Gartner目录数据研究指南：如何阅读市场指南、魔力象限和同行评审

快速回答：

以下是本文的 2 分钟摘要，其中包含 Gartner 关于在数据目录中查找内容的关键建议：

·了解 Gartner 对数据目录的看法的关键是两个资源：

1.他们对增强数据目录的研究

2.他们的活力元数据管理市场指南

·Gartner 强调现代数据目录应该：

·自动化数据发现和治理流程

·提供开放API以促进元数据跨工具流动

·支持多种类型的元数据

·对非技术用户界面

1.Gartner 如何帮助您的企业选择正确的数据目录？

Gartner是一家技术市场研究公司，提供研究意见、工具、咨询和指导，使组织能够做出更快、更好的技术决策。

这些包括：

1.Gartner 市场指南

2.Gartner 魔力象限

3.Gartner 同行见解

4.Gartner 优秀供应商

5.Gartner 供应商评级

6.Gartner 技术成熟度曲线

Gartner技术市场研究方法。资料来源：高德纳。

2.Gartner 目录数据市场指南

Gartner 市场指南可帮助了解与新兴趋势和市场相关的风险和收益。该指南可帮助您回答以下问题：“如果我们现在不投资数据目录工具和技术，我们会错过什么？”、“这一推动趋势的数据目录功能是什么？供应商提供哪些产品？“来自这个市场？”。

引用 Gartner 的话：

当新市场出现且产品和用户需求不断变化时，解决方案通常很难进行比较，从而使竞争定位变得不太有用。或者，当市场成熟到产品变得相当可对接时，比较定位就不如对市场本身的分析和建议很重要。在这些场景中，Gartner 市场指南可以提供正确的意见。

2.1.我们将讨论两份 Gartner 市场指南，它们将帮助您探索有关数据目录的更多信息

1.增强数据目录：现在是数据和分析领导者的企业必备品

2.活力元数据管理市场指南

3.Gartner 市场指南：增强数据目录

不仅收集的数据量不断增长，而且类型、格式、来源和使用方法的不同，也使数据团队发现和理解数据面临着巨大的挑战。随着我们从被动元数据转向主动元数据管理，区分传统数据目录和新一代数据目录的挑战变得越来越困难。此Gartner 数据目录评估指南可帮助您将当前产品与未来需求联系起来。

3.1.增强数据目录：研究类别

·市场定义

·市场方向

·市场分析

·供应商简介

·市场建议

3.2.数据目录评估：Gartner 对数据领导者的建议

·机器学习增强数据目录的出现有助于智能自动化数据发现、搜索、建议、分析、质量和治理标记的过程。

·数据领先者不仅必须将现代需求与传统的数据目录功能相匹配，还必须充分利用跨多云和数据堆栈的其他工具的更广泛的元数据管理功能。

·现代数据目录必须列出所有形式的元数据：技术、运营、业务、治理和社会元数据。

·适合非技术业务用户易于使用的数据目录界面。

·开放 API 允许元数据在所有协作工具之间自由流动，从而使高效搜索和发现变得更加容易和容易。

在此处找到 Gartner 增强数据目录报告 >

4.增强数据目录的关键组件

4.1.数据发现

现代数据目录提供开箱即用的单击连接器，可以从最常用的数据源中爬行、扫描和提取元数据。现代数据目录利用开放API不仅从数据源收集元数据，还从数据源中采集、编排、ETL和数据质量工作流程收集元数据。机器学习驱动的数据目录提供了强大的搜索体验，有助于更快、更准确地找到相关数据资产。

通过多个数据源进行数据发现和搜索。资料来源：阿特兰。

4.2.相信您的数据

数据目录提供内置数据分析和数据质量报告，为您提供数据资产的快速快照。基于机器学习的目录会自动标记和注释元数据，以分隔。业务术语表和数据字典可帮助您维护所有数据动态文档。

独特的业务术语和定义的集合，有助于更好地理解数据资产。数据来源：阿特兰。

4.3.数据协作

现代数据目录提供内置协作，使所有数据用户能够分配信仰份额、评级和注释，并围绕特定数据资产开始对话。

数据目录简化数据使用统计数据，并帮助在搜索过程中显示最流行和最常用的数据资产。

在您熟悉的工具中与围绕数据资产的团队成员进行嵌入式协作。数据来源：阿特兰。

5.治理

数据目录有助于通过数据沿袭跟踪数据在整个生命周期中的生命周期。数据目录还通过自动标记PII和其他敏感数据来数据促进治理，这有助于企业规避GDPR、CCPA和HIPAA等法规。

通过数据沿袭自动进行分类和访问控制。数据来源：阿特兰。

6.Gartner市场指南：主动元数据管理

2021年7月，Gartner发布了《活跃元数据市场指南》，以揭示不断发展的元数据管理解决方案市场的关键变化。传统的元数据管理解决方案的重要原因是：

被动：他们只是收集和编目元数据的工具。他们无法根据元数据驱动操作。

限制：元数据的定义和范围不断扩大。传统的元数据管理工具无法适应这些新的可能性和例子——自动化和机器学习。

已关闭：元数据存在于孤岛中。他们没有充分利用开放API的可能性来帮助自动从多个数据源获取数据。

引用 Gartner 的话：

主动元数据管理是跨数据管理市场的一组新兴功能，源于持续的元数据管理创新。数据和分析领导者必须将市场转变为所有数据支持技术的变革。

7.Gartner 对主动元数据管理的建议

·Gartner的报告指出，“开放正在成为完善的”。现有的元数据标准是封闭的，并创建了数据孤岛。现代元数据管理应建立在开放标准的基础上，以便分析人员可以充分利用元数据实用范围的扩大。

·现代元数据管理解决方案解决方案的例子不仅超出了数据目录和沿袭范围，它有助于自动化工作流程并提供智能建议来优化工作、数据成本质量、编排和节省流程。

·统一元为数据有效协作开辟了可能性。评级、聊天、信任和标记等众包功能可帮助团队迈向数据民主化。

7.1.Gartner 主动元数据管理供应商评估

Gartner 在本报告中提供了提供主动元数据管理和数据编辑目的的代表性供应商列表。一些供应商包括：

·AWS胶水

·蔚蓝权限

·亚特兰

·Google 数据目录（现为 Dataplex）

·Oracle 企业元数据管理 (OEMM)

·IBM Watson 目录数据

由此发布 Gartner 主动元数据管理报告 >

8.Gartner 数据目录魔力象限

Gartner魔力象限是一种母公司的市场研究方法，有助于比较和对比工具和技术创新。魔力象限评估工具将其分成4个象限，即：挑战者、领导者、利基玩家和远见者。

目前，Gartner 还没有数据目录的魔力象限。Gartner发布了 2020 年元数据管理解决方案魔力象限。2021 年 7 月，Gartner 放弃了这种做法，并发布了一份关于主动元数据管理的报告。

9.Gartner 技术成熟度曲线

引用Gartner的话，

Gartner 技术成熟度曲线以图形方式展示了技术和应用程序的成熟度和采用情况，以及它们与解决实际业务问题和利用新机会的潜在关系。

炒作周期本质上是对技术、趋势、概念和方法论相对于“时间”的“预期”的图形化表达。剧情分为5个阶段：创新触发、期望膨胀的顶峰、幻灭的低谷、启蒙的栽培、生产力的高原。

Gartner新兴技术成熟度曲线，2022年。资料来源：Gartner。

9.1.与主动元数据管理和增强数据目录相关的技术成熟度曲线

l2022 年数据和分析治理技术成熟度曲线

l2022 年分析和商业智能技术成熟度曲线

l2022 年数据科学和机器学习技术成熟度曲线

l2022 年隐私技术成熟度曲线

10.Gartner 同行评价

Gartner Peer Insights是一个收集用户/从业者对流行软件和技术服务的评论的平台。 Gartner同行评审专题了400多个软件服务类别，专题18000种产品，总共有450000条评论。

如果您想了解有关数据目录空间、关键参与者、功能和同行评审的更多信息，请查看Gartner元数据管理（EMM）解决方案评论和评级。

您可以使用各种条件（如结构、企业规模、总收入、行业和评级）在平台上进行搜索。该平台还允许您比较产品主要差异。

原文链接：https://atlan.com/gartner-data-catalog