大規模データ管理 ―エンタープライズアーキテクチャのベストプラクティス

10章メタデータによるデータの民主化

この章では、アーキテクチャにおけるメタデータの役割と、メタデータをどのように管理しなければならないかについて、より詳しく見ていくことにします。これまで学んできたように、メタデータは、新しいアーキテクチャに必要な情報をすべて提供します。メタデータはすべてを統合し、大企業が必要とするインサイト、コントロール、効率化を実現するための鍵になります。

一方、メタデータは、多くのツール、アプリケーション、プラットフォーム、環境に散在しているため、管理も複雑になります。一般に、大規模なデータアーキテクチャには、多数のメタデータリポジトリが存在しています。また、ほとんどのメタデータは特定のベンダー製品に緊密に結び付いています。その量と多様性は膨大であるため、通常、メタデータを管理する前に、適切に選択し、整理し、統合することが必要になります。この章では、何に注力すべきかを学び、優れたエンタープライズメタデータモデルのコアとなる構成要素について学びます。

メタデータをアーキテクチャに不可欠な要素とするためには、メタデータの収集、発見、保守、利用を自動化する必要があります。そこで、統合パターンについても見ていき、特定のメタデータを中央で永続化しなければならない理由についても説明します（車輪の再発明を避けるため、なるべく数多くの統合パターンを再利用するのが良いでしょう）。

最後に、データの民主化、ナレッジグラフ、データガバナンスの推進にメタデータをどのように利用できるかについて見ていきます。こうした活動を進めるには、メタデータが企業レベルで遍在し、誰に対してもオープンでアクセス可能であることが必要です。メタデータは、唯一の中心的なデータモデルなのです。

10.1　 ...