メタデータリポジトリ

組織内のメタデータを一元的に蓄積・管理する仕組み。各システムからメタデータを収集し、検索や影響分析に利用できる形で提供する。

組織内のさまざまなシステムやツールから集めたメタデータを格納し、一元的に管理・検索できるようにするデータベース。ビジネス、テクニカル、オペレーショナルの各メタデータを関連付けて保持し、データカタログやデータリネージの表示の基盤となる。利用頻度、完全性、可用性を測ってその品質を評価する。

データの意味、構造、出所、更新履歴、利用条件などを表すメタデータを収集・整備し、利用者が検索・参照できるよう管理する活動。データカタログやメタデータリポジトリを用いて、データの所在と意味を組織内で共有し、正しい理解に基づく活用を支える。

業務の観点からデータの意味を説明するメタデータ。業務上の名称と定義、計算方法、データのオーナーや責任者、利用ルール、品質の基準などを含み、ビジネスグロッサリーなどで管理して、業務部門の利用者がデータを正しく理解できるようにする。

ITの観点からデータの構造や処理を記述するメタデータ。テーブル名や列名、データ型、桁数、キー、インデックス、データベースの物理的な配置、ETLの変換ルールやデータリネージなどを含み、システムの開発・保守やデータ連携に使う。

システム運用の観点からデータの処理状況を記録するメタデータ。バッチジョブの実行日時と結果、処理件数、エラーの記録、データの更新頻度、アクセスログ、保存期間などを含み、障害の調査、処理性能の把握、データの鮮度の確認に使う。

データの意味、構造、来歴、利用状況などを説明するデータ。業務上の意味を表すビジネスメタデータ、技術的な構造を表すテクニカルメタデータ、運用の状況を表すオペレーショナルメタデータに分けられる。人やAIがデータを探し、正しく解釈して使うための前提となる。

組織内のデータについて、所在、内容、所有者、品質、利用条件などのメタデータを集約し、利用者が検索して目的のデータを見つけられるようにする仕組み。データの説明やリネージ、利用状況も確かめられ、セルフサービスでのデータ活用やデータの重複作成の防止に役立つ。