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Quels sont les différents types de métadonnées ?

octobre 13, 2018
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13 octobre 2018

Disposer d’un important volume de données, c’est indispensable. Mais savoir de quel type de données il s’agit, d’où elles proviennent, comment elles peuvent être exploitées, l’est tout autant. C’est le rôle que jouent les métadonnées. Alors comment les optimiser et les valoriser ? Suivez le guide.

La donnée est indispensable pour disposer d’une connaissance approfondie de votre marché, de votre secteur d’activité, de vos clients ou encore de vos produits. Mais, pour exploiter le plein potentiel de ces données, il est nécessaire de s’intéresser à leurs métadonnées (également appelées metadata). Autrement dit : avoir de la donnée sur vos données.

En effet, en ayant une vision précise de ce qui a permis de générer la donnée, à quel moment, via quelle source, vous pouvez contextualiser l’information. Les métadonnées sont, en quelque sorte, de l’information structurée qui décrit, explique, localise ou facilite l’accès, l’utilisation ou la gestion d’une source d’information. 

Mais, ne vous y trompez pas. Le rôle des métadonnées ne se limite pas à comprendre l’origine des datas.

Bien gérées, correctement structurées, les métadonnées vous permettront aussi de savoir comment valoriser au maximum les informations dont vous disposez en fonction des objectifs que vous vous fixez.

 

À quoi servent vraiment les métadonnées ?

Les métadonnées sont partout. Pas seulement dans les fichiers clients ou dans les archives de vos sites Web. Lorsque vous prenez des photos avec un smartphone, des métadonnées sont instantanément rattachées à vos clichés : date, heure, lieu de prise de vue, ouverture du diaphragme… Autant d’informations qui peuvent s’avérer précieuses lorsque vous souhaitez mettre de l’ordre dans un album de photo virtuel.

Dans le cadre du projet Data de votre entreprise, c’est exactement la même chose !

Si les métadonnées sont nécessaires pour comprendre véritablement l’origine de vos données et l’usage qui peut en être fait, ce n’est pas leur seule utilité. En effet, les metadatas, lorsqu’elles sont correctement gérées, sont un levier majeur de l’organisation et de la structuration de l’information que vous cherchez à valoriser au quotidien. Une gestion optimale des métadonnées constitue donc le socle d’un projet de transformation data-centric.

Typologies de métadonnées

Si l’on utilise le terme générique de métadonnées pour qualifier les informations relatives aux données dont vous disposez, il faut savoir qu’elles peuvent être classées selon différents types. 

Ainsi, il convient de distinguer les métadonnées descriptives, qui ont vocation à présenter une ressource de manière générale afin de faciliter l’identification des données disponibles, des métadonnées structurelles. Ces dernières renseignent sur la composition ou encore l’organisation d’une ressource data. On trouve également pour décrire un portefeuille de données les métadonnées administratives, qui délivrent des informations sur la date de création ou d’acquisition de la donnée mais aussi sur les droits d’accès, leur durée de vie et leur exploitation envisageable. 

Aux côtés de ces metadata que l’on qualifie de génériques, il est possible de greffer un large éventail de métadonnées. Elles peuvent renseigner sur les applications et usages métiers de l’information, sur des aspects techniques ou encore renforcer la dimension descriptive de l’information contenue.

Plus le volume de données dont vous disposez est important, plus les sources d’acquisition et de collecte de données sont variées, et plus vous tirerez avantage d’une gestion fine des métadonnées.

 

Quels outils pour gérer les métadonnées ?

Pour mettre de l’ordre dans vos métadonnées mais aussi pour en optimiser l’utilisation par vos collaborateurs, il est essentiel de recourir à un Data Catalog. Grâce à cet outil de metadata management, vous disposerez d’un index de vos données et métadonnées. Vous pourrez ainsi rapidement identifier les sources d’information qui sont à la disposition de vos équipes. Mais la mission du Data Catalog va plus loin car il vous permettra aussi de référencer l’ensemble de vos actifs data, d’en faciliter l’accès en cas de besoin et même d’effectuer des recherches thématiques.

N’oubliez jamais que la qualité de vos métadonnées conditionne la qualité de la description de vos données, avec un impact direct sur la visibilité et la facilité d’exploitation de vos datas.

Chez Zeenea, nous avons défini trois types de métadonnées au sein de notre data catalog, dont  voici quelques exemples :

  • Les métadonnées techniques : elles décrivent la structure d’un jeu de données et les informations liées au stockage.

  • Les métadonnées business : elles appliquent un contexte métier aux jeux de données : des descriptions (contexte et usage), les propriétaires et référents, des tags et properties dans le but de créer une taxonomie au-dessus des jeux de données qui sera indexée par notre moteur de recherche. Les métadonnées business sont également présentes au niveau du schéma d’un jeu de données : des descriptions, tags ou encore niveau de confidentialité des données par colonne.

  • Les métadonnées opérationnelles : elles permettent de comprendre quand et comment la donnée a été créée ou transformée : analyse statistique de la donnée, date de mise à jour, provenance (lineage), volume, cardinalité, identifiant des traitements ayant créé ou transformé la donnée, statuts des traitements sur la donnée, etc.

 

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