Si vous avez Googlé « métadonnées » et trouvé cet article, vous avez utilisé des métadonnées. Lorsque vous avez acheté un cadeau à votre mère sur Amazon, vous avez utilisé des métadonnées. Vous venez de vous reconnecter avec un collègue via LinkedIn ? Les métadonnées étaient à l’œuvre. Votre correction Spotify de l’après-midi? Oui, vous l’avez deviné, vous avez utilisé des métadonnées.
Mais qu’est-ce que les métadonnées ?
Tout simplement : les métadonnées sont des données qui décrivent d’autres données. En technologie de l’information, le préfixe meta signifie « une définition ou une description sous-jacente. » Ainsi, les métadonnées décrivent n’importe quelle donnée à laquelle elles sont connectées, qu’il s’agisse d’une vidéo, d’une photographie, de pages Web, de contenu ou de feuilles de calcul.
Étant donné que les métadonnées résument les informations de base sur les données telles que le type d’actif, l’auteur, la date de création, l’utilisation, la taille du fichier, etc., les métadonnées sont essentielles à l’efficacité des systèmes d’information pour classer et catégoriser les données. Les informations sur les métadonnées aident les systèmes informatiques à découvrir ce que les utilisateurs recherchent.
Il est important de noter que les organisations sont inondées de données structurées et non structurées et qu’elles ont toutes deux besoin de métadonnées. Les données structurées sont facilement organisées et découvertes grâce aux algorithmes des moteurs de recherche (un format de base de données strict), tandis que les données non structurées sont tout le contraire. Le courrier électronique est un exemple de données non structurées. La plupart des e-mails ne sont pas facilement catégorisés, car ils couvrent rarement un seul sujet.
La plupart des interactions commerciales se font sous forme de données non structurées, ce qui rend le tri et la définition des données fastidieuses et coûteuses, mais les métadonnées peuvent aider.
Pourquoi les métadonnées sont-elles importantes dans un monde Big Data ?
Les métadonnées changent la donne dans le monde du Big Data, car elles peuvent vous donner un avantage concurrentiel. À l’heure actuelle, il est souvent considéré comme acquis ou non prioritaire par les directeurs de l’information.
Mieux vous exploitez la puissance du Big Data pour piloter les décisions commerciales, plus votre entreprise aura de succès. Plus vos métadonnées sont robustes, plus votre équipe sera en mesure d’extraire rapidement des informations exploitables et de prendre rapidement des décisions commerciales. En plus d’une prise de décision plus efficace et plus rapide, les métadonnées favorisent la cohérence des données au sein d’une entreprise et permettent des associations entre les ensembles de données pour des résultats de haute qualité.
Bien que les métadonnées soient l’un des segments de la gestion des données d’entreprise dont la croissance est la plus rapide selon un rapport publié par IDC, il existe un écart important en matière de Big Data : les métadonnées ne suivent pas le rythme rapide des projets Big Data. Sans métadonnées, les entreprises perdent dans l’analyse et l’interprétation des mégadonnées et des informations qu’elles offrent pour propulser leur activité.
Comme chaque nouvelle initiative Big Data est lancée, il est essentiel de l’accompagner d’une stratégie complète de gestion des métadonnées avant qu’elle ne devienne incontrôlable après le démarrage. Investir du temps pour s’assurer que chaque actif numérique suit une méthodologie cohérente rapportera des dividendes en termes d’efficacité et de convivialité à l’avenir.
Les métadonnées sont-elles plus importantes que les mégadonnées ?
Les métadonnées sont le carburant qui alimente la gestion des actifs numériques.
Les métadonnées permettent aux analystes de libérer du sens dans le Big Data. En fin de compte, il augmente la valeur des ressources de données d’une organisation car il permet d’identifier, de découvrir et d’associer des données dans l’ensemble de l’entreprise. Sans métadonnées, beaucoup de données volumineuses sont inutilisables ou ingérables.
Les métadonnées rationalisent la collecte, l’intégration et l’analyse des mégadonnées, gèrent l’ensemble du cycle de vie des données et maintiennent une piste d’audit pour répondre aux exigences réglementaires.
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