Na semana passada, trouxemos um artigo falando sobre as ferramentas de Data Catalog que é essencial para melhoria de consultas, descobrimento de dados e governança corporativa.

Basicamente, o Data Catalog é como se fosse um “google dos dados” que cataloga e organiza os dados dentro de uma organização, baseado de acordo com as necessidades e estratégias de cada empresa. Por meio do Data Catalog os analistas e usuários podem realizar consultas através de uma biblioteca de dados.

A figura abaixo ilustra os assuntos de metadados típicos contidos no Data Catalog:

Os conjuntos de dados são arquivos e tabelas que os profissionais de dados procuram e têm acesso, podendo residir em um Data Lake, Data Warehouse ou em algum outro recurso compartilhado.

• Metadados Pessoas: descrevem aqueles que trabalham com os dados, como exemplo: consumidores, administradores, especialistas e etc.
• Metadados Pesquisa: suportam marcação e palavra-chave para ajudar os usuários a encontrarem os dados.
• Metadados Processamento: descrevem transformações e derivações que são aplicadas à medida que os dados são gerenciados ao longo do tempo.
• Metadados Fornecedor: são importantes para dados adquiridos de fontes externas.

O Data Catalog Moderno inclui variados recursos e funções que dependem da capacidade de catalogar os dados. A descoberta automatizada de conjunto de dados, tanto para a construção inicial quanto para a consulta contínua, é essencial. Por isso, o uso da Inteligência artificial (IA) e o Machine Learning (aprendizado de máquina) é crucial para a coleta de metadados e automação na organização dentro do Data Catalog.

O tamanho de um Data Catalog pode variar de acordo com cada Organização, que pode realizar uma simples integração entre de fontes internas até fontes externas de Big Data. 

Dentre os inúmeros recursos, vamos listar os três mais importantes e utilizados em uma ferramenta de Data Catalog:

• Pesquisa de conjunto de Dados: incluem pesquisas por termos comerciais, facetas ou palavras-chaves. Possuem uma linguagem natural e usuários que possuem pouca capacidade técnica podem realizar consulta.

• Avaliação do conjunto de dados: é possível escolher o conjunto de dados e a capacidade de adequação para caso de uso de análise sem a necessidade de realizar download. Os recursos de avaliações incluem: visualização de conjunto, metadados associados, classificações de usuários, análises de usuários e informações de nível de qualidade dos dados.

• Acesso a dados: as funcionalidades de acessos a dados incluem proteções de acesso para dados confidenciais de segurança, privacidade e conformidade. O acesso aos dados deve disponibilizar ao usuário uma experiência perfeita.

Um Data Catalog oferece muitos outros recursos, desde a curadoria dos dados, rastreamento, recomendações até ao seu gerenciamento colaborativo.

Os seus benefícios são:

• Maior eficiência de dados
• Contexto de dados aprimorado
• Risco de erro reduzido
• Análise de dados aprimorado

As organizações trabalham uma era de self-service BI. Infelizmente, em algumas empresas, os analistas trabalham às cegas, sem visibilidade dos conjuntos dos dados existentes, gastando muito tempo para localizar e compreender os dados.

Sem um Data Catalog, os analistas procuram dados classificando a documentação por meio de buscas manuais, onde muitas das vezes o trabalho é repleto de tentativa e erro, desperdício e retrabalho.

Com um catálogo de dados, o analista é capaz de pesquisar e encontrar dados rapidamente, ver todos os conjuntos de dados disponíveis, avaliar e fazer escolhas sobre quais dados usar e realizar a preparação e análise de dados com eficiência e confiança. 

Aproveite e leia o artigo de como você deve avaliar uma ferramenta de Data Catalog.