ストーリー

メタデータの3つの種類

種類と役割

3つのメタデータの関係

メタデータの3層構造:

ビジネスメタデータ（なぜ・何のために）
  │  「月間アクティブユーザー数」
  │  定義: 30日以内にログインした一意のユーザー数
  │  オーナー: プロダクト部長
  │
技術的メタデータ（何が・どこに）
  │  テーブル: analytics.monthly_active_users
  │  カラム: user_id (bigint), last_login (timestamp)
  │  パーティション: month
  │
運用メタデータ（いつ・どのように）
     更新頻度: 日次 03:00 JST
     最終更新: 2026-03-04 03:15:22
     品質スコア: 99.2%
     月間クエリ数: 1,240回

データカタログの構築

データカタログの機能要件

データカタログツールの比較

メタデータ収集の自動化

自動収集と手動入力の使い分け

自動収集のアーキテクチャ

メタデータ自動収集パイプライン:

[データソース]                [メタデータ収集]              [データカタログ]
PostgreSQL ──→ スキーマクロール ──→
BigQuery   ──→ API取得        ──→  DataHub /
S3         ──→ ファイル分析    ──→  Amundsen    ──→ 検索・閲覧
Airflow    ──→ DAG解析        ──→  etc.        ──→ リネージ表示
dbt        ──→ manifest解析   ──→              ──→ 品質ダッシュボード
Looker     ──→ API取得        ──→

[メタデータ収集の頻度]
  ├── スキーマ: 日次（変更検知時は即時）
  ├── プロファイリング: 週次
  ├── リネージ: dbt/Airflowの実行ごと
  └── 利用統計: 日次

メタデータ管理のベストプラクティス

オーナーシップとの連携

メタデータの品質管理

「メタデータは”データの取扱説明書”だ。取扱説明書がなければ、せっかくのデータも使えない。しかし取扱説明書を書くのに全エネルギーを使ってしまっては本末転倒だ。自動化できるものは自動化し、人間は”ビジネスの文脈”という自動化できない部分に集中する」 — 田中VPoE

まとめ

チェックリスト

• メタデータの3種類（技術的・ビジネス・運用）を理解した
• データカタログの主要機能を把握した
• 自動収集と手動入力の使い分けを理解した
• メタデータの品質指標を把握した

次のステップへ

次は「プライバシーとコンプライアンス」を学びます。個人情報保護法やGDPRへの対応を含む、データコンプライアンスの設計方法を身につけましょう。

推定読了時間: 30分