마스터 데이터와 메타 데이터간에 차이가 있습니까?


대답 1:

대답은 용어를 올바르게 정의하는 방법에 달려 있다고 생각합니다.

마스터 데이터 관리 시스템에 비용을 지불하고 메타 데이터 관리 시스템에 대해 두 번째로 비용을 지불하는 사람들이 그러한 것들을 정의하는 방법에 대해 어떻게 생각하는지 궁금합니다. 아마도 직접 해본 사람이 대답 할 수 있습니다.

나는 많은 사람들이 이것을하는 것을 보았 기 때문에 그들의 대신에 간접적으로 대답 할 수 있습니다. 그리고 그들이 실제로 그들의 돈을 두 번 테이블에 두었 듯이, 나는 그들의 의견이 중요하다고 생각합니다.

나는 대규모 조직에서 4 개의 다른 아키텍처 담당자가 메타 데이터를 "데이터"에 대한 설명으로서 메타 데이터에 대한보다 제한된 관점과 반대로 "자체에 대한 기업의 설명"으로 묘사한다고 들었습니다. 따라서 예산과 정의가있는 사람들은 메타 데이터가 "아키텍처를 설명하는 인공물"(비즈니스 프로세스 맵 또는 조직 설계, 서비스 아키텍처 또는 데이터 아키텍처 등)을 의미합니다. 데이터 딕셔너리 또는 데이터 인코딩을 설명하는 아티팩트 (및 허용 가능한 값 등) 메타 데이터 관리 시스템은 사실상 속성 그래프 편집기입니다.

"마스터 데이터"는 그들에 의한 위의 견해와 결코 혼동되지 않습니다.

마스터 데이터 시스템 구매자는 "마스터 데이터"를 "단일 뷰"가 정의 된 운영 데이터로 간주합니다. 이런 의미에서 마스터 데이터는 운영상 중요한 (일명 널리 공유되는) 분산 된 데이터 항목으로, 여러 시스템 및 팀에서 발생하는 편집 내용이 충돌 할 수 있습니다.

이러한 운영 데이터 항목은 조직 전체에서 발생하는 제안 된 편집 내용을 캡처하여 마스터 데이터 시스템 (또는 데이터 거버넌스 그룹)에 마샬링하여 유효한 마스터를 "마스터 레코드"에 중재, 조사 및 커밋 할 때 "마스터 된 데이터"가됩니다. 그런 다음 해당 업데이트를 마스터 레코드에 게시하여 필요한 모든 관련 가입자 / 이해 관계자 시스템에 게시합니다.

따라서, 어떤 구석에서는 이러한 용어의 정의가 크게 다를 수 있으므로 실제로 이들 용어와 치료법 사이에 큰 차이가있을 수 있습니다.