“메타 데이터”를 검색하여이 기사를 찾은 경우 메타 데이터를 사용했습니다. 당신이 당신의 어머니에게 아마존에서 선물을 구입했을 때,당신은 메타 데이터를 사용했다. 당신은 링크드 인을 통해 동료와 다시 연결 했습니까? 메타 데이터가 작동 중입니다. 귀하의 스포티 파이 오후 수정? 네,당신은 그것을 추측했습니다,당신은 메타 데이터를 사용했습니다.
그러나 메타 데이터 란 무엇입니까?
간단히 말해서 메타데이터는 다른 데이터를 설명하는 데이터입니다. 정보 기술에서 접두사 메타는”기본 정의 또는 설명”을 의미합니다.”따라서 메타 데이터는 데이터가 비디오,사진,웹 페이지,콘텐츠 또는 스프레드 시트인지 여부에 연결된 모든 데이터를 설명합니다.
메타 데이터는 자산 유형,작성자,생성 날짜,사용량,파일 크기 등과 같은 데이터에 대한 기본 정보를 요약하기 때문에 데이터를 분류하고 분류하는 정보 시스템의 효율성에 메타 데이터가 중요합니다. 메타 데이터 정보는 시스템이 사용자가 찾고있는 것을 발견하는 데 도움이됩니다.
조직에는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터가 쇄도하고 있으며 둘 다 메타데이터가 필요하다는 점에 유의해야 합니다. 구조화 된 데이터는 검색 엔진 알고리즘(엄격한 데이터베이스 형식)을 통해 쉽게 구성되고 발견되며 구조화되지 않은 데이터는 완전히 반대입니다. 이메일은 비정형 데이터의 예입니다. 대부분의 이메일은 단일 주제를 거의 다루지 않기 때문에 쉽게 분류되지 않습니다.
대부분의 비즈니스 상호 작용은 비정형 데이터 형식으로 이루어 지므로 데이터를 정렬하고 정의하는 데 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 제안이지만 메타 데이터가 도움이 될 수 있습니다.
빅 데이터 세계에서 메타 데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?
메타 데이터는 경쟁 우위를 제공 할 수 있기 때문에 큰 데이터 세계에서 게임 체인저입니다. 지금,그것은 종종 당연한 또는 최고 정보 임원에 의해 우선 순위를하지 촬영입니다.
빅데이터의 힘을 활용하여 비즈니스 의사결정을 추진할수록 기업은 더욱 성공적일 것입니다. 메타데이터가 강력할수록 팀이 실행 가능한 정보를 더 빨리 추출하고 빠른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 메타데이터는 더 빠르고 더 나은 의사 결정 외에도 기업 전반에서 데이터 일관성을 지원하고 데이터 세트 간의 연결을 통해 고품질 결과를 얻을 수 있습니다.
메타 데이터는 기업 데이터 관리의 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나이지만,상당한 빅 데이터 격차가있다-메타 데이터는 빅 데이터 프로젝트의 빠른 속도를 유지하지 않습니다. 메타 데이터가 없으면 기업은 빅 데이터를 분석하고 해석하고 비즈니스를 추진하기 위해 제공하는 후속 통찰력을 잃어 가고 있습니다.
새로운 빅데이터 이니셔티브가 출시될 때마다 시작 후 통제 불능 상태가 되기 전에 종합적인 메타데이터 관리 전략을 수반하는 것이 필수적입니다. 각 디지털 자산이 일관된 방법론을 따르도록 시간을 투자하면 미래에 효율성과 유용성에 대한 배당금을 지불 할 것입니다.
메타 데이터가 빅 데이터보다 더 중요합니까?
메타데이터는 디지털 자산 관리를 주도하는 연료입니다.
메타데이터를 사용하면 분석가가 빅 데이터에서 의미를 풀 수 있습니다. 기업 전체에서 데이터를 식별,발견 및 연결할 수 있기 때문에 궁극적으로 조직의 데이터 리소스 가치를 높입니다. 메타 데이터가 없으면 많은 빅 데이터를 사용할 수 없거나 관리 할 수 없습니다.
메타데이터는 빅 데이터의 수집,통합 및 분석을 간소화하고,전체 데이터 라이프사이클을 관리하며,규제 요구 사항을 충족하는 감사 추적을 유지합니다.
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