ビッグデータを0→1から構築しているプロジェクトに入っており、データカタログについて勉強になったので、備忘録として記載しておきます。
データカタログとは
データカタログとは、企業がどんなデータなのか、整理して管理する者です。
データ活用をするとき、どんなデータが必要なのか考えますが、データごとの意味がわからないと活用できません。
なので、データの説明をして、データマートの作成やDWH(データウェアハウス)を構築、作成するとき便利になります。
具体的にどういうものなのか
以下chatGPTに聞いてみました(AIほんとに便利、、)
典型的には以下のようなメタデータ（データに関するデータ）が載ります：
・テーブル情報
・テーブル名 / ファイル名
・所在（DB名、ストレージパスなど）
・カラム情報
・カラム名
・データ型（string, int など）
・意味・定義（例: "user_id = ユーザーを一意に識別するID"）
・値の例や範囲（例: 性別 → 男 / 女）
・データ管理情報
・作成者・オーナー（誰に問い合わせればよいか）
・更新頻度（毎日更新、リアルタイム、月次など）
・データのソース（どこから収集したか）
・品質や利用ポリシー
・データの品質（欠損率、正確性など）
・セキュリティ分類（機密 / 公開可）
・利用制限（誰がアクセスできるか）
データマート作成をしたことある方は、「テスト仕様書」をイメージしてもらえるとわかりやすいかと思います。