エンタープライズ・データ・カタログ

序文

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

「データカタログのすべてがこれであるはずがない。本当のところはどうなのだろうか？

年ほど前、私はオフィスで20台の机が空いた中にひとり座っていた。私の会社はエコのためにエアコンを止めていたため、目の前に置かれた印刷物とノートPCの両方のホワイトペーパーに戸惑った上に、不快なほど暖かかった。その書類は、データカタログと呼ばれる新技術について説明していた。エンタープライズアーキテクトとして、私はデータカタログの実装を依頼されていた。しかしその前に、私はそれを理解しなければならなかった。

私が見ていた論文には、列ベースのデータ・リネージ、オントロジーのグラフ視覚化、仮想化データにアクセスするワークフローなど、クールで高度な機能が説明されていた。便利だ。実に魅力的だ。しかし、データカタログの全体的なポイントは何だったのだろうか？私は肉体的にも精神的にも汗をかきながら、自分の経験をもとにこの新技術の可能性を探ろうとしていた。

私は図書館情報学（LIS）の学士号、修士号、博士号を持っている。大学の講義でLISを教えてきたし、世界中の学会にも参加してきた。この分野では、良くも悪くもいろいろなことを見てきた。製薬会社での最初の仕事では、当局からの検査がうまくいかず、上級管理職が深夜に定期的に私に呼び出しをかけてきた。当局の検査がうまくいかないからだ：1992年6月、あのマシンのこのチューブの温度は何度だったのか？発酵タンクが標準作業手順書（SOP）に従って洗浄されたという証拠はどこにあるのか？データ管理者が検索しても答えられないので、彼らは私のチーム（記録・情報管理チーム）に呼びかけた。

彼らが必要とする情報を発見するために、私たちは検索超能力を駆使した。クエリを巧みに使いこなし、直感と創造力を駆使して行動を計画し、知識を駆使して検索を導いた。 データをどのように整理するかによって、どのように検索できるかが定義される。データがどのように整理されているかを知っていたからこそ、私たちは検索を始め、検索方法を修正し、検索範囲を広げ、焦点を変え、ヒットした情報を除外し、必要な情報を発見する方法を知っていた。これは簡単なこともあれば難しいこともあったが、毎回たどり着くことができた。

この指針は、私のキャリアを通じてずっと続いてきた。私は家具、武器、人体組織、大量の紙、そして大量のデータを目録に載せてきた。私は図書館における物理的なカード目録の構成と演算子を知っている。私は、物理的およびデジタル保存の両方による記録と 情報管理システムを知っている。私たちはともに、施設内でデータをストアし、目録を作成し、その後クラウドに移行した。私が経験したことすべてを通して、データの整理整頓が不十分だと、必要な情報を検索するのが大変なことになることがわかった。どこを検索し、何をクエリすればいいのかを推測しなければならない。しかし、データが論理的かつ体系的に整理されていれば、どこを見ればいいのか、何をクエリすればいいのかが正確にわかる。それははるかに良い経験になるだろう。

データをどのように整理するかによって検索方法が定義されるという考え方は、私たちのウェブの習慣にも反映されている。私たちはもう、どのように検索するかについて考えることはない。仕事では、社内のIT環境では話が違ってくる。私たちは無駄な検索をする。企業は自社のデータをほとんど知らないし、それがどのように処理されているのかも知らない。データは発見も管理もできない。エンタープライズ・サーチ・エンジンさえあれば...。 ...