Operationalizing Data Governance via Multi-level Metadata Management

Author(s):  
Stefhan van Helvoirt ◽  
Hans Weigand
Author(s):  
Jin San Kong ◽  
Min Ja Kim ◽  
Wan Yeon Lee ◽  
Chuck Yoo ◽  
Young Woong Ko

2013 ◽  
pp. 43-64
Author(s):  
Michael Schrader

2021 ◽  
pp. 174-181
Author(s):  
Bushra ◽  
◽  
Mohsin Ali Memon ◽  
Salahuddin Saddar

Data is increasing at an enormous rate every day. Traditionally data has resided in silosacross any organization,so it’s difficult to have a complete picture for data driven business decision making. Data lake addresses the problem of rate of increase of data by providing “schema on read”, better integration and cheaper storage. It also solves the data silos problemby providing a central platform for a variety of data housing needs. However, implementing a data lake becomes challenging as the implementation needs to address the additional needs like metadata management, data discovery, data governance, data lifecycle management, security and centralized access controls mechanisms. This paper intends to provide a comprehensive architecture of data lake to address these challenges. We have also conducted and documented our experiments with publicly available datasets about COVID19 to validate the design and applicability of the proposed architecture for business analytics purposes.


2012 ◽  
Vol 532-533 ◽  
pp. 818-822
Author(s):  
De Jiao Niu ◽  
Yong Zhao Zhan ◽  
Tao Cai

Metadata query plays an important role in mass storage system. Efficient indexing algorithm can reduce the time and space which greatly determine the efficiency of mass storage system. Typically, temporal and spatial consuming is immense and volatile in the existing metadata management algorithms. In this paper, a novel metadata indexing algorithm is presented. Metadata query algorithm is based on two-level indexing strategy. The metadata is classified into two categories, that are active metadata and non-active metadata. The Bloom Filter is used to generate binary string for active metadata, and the B-tree is used to establish index of each active partition. While, the suitable hash function is selected for each non-active metadata partition. The results show that the multi-level metadata indexing algorithm can reduce the temporal and spatial costs of metadata query.


Author(s):  
Ferdinand Keller ◽  
Tatjana Stadnitski ◽  
Jakob Nützel ◽  
Renate Schepker
Keyword(s):  

Zusammenfassung. Fragestellung: Über Veränderungen in der emotionalen Befindlichkeit von Jugendlichen während einer Suchttherapie ist wenig bekannt. Methode: Die Jugendlichen füllten wöchentlich einen entsprechenden Fragebogen aus, analog ihre Bezugsbetreuer eine parallelisierte Kurzfassung. Von 42 Jugendlichen liegen insgesamt 853 Bogen und von den Bezugsbetreuern 708 Bogen vor. Die Fragebogen wurden zunächst faktorenanalytisch hinsichtlich ihrer Dimensionalität ausgewertet, anschließend wurden gruppenbezogene Verlaufsanalysen (Multi-Level-Modelle) und Abhängigkeitsanalysen auf Einzelfallebene (Zeitreihenanalysen) durchgeführt. Ergebnisse: Im Jugendlichenfragebogen ergaben sich vier Faktoren: negative Befindlichkeit, Wertschätzung von Therapie/Betreuung, Motivation und Suchtdynamik. Die Übereinstimmung zwischen den Jugendlichen- und der (einfaktoriellen) Betreuereinschätzung fiel insgesamt niedrig bis mäßig aus, brachte aber auf Einzelfallebene differenziertere Ergebnisse. Im Verlauf nahmen die Werte auf allen vier Jugendlichenskalen ab. Einzig der Verlauf der Wertschätzung in der Eingewöhnungsphase war prädiktiv für den späteren Abbruch der Maßnahme: Bei den Abbrechern nahm die Wertschätzung ab, während sie bei den Beendern initial stieg. Schlussfolgerungen: Der bedeutsamste Faktor in Bezug auf die Therapiebeendigung suchtkranker Jugendlicher scheint die Wertschätzung von Therapie/Betreuung zu sein, während die Motivation jugendtypische Schwankungen aufweist. Der Suchtdynamik kam eine deutlich weniger bedeutende Rolle zu als allgemein angenommen. Programme in der Langzeittherapie sollten die Wertschätzung von Therapie/Betreuung künftig mehr fokussieren als die Suchtdynamik.


2017 ◽  
Author(s):  
Todd D. Smith ◽  
Mari-Amanda Dyal ◽  
Yongjia Pu ◽  
Stephanie Dickinson ◽  
David M. DeJoy

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