Aktives Metadatenmanagement ist eine neue Form des Datenmanagements, bei der aktive Metadaten verwendet werden, um klare, verständliche Geschäftseinblicke zu liefern, die intelligente Geschäftsentscheidungen vorantreiben. Aktive Metadaten sind der Schlüsselfaktor, der es Unternehmen ermöglichen wird, die Effizienz datengetriebener Entscheidungen und Initiativen zu verbessern. Metadaten sind Daten, die Daten beschreiben. Traditionelle Datenkataloge enthalten passive Metadaten—Daten, die nicht proaktiv vom Benutzer verwendet werden, es sei denn, sie werden initiiert und umfassen Modelle und Schemata. Hier kommen aktive Metadaten ins Spiel. Aktive Metadaten bereichern passive Metadaten, um die Datenkatalogisierung und das Datenmanagement zu verbessern. Sie verwalten die Metadaten für betriebliche Zwecke.
Traditionelle Metadatenmanagement-Plattformen konzentrierten sich auf die Organisation und Speicherung von Metadaten, einschließlich der Daten einer Organisation. Aktives Metadatenmanagement bringt die "Analyse"-Komponente in diese Daten ein, indem es Datenbenutzern hilft, Metadaten zu analysieren und wertvolle und rationale Einblicke durch Automatisierung zu gewinnen. Einfach ausgedrückt verbindet Metadatenmanagement technische, geschäftliche und betriebliche Daten, und wenn KI und maschinelles Lernen in diese Beziehung integriert werden, entsteht aktives Metadatenmanagement. Aktive Metadatenmanagement-Plattformen haben auch eine Komponente des maschinellen Lernens, um die Ressourcenzuweisung, Kapazitätsüberwachung usw. sicherzustellen. Es unterstützt auch die Echtzeit-Zusammenarbeit.
Aktive Metadatenmanagement-Software funktioniert sehr ähnlich wie maschinelles Lernen Datenkataloge. Der Hauptunterschied besteht jedoch darin, dass aktives Metadatenmanagement das gesamte Datenökosystem umfasst und der Nachfolger eines maschinellen Lernens Datenkatalogs ist. Aktive Metadatenmanagement-Tools konzentrieren sich nicht nur auf das Crawlen, Katalogisieren und Scrollen von Daten mit Hilfe von maschinellem Lernen, sondern richten auch ein Datenmanagement-Framework für alle Benutzer in einer Organisation ein. Es ist ein Baustein der DataOps-Architektur.
Um sich für die Aufnahme in die Kategorie Aktives Metadatenmanagement zu qualifizieren, muss ein Produkt:
Die aktiven Metadaten eines Unternehmens verwalten und intelligente, umsetzbare Einblicke bieten
Einen Wissensgraphen des Metadatenmanagements erstellen
Die Integration mit API-Konnektoren für die Zusammenarbeit unterstützen
Die Personalisierung von Empfehlungen für die Datenanalyse und angrenzende Management-Tools ermöglichen
