード、データ/ビジネス アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティスト、およびその他の基幹業務 (LOB) データ利用者が、ビジネス価値を抽出する目的で関連するデータセットを見つけて理解できるようにするためのコンテキストを提供します。最新の機械学習で拡張されたデータ カタログは、メタデータの検出、取り込み、翻訳、エンリッチメント、メタデータ間のセマンティック関係の作成など、データ カタログ作成に関わるさまざまな面倒なタスクを自動化します。したがって、これらの次世代データ カタログは、ビジネス ユーザーがメタデータの理解、強化、使用に参加して、データと分析の取り組みを知らせ、推進できるようにすることで、企業のメタデータ管理プロジェクトを推進できます。」

– Gartner、Augmented Data Catalogs 2019 (Gartner 購読者のみがアクセス可能)。

データカタログが重要な理由

データは貴重な資産ですが、ユーザーがデータを理解し、意味のある情報に変換できる場合にのみ、その可能性を最大限に引き出すことができます。ビッグデータと BI の時代において、特に生成されるデータが膨大であることを考えると、組織はビジネス ユーザーを IT およびデータ アナリストの専門家に依存させておくわけにはいきません。データ ソリューションが不足している組織では、IT またはアナリストの専門家は通常、データを検索、理解、検証し、その背後にある意味とビジネス ロジックを判断するのに何週間も費やします。

データ カタログは、ユーザーが必要なときに信頼できるデータを簡単に見つけてアクセスできるようにすることで、このプロセスを改善します。データ カタログは、組織がどのようなデータを所有しているかをユーザーに提供する信頼できる情報の単一ソースです。これらは、組織がデータドリブンになるのを支援し、ユーザーがデータの重要性をよりよく理解できるように導くため、不可欠なものになりつつあります。

データ カタログはデータ資産に焦点を当て、資産内のデータ セットを関連するメタデータと結び付けて、すべてのデータ利用者が簡単に理解できる定義済みの意味のある検索可能な資産を作成します。その結果、洞察を得るまでの時間を短縮し、より賢明なビジネス上の意思決定を行うことができます。

Slingshotを試す

データカタログの利点

組織がデータの導入と管理に苦戦している中、データ カタログの利点は状況を一変させます。組織が享受できる主なデータ カタログの利点は次のとおりです。

すべてのデータの統合ビューを取得

データ カタログは、ユーザーにすぐに質問に対する答えを提供します。組織全体のすべてのデータを統合して表示できるため、必要な適切なデータを簡単に見つけることができ、データの検索に費やす時間を減らし、分析に多くの時間を費やすことができます。また、ビジネス ユーザーと技術ユーザーの組み合わせを含む、幅広いユーザー間のコラボレーションの促進にも役立ちます。

データ アクセシビリティの強化

これは、データ カタログの最も強力な利点の 1 つです。データは検索可能で簡単にアクセスできる必要があります。そうしないと、チームは必要なデータの検索に最大 80% の時間を費やすことになります。また、データ カタログによってデータのアクセシビリティが強化されるため、チームは、データを見つけるためにさまざまなソースに移動して時間を無駄にするのではなく、データ分析から収集した洞察に基づいて行動するなどの有益なタスクに時間と労力を集中させることができます。

加速されたデータ検出

利用可能なメタデータのおかげで、ユーザーはデータ検出プロセスを最大 5 倍高速化できます。ビジネス用語でデータと定義を認証したソースを即座に確認できるため、ユーザーは見つけたデータセットが目的に適合しているかどうかを理解できます。

データドリブンな文化を育む

私たちは、組織のデータ主導型文化の重要性を強調することをやめません。チームが正確なデータに簡単にアクセスできれば、それを実用的な洞察に変えることができます。あらゆるレベルおよび部門のあらゆる選択に対する洞察の中心的な情報源としてデータを扱うことが重要です。社内の全員がデータに依存することが戦略であることを理解すると、日常業務でそのアプローチを使い始めます。データドリブンな文化は、組織が適切な意思決定を迅速に行うのに役立ち、結果を改善し、リスクを排除し、さらにはコストを節約することができます。

データ分析の改善

おそらく、データ カタログの最大の価値は、それがデータ分析活動に与える影響にあると考えられます。データ カタログの導入に成功した組織は、データ分析の品質と効率が大幅に向上することを保証できます。データ分析が正しく行われれば、顧客の満足度の向上、新規ユーザーの増加、収益の向上、戦略の成功につながります。

コストを削減

適切なデータ カタログを使用すると、データ整理の労力を半分に削減できるだけでなく、コストも削減できます。データ カタログは実際のコストを伴う投資ですが、適切に使用して適切なタイミングで意思決定プロセスを推進すると、長期的には多額の費用を節約し、利益を増やすこともできます。データ分析プラットフォームの一部としてデータ カタログを提供するソフトウェアは高価ですが、独自の初期カタログの構築に関連する運用コストを大幅に削減できます。

データカタログ VS データディクショナリ

データ ディクショナリは、データ要素とモデルの名前、属性、ビジネス定義のコレクションです。また、データの所有権、他のオブジェクトとのデータ関係、その他のデータなど、データベース内の他のオブジェクトに関するレコードも含まれます。データ ディクショナリは、さまざまなデータベース テーブル間の関係に関する追加情報を提供し、簡単に検索できる方法でデータをきちんと整理するのに役立ちます。

では、データ カタログとデータ ディクショナリの違いは何でしょうか?

データ カタログには通常、データ資産のデータ ディクショナリが含まれています。つまり、データ ディクショナリはデータ カタログの構成要素と考えることができます。

また、データ カタログは、情報の検索と取得の機能、メタデータ、および目的の点でデータ ディクショナリとは異なります。

データカタログのタイプ

Gartner はデータ カタログの 3 つの異なるサブカテゴリーを特定しているため、どのタイプがビジネス ニーズに適しているかを判断できます。

特定のベンダーまたはツールの場合

特定のベンダーまたはツールのこれらのデータ カタログは、クラウドベースのデータ レイクまたはデータ準備ツールの一部として提供される場合があります。また、企業やデータに精通した人々にデータを簡単に検索して分析する方法を提供しますが、その機能はまだ限られています。必要なものを見つけるためにすべてのデータ ツールのデータ カタログを調べるのではなく、1 つのデータ カタログをすべてのデータ ソースに接続する方がはるかに最適です。

アナリストとチームワークのためのエンタープライズ データ カタログ

Gartner は、エンタープライズ データ カタログを「最高データ責任者 (CDO) を対象とした、情報ガバナンスとインフォノミクスでの幅広い使用を目的としたジェネラリストでビジネス指向のデータ カタログ」と定義しています。

このタイプのデータ カタログは、データ エンパワーメントの基盤です。これは、すべての情報にインデックスを付けるだけでなく、データ、ユーザー、分析を統合して、データ駆動型の文化を簡単に育成できるようにします。

データサイエンティストとデータエンジニア向け

名前が示すように、このタイプのデータ カタログは主にデータ サイエンティストとデータ エンジニアによって使用されます。データ レイク内のすべての情報を収集して分類しますが、組織全体での適応性が限られており、ビジネス ユーザーがそのデータにアクセスして活用することは容易ではありません。その結果、データドリブンな文化を構築することが非常に困難になります。

データカタログの使用例

データ カタログは、可視性を広げ、データへのより適切かつより深いアクセスを可能にするため、さまざまな方法で使用できます。データカタログをどのように実践できるかについて、いくつかのユースケースを紹介します。

セルフサービス分析

多くの組織では、データが部門間で分散され、さまざまなシステムに保存されています。その結果、組織はデータを効果的に整理、維持、活用することに苦労しています。データ カタログは、すべてのデータを検索してアクセスするための中心的な場所を提供できます。これにより、ユーザーは必要なデータを見つけるだけでなく、そのデータがどのように使用され、役立つかどうかを理解するのにも役立ちます。もちろん、データ カタログが利用可能なセルフサービス分析ソリューションを使用すれば、すべてのユーザーが IT 部門に頼ったり待ったりすることなく、自分自身で分析を行うことができます。これにより、生産性が向上し、洞察を得るまでの時間が短縮されます。

機密データの検出

データ カタログのもう 1 つの使用例は、企業が存在を知らない機密データを発見するために使用できることです。そのデータには、顧客の詳細、支払い情報、さらにはパスワードも含まれます。これは、データ カタログにとって非常に便利な使用例です。なぜなら、企業が保存しているデータを認識していなかったために GDPR の罰金を科せられることは絶対に避けたいからです。

個別化医療

医療システムは、医師の記録や診断機器など、さまざまなシステムから収集された、患者に関連する豊富なデータを収集しています。データ カタログは、データ サイエンティストが病院や医療施設に新しいサービスを提供して、より良い患者ケアをサポートするのに役立ちます。病院全体の既存の患者データと新しいデータセットの単一の参照点として機能します。

データカタログツール: 何を探すべきか

最良のデータ カタログは、組織をよりデータ主導型にするのに役立つものです。これは、組織の優先事項、データ戦略、プロジェクトのほとんどと一致する必要があります。ユーザーがデータを最大限に活用し、影響を受ける時点でより賢明な意思決定を行えるようにするデータ カタログを探す必要があります。データ カタログでそれができない場合は、他の場所を探したほうがよいでしょう。

データ カタログ ツールで他に探すべきものは次のとおりです。

データの検索と検出– この機能の主な目的は、データの検出と検索を効率的かつ包括的に行うシステムを作成し、すべてのユーザーが作業するデータから貴重な洞察を引き出せるようにすることです。

データ インテリジェンス– データ カタログは AI/ML を活用できる必要があります。人的エラーのリスクを軽減するには、自動化できるすべての手動タスクを AI と機械学習技術で自動化する必要があります。さらに、データ リテラシーを向上させ、正確な洞察を得るまでの時間を短縮し、データの準備を強化します。また、データ カタログ ユーザーや最新のデータ プラットフォームの他のサービスのユーザーにデータの推奨事項を提供することもできます。

分析– データ分析と統合されたデータ カタログにより、ユーザーはデータとカタログ操作を簡単に検索して分析できます。また、データセット、データ分析、視覚化機能のカタログも提供します。適切なツールを使用すれば、高度なデータ操作も可能になります。

強力な接続– 組織にデータ カタログを実装する場合は、他のソースに接続するためのオープン コネクタ SDK など、さまざまなソースへの事前構築済みコネクタを利用できるツールを探す必要があります。

コラボレーション– チャット、ディスカッションなどのコラボレーション データ カタログ機能は、チームがお互いから学び、互いの仕事を発展させるのに役立ちます。コラボレーションは、ビジネス環境、特にデータに関して最も重要なことの 1 つです。ユーザーはお互いの助けや専門知識を必要としています。電子メールやその他のコミュニケーション ツールで知識が失われないように、ツールはそれを提供できなければなりません。

これらはデータ カタログ ツールに求めるべき重要な機能にすぎませんが、メタデータのキュレーション、ガバナンス、コンプライアンス、展開、統合、価格設定にも注意してください。

Slingshotを使用したデータカタログ

Slingshot分析、データ ソースとセット、視覚化、ダッシュボードの広範なカタログをユーザーに提供することで、ユーザーがデータ駆動型になり、必要な洞察を迅速に見つけることを容易にします。Slingshotのデータ カタログ機能の一部には、ユーザーが技術メタデータにビジネス コンテキストを追加するのを支援する ML を活用した自動化機能が含まれています。資産が適切なユーザーによって一貫して維持および管理されるようにするための役割と責任を割り当てる機能。データ証明書は、データセット、メトリクス/KPI、レポートを認証し、データカタログ内の最高品質のデータを促進します。

それに加えて、Slingshot、データ分析、プロジェクトとコンテンツの管理、チャット、目標ベースの戦略ベンチマークをすべて 1 つの直感的なアプリに同時に集約するツールです。Slingshotには完全な BI エンジンが内蔵されているため、ユーザーは数回クリックするだけでさまざまなデータ ソースに簡単に接続し、データを分析し、美しくインタラクティブなダッシュボードを作成できます。

Slingshotの核心は、データ主導の意思決定と組織文化です。これは、ダッシュボード、KPI 追跡、および簡単に共有できるデータ分析に変換される KPI インジケーター スプレッドシートを通じて、チームがキャンペーンの最新データを常に把握できるように設計されています。また、視覚化からより多くの洞察を得ることができる一連の統計関数も提供します。

さらに詳しく知りたいですか? Slingshot無料でお試しいただき、チームがデータを活用し、データ主導の文化を育み、生産性を向上させながら、実用的な洞察を活用するのにどのように役立つかをご自身の目で確認してください。