实现数据质量意味着使质量改进变得可操作且可操作。使用元数据，可以建立质量标准，了解当前数据的不足之处，并制定改进活动以使其达到想要的状态。
对于某些组织来说，数据分散在不同的系统和部门中。这通常会导致碎片、不一致和不准确，从而难以建立集中的数据质量流程和控制。
数据质量的基础
数据质量与组织各个级别的数据素养密不可分。
无论供应商和行业如何，都需要数据素养。团队内所需的熟练程度与个人角色直接相关，因此组织必须制定全面的计划来评估和提高个人能力水平。
传统元数据与主动元数据管理
传统的元数据管理依赖于数据管理员的手动更新和干预。主动元数据管理采用自动化流程和实时更新来确保即时同步并推动主动数据管理。
传统元数据管理
传统的元数据管理一般是用户手动注释和传递元数据。
这种手动干预会带来延迟并增加数据与元数据目录不同步的风险。
主动元数据管理
通过主动元数据管理，手动干预和延迟更新的日子已经一去不复返了。借助自动化流程和实时 API，元数据的每次更改都会触发即时更新，确保数据在整个生态系统中保持同步。
主动元数据代表了如何在数据生态系统中利用元数据的范式转变。这不仅仅是对数据进行编目，而是使用元数据来推动可操作的见解和实时决策。
主动元数据不仅仅涉及数据本身。它涉及基于元数据做出反应的流程、功能或程序，从而实现主动的数据管理和治理方法。从本质上讲，主动元数据成为整个系统的重要组成部分。
考虑基于策略的访问控制的示例。借助主动元数据，每当向表中添加新字段或引入新表时，访问控制策略都会无缝适应以适应这些更改。如果没有主动的元数据，访问管理将很难确定如何处理新的数据元素，从而可能会破坏整个系统。
主动元数据如何影响数据质量
主动元数据通过简化数据流程、自动化分类和标记等任务、减少人工干预以及最大限度地降低错误风险来影响数据质量。
它直接转化为显着的投资回报率，因为它不仅提高了运营效率，还降低了与错误相关的成本，从而最大限度地提高了整体业务价值。
7 个活跃元数据用例
主动元数据管理可推动整个组织运营的业务影响：
机器学习数据分类
DQ 错误解决中的主动元数据
数据治理
根本原因分析
数据可观察性
分析
ETL 或架构更改
1. 机器学习数据分类
主动元数据的一个关键优势是它能够促进反馈循环，使其成为机器学习的绝 佳方法。
通过不断学习和完善，机器驱动程序可以随着时间的推移增强其分类能力，从而实现更精确、更可靠的数据分类。
主动元数据管理确保数据分类过程的无缝执行。一旦启动，该程序可以在每次引入新数据时自动执行，从而最大限度地减少手动干预并简化数据管理工作流程。
2. DQ错误解决中的主动元数据
主动元数据的使用不仅限于错误检测，还扩展到错误解决。此操作涉及对错误进行分析和分类、识别潜在问题以及理想情况下自动执行解决过程。
3. 数据治理
主动元数据通过收集运行时指标、监控访问模式、跟踪资产更新、识别性能瓶颈（例如运行缓慢的查询）以及查明耗时的作业来促进数据管道优化。
主动元数据使组织能够优化数据利用率、简化存储并提高运营效率。团队可以自动删除未使用的数据，从而降低存储成本并最大限度地减少数据混乱。
4.根本原因分析
根本原因分析通常需要大量的工程时间和资源，特别是当问题影响关键系统或收入流（例如服务外部客户的模型）时。
主动元数据加快了解决过程。主动元数据为工程师提供全面的见解，使他们能够在几分钟而不是几小时内识别和解决根本原因。
5. 数据可观测性——报告和错误解决
主动元数据使组织能够使用数据可观测性报告来计算有关其指标的广泛统计数据。一个常见的例子是现代可观测性用户进行异常检测以查看是否存在异常错误。
6. 分析
分析是元数据的另一个有用案例，特别是对于源自用户输入源的数据集。考虑诸如文档质量检查之类的场景，在这些场景中，必须在用户生成的数据进入更加结构化的环境之前对其进行预处理。
主动元数据可帮助进行全面的分析，以识别潜在的异常情况，并在将数据集成到关键系统或流程之前确保质量。
7. ETL 或架构更改
随着数据变得日益民主化，分析师和工程师可能会相互创建不同的模型，从而需要在产品级别或源数据内进行更改。这些变化可能会产生深远的影响，可能会影响下游报告表和其他模型。监控整个数据管道中模式变化的重要性，以此作为有效解决这些变化的一种手段。
主动元数据有助于实时跟踪模式更改，为数据结构的演变提供有价值的见解，并促进 ETL 流程的主动管理。
