どこにどのようなデータがあるかがわかります。
データの活用においては、「データの属性や関連情報を記述したデータ＝メタデータ」の重要性に注目が集まっています。
デジタル化が進み、データ量が膨大になると、データが集約されていても、どこにどのようなデータがあるかがわからなければ、データの利活用が進みません。
そこで必要になるのが、データを判別する上で辞書的な役割を果たすものであり、それがメタデータなのです。
データの検索、分析・可視化、連携が可能になります。
データにメタデータを付けて管理することで、「1 データ検索が容易になる」だけでなく、「2 様々な観点でデータを分析・可視化できる」「3 データ連携を促進する」ことが可能になります。
たとえば、SNSの投稿画像に、作成者、場所、画像分類がメタデータとして付与されていれば、その情報に基づいて検索したり、分析・可視化したり、データを連携したりできるわけです。
データの活用では、データ分析基盤も重要です。
またデータの活用では、データ分析基盤も重要になります。
データ分析基盤は、通常、データレイクのRaw層、Curated層、Published層で構成されます。
この3層構造を、企業のニーズに応じてカスタマイズするのです。
