Metadata Insights の概要

モデリング

Modeling では、物理および論理データ モデルを作成してモデル ストアに展開することで、Spectrum™ Technology Platformサーバー上の基盤となるデータ ソースの上に抽象化レイヤを作成します。

物理モデルは、組織のデータ アセットを有意義な方法で整理するものです。物理モデルによって、個々のテーブル、列、ビューからデータを引き出し、単一のリソースを作成することができます。このリソースは、論理モデルにデータを供給したり、プロファイリングを実行したりするために使用できます。

論理モデルは、ビジネスにおいて関心のあるオブジェクト、それらのオブジェクトの属性、およびそれらのオブジェクト間の関連性を定義するものです。例えば、顧客の論理モデルには、名前や生年月日といった属性が含まれる場合が考えられます。また、自宅住所オブジェクトへの関連性を持ち、自宅住所オブジェクトには、住所行、都市、郵便番号といった属性が含まれるかもしれません。ビジネスにおいて関心のあるオブジェクトの属性を定義したら、物理データ ソースを論理モデルの属性に対応付けることにより、属性の設定に使用する具体的なデータ アセットを指定することができます。

プロファイリング

情報に基づいてビジネス上の意思決定を行うには、高品質なデータが必要です。したがって、データの完全性、正確性、有効性が信頼できることが重要になります。不完全なレコード、形式に誤りがあるフィールド、コンテキストの欠落があると、不正確なデータや誤った結論を導くデータがビジネス ユーザに提供され、不備のある意思決定が下される要因となります。

データ プロファイリングは、データの信頼性向上に役立ちます。プロファイリングによってデータがスキャンされ、完全性、正確性、有効性に関連する問題を特定するレポートが生成されます。これらのレポートを参考に、内容や形式に誤りのあるデータを修正するための処理を行うことができます。

Metadata Insights では、データ アセットと、Metadata Insights で定義された論理モデルと物理モデルに供給されるデータにプロファイリングを実行するためのプロファイリング ツールが提供されています。この情報を利用して、データの信頼性を確認し、データ品質ルールを決定し、データ品質の問題を修正する正規化を実行することができます。

系統および影響分析

系統および影響分析は、データ ソースからデータ デスティネーションまでのSpectrum™ Technology Platformフローを通過するデータの流れを表示します。統計と影響分析は、共通点の多い概念で、どちらもデータのフローをトレースして表現しますが、その手法は異なります。

系統は、データがどこから取得されたのかを示します。ソースまでさかのぼってデータのパスをトレースし、その間にデータを処理し、保存したすべてのシステム (Spectrum™ Technology Platformフロー、データベース、ファイルなど) を表示します。

影響分析は、データが到達した場所と、選択されたデータ ソースにデータを依存するシステムを表示します。この機能は、データ リソースを直接または間接に利用するフロー、データベース、またはファイルを表示するために使用できます。影響分析に着目するのは、データベース、ファイル、またはフローへの変更が、データを利用するプロセスとシステムにどう影響するのかを知りたい場合に便利です。

Metadata Insights は、系統と影響分析を 1 つの図に表示し、データのフローを最初から最後まで完全に示すことができます。系統のみ、または影響のみを表示するように選択することもできます。データ系統と影響分析を合わせて見ると、データ プロセスにある問題点をピンポイントで特定し、データ プロセスのアップグレードや手直しを検討することができます。