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Poster De Conférence Année : 2022

Métadonnées des lacs de données et principes FAIR

Résumé

Several criteria in the literature have been proposed to evaluate metadata models and metadata management systems for data lakes. Among such criteria, the FAIR principles serve to guide data managers to make digital resources Findable, Accessible, Interoperable and Reusable. In this poster paper, we evaluate data lake metadata models and systems with respect to FAIR principles. Moreover, we provide degrees of achievement for each FAIR subprinciple (does not apply, not supported or impossible, possible but not documented, explicitly supported).
du 21 e siècle, les usages des organisations dans les processus de prise de décision sont bouleversés par la disponibilité de grands volumes de données hétérogènes appelées mégadonnées (big data). Ces mégadonnées constituent une véritable opportunité pour les organisations, mais elles s'accompagnent entre autres de problématiques de volume, de vélocité et de variété qui surpassent les capacités des systèmes traditionnels de stockage et de traitement des données (Miloslavskaya et Tolstoy, 2016). C'est dans ce contexte que Dixon (2010) introduit le concept de lac de données (data lake), en guise de solution aux problèmes induits par l'hétérogénéité des mégadonnées. Un lac de données a besoin de métadonnées qui permettent de décrire les données stockées dans le lac, ainsi qu'un système efficace de gestion de ces métadonnées, qui nécessite à son tour un modèle de métadonnées pour sa mise en oeuvre (Sawadogo et al., 2019). L'étude des modèles de métadonnées des lacs de données est un sujet de recherche très actif et fait l'objet de plusieurs propositions, dont les modèles
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03834037 , version 1 (07-12-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-03834037 , version 1

Citer

Ahlame Diouan, Eric Ferey, Sabine Loudcher, Jérôme Darmont, Camille Noûs. Métadonnées des lacs de données et principes FAIR. 18e journées Business Intelligence et Big Data (EDA 2022), Oct 2022, Clermont-Ferrand, France. , RNTI, B-18, pp.109-110, 2022, RNTI. ⟨hal-03834037⟩
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