データ辞書

データ・ディクショナリの居場所

辞書にはいくつかの形がある。.
最も形式ばらないのは、チームが共有するスプレッドシートだ。.
より高度なセットアップでは、辞書を専用ツールに統合する。.

一般的な場所は以下の通り：

• データベース・カタログとシステム・テーブル

• ドキュメントをエクスポートするデータモデリングツール

• データカタログまたはガバナンスプラットフォーム

• バージョン管理されたマークダウンまたはWiki

理想的には、辞書を実際のシステムに近づけながら、技術者でないユーザーでも簡単に読めるようにすることだ。.

実用的なデータ辞書の構築

辞書の作成は慎重なプロセスを踏むべきである。.
そうでなければ、誰も信用しない陳腐な文書になってしまう。.

ステップ1：範囲と優先順位の特定

まず、どのシステムとドメインを文書化するかを決める。.
財務報告書、コンプライアンス・ダッシュボード、または復旧の意思決定を行う重要なデータベースから始めましょう。.
価値が証明された後であれば、後で拡大することができる。.

ステップ2：フィールドとフォーマットの標準化

次に、テンプレートを定義する：

• テーブルの必須メタデータ・フィールド

• カラムに必須のメタデータ・フィールド

• エンティティと属性の命名規則

この一貫性によって、辞書は検索しやすくなり、メンテナンスも容易になる。.
さらに、スキーマから辞書の一部を自動入力することができる。.

ステップ3：共同で定義を把握する

そして、ドメインの専門家と協力する：

• 各主要事業体の経営者にインタビュー

• 定義案と計算例

• 技術およびビジネスの両ステークホルダーとエントリーをレビューする

言葉は重要なので、説明には専門用語を避け、平易な言葉で意味を説明すべきである。.

ステップ4：辞書を変更フローに組み込む

最後に、辞書の更新を変更管理と結びつける：

• スキーマの変更には辞書の更新が必要

• コードレビューやマイグレーションレビューの一環としてメタデータをレビューする。

• スキーマと辞書項目を比較するチェックの自動化

辞書を通常のワークフローに組み込めば、辞書が古くなることなく、新鮮で信頼できる状態を保つことができる。.

ETL、分析、リカバリーにおける役割

優れた辞書は、ETLからインシデント対応まで、多くの下流プロセスを改善する。.

ETLとデータ品質

ETL開発者は、辞書を次のように使用する：

• タイプ、範囲、許容されるコードを理解する

• ソースフィールドをターゲットモデルに正しくマッピングする

• パイプライン全体に一貫したビジネスルールを適用

その結果、変革の整合性が保たれ、レポートは組織全体で同じロジックから作成される。.

分析とレポート

アナリストは指標を解釈するために辞書を頼りにしている：

• どのフィールドが収益か予約かを確認する。.

• どのフィルターが特定の寸法に適用されるべきかを確認する。.

• 似たような名前を持つ2つの列が、実際には異なる意味を持つことを検出するのだ。.

したがって、ダッシュボードはより比較可能になり、意見の相違は意味論から実際のパフォーマンスへと移行する。.

バックアップ、カタログ、Amagicsoftデータ・リカバリー

バックアップとリカバリーのシナリオでは、辞書も役に立つ：

• 回収されたテーブルをビジネス・コンセプトにマップする

• 回収されたどのフィールドに機密データが含まれているかを特定する

• 重要度の低い事業体よりも、重要な事業体の復旧を優先する。

を使用する場合 Amagicsoftデータ復旧 損傷したボリュームからデータを復元するために、よく管理された辞書は、復元されたファイルと使用可能な信頼できる情報との間のパスを短縮します。.

Windows 7/8/10/11およびWindows Serverをサポート。.