アトラスのメタデータ管理方法は何ですか？
アトラスのメタデータ管理は次の方法を採用しています：
- データ抽出とロード：異なるデータソース（例：データベース、ファイルシステム、APIなど）からソースデータを抽出し、Atlasにロードして管理します。
- データの分類とラベリング：Atlasはデータを分類してラベル付けし、データをより効率的に管理・検索できるようにしています。
- データの系譜追跡：Atlasはデータの系統的関係を追跡することができ、つまりデータの出処、変換、利用状況などを把握し、ユーザーがデータの完全な歴史や使用状況を理解するのを支援します。
- データ関係モデリング：Atlasは、実体間の関連や階層関係など、データ間の関係をモデリングして管理することができます。
- データ品質管理：Atlasは、データの正確性、完全性、整合性などの基準を監視し、評価および管理を行うことができます。
- Atlasによるメタデータの検索と発見：Atlasは、強力な検索機能を提供し、ユーザーはキーワード、カテゴリ、属性などを用いて迅速に必要なデータや関連情報を見つけることができます。
- Atlasは、メタデータに対するアクセス制御を行うことで、データのセキュリティとプライバシーを保護する細かいセキュリティ管理機能を提供しています。
- メタデータガバナンス：Atlasでは、メタデータのガバナンスをサポートし、データガバナンスルールの定義、データガバナンスプロセスの管理および実行などを行い、データのコンプライアンスと信頼性を確保しています。
これらの手法は、Atlasメタデータ管理の基本的な枠組みと機能を共同して構築し、ユーザーがデータリソースをより効果的に管理および活用できるよう支援しています。
