Quartz 4

Metadata Sync

3 min read

🎯 Definicja

Metadata Sync (synchronizacja metadanych) to proces automatycznej lub półautomatycznej wymiany, harmonizacji i aktualizacji informacji o strukturze i znaczeniu danych (metadanych) pomiędzy różnymi systemami lub narzędziami wykorzystywanymi w organizacji, np. katalogami danych, platformami integracyjnymi czy narzędziami do zarządzania jakością danych.

🔑 Kluczowe punkty

  • Niezbędny w środowiskach z wieloma systemami katalogowania lub integracji danych – usprawnia zarządzanie i spójność informacji o danych między narzędziami (np. Collibra, Ataccama, Informatica).
  • Brak uniwersalnego standardu wymiany – różne platformy wykorzystują inne modele metadanych, inne API i poziomy szczegółowości.
  • Wyzwania techniczne – różne granularity, niekompatybilność API, różne sposoby reprezentacji tej samej informacji.
  • Reużywalność i elastyczność – wymaga rozwiązań mogących adaptować się do zmian formatów lub ewolucji API narzędzi.
  • Krytyczne dla zautomatyzowanych procesów jakości danych i raportowania – bez sprawnej synchronizacji wyniki kontroli lub atrybuty danych mogą być nieadekwatne w katalogu głównym.

📚 Szczegółowe wyjaśnienie

Architektura rozwiązania i wyzwania

W nowoczesnych środowiskach Data Governance, każda aplikacja (np. katalog, narzędzie do data quality, hurtownia danych) może posiadać własny model metadanych. Synchronizacja oznacza przepływ informacji takich jak: listy tabel, definicje atrybutów, statusy jakości danych, opisy biznesowe, lineage.

Wyzwania techniczne

  • Brak standardu – nie istnieje powszechny format wymiany metadanych (takich jak JSON, XML, CSV, XMI).
  • Różnorodność meta-modeli – np. Collibra, Ataccama, Snowflake, Informatica mają inne struktury, inne relacje, różną szczegółowość.
  • Stabilność API – zmiany w interfejsach API lub wersjach formatów wymiany wymuszają regularne zmiany w procesach synchronizacji.
  • Granularność danych – niektóre systemy mają jedynie podstawowe metadane, inne bardzo szczegółowe (np. lineage, tagi, polimorficzne relacje).
  • Asymetria wymiany – nie zawsze wszystkie atrybuty da się łatwo zsynchronizować (często konieczna jest mapowanie pól).

Najczęstsze podejścia

  • ETL/ELT na metadanych – Cyclical extraction, transformation, and load (np. eksport z narzędzia 1 do CSV i import do narzędzia 2).
  • Integracja API – Dedykowane procesy integrujące katalogi po REST/GraphQL, SFTP, JDBC.
  • Middleware/connector – Rozwiązania “pośredniczące” (np. Apache Nifi, MuleSoft, autorskie connectory).

Użycie w praktyce

Synchronizacja metadanych umożliwia zautomatyzowanie takich zadań, jak:

  1. Pobranie listy tabel z katalogu Collibra/Ataccama.
  2. Powiązanie tej listy z zewnętrznym rejestrem (np. Excel, CSV) wskazującym, jakie reguły jakości należy wykonać.
  3. Uruchomienie weryfikacji (data quality check) dla zadanych tabel i atrybutów.
  4. Rejestrowanie wyników (np. score, liczba błędów) w centralnym katalogu metadanych lub eksport do formatu raportowego (Excel, tabela bazodanowa).
  5. Umożliwienie rekonsyliacji i audytu (co, kiedy, i dlaczego zostało zweryfikowane).

💡 Przykład zastosowania

Przypadek użycia: Automatyzacja weryfikacji jakości danych na podstawie rejestru w Excel

  1. Źródło: Analityk przygotowuje listę tabel/kolumn do weryfikacji w pliku Excel.
  2. Proces: Skrypt ETL (np. Python, Pentaho, Nifi) pobiera listę obiektów, a przez API katalogu zasila je do systemu Data Quality.
  3. Weryfikacja: System DQ uruchamia reguły na wybranych danych; wynik trafia do katalogu lub jest eksportowany do pliku.
  4. Raportowanie: Raport zbiorczy o jakości atrybutów tworzony jest do Excela lub bazy, gdzie projektowy zespół ma centralny, zawsze aktualny przegląd jakości.
  5. Synchronizacja: Jeśli zmienią się reguły lub obiekty – aktualizacja w jednym miejscu automatycznie propaguje się po całym łańcuchu.
import pandas as pd
 
# Załaduj listę tabel/kolumn z Excela
tables = pd.read_excel('lista_tabel_do_weryfikacji.xlsx')
 
# Przykład: integracja z API narzędzia DQ do uruchomienia reguł jakości
for index, row in tables.iterrows():
    table = row['table']
    column = row['column']
    # Wywołaj API narzędzia DQ, np. Ataccama, Collibra
    # response = call_dq_api(table, column)
    # Zapisz wyniki lokalnie lub w katalogu głównym

📌 Źródła

👽 Brudnopis

  • Synchronizacja metadanych = podstawowy element architektury data governance.
  • W praktyce: mapping formatów, eksport/import CSV, custom API integration, troubleshooting wersji.
  • Kluczowe wyzwania: różnorodność modeli, niestabilność API, wymagana elastyczność narzędziowa.
  • Przykład: Collibra ←> Ataccama, Data Quality ←> Data Catalog.
  • Raportowanie jakości atrybutów – spójność i automatyzacja przy wielu źródłach danych/metadanych.
  • Obrazek: Solution Architecture – przepływ metadanych między źródłami, narzędziami DQ, katalogami.

Graph View