Métadonnées Actives

Introduction

Dans le monde de la science des données et de la sécurité, les métadonnées actives jouent un rôle crucial. C’est un outil puissant pour gérer et protéger les données sensibles tout en assurant une gouvernance efficace des données. Cet article discutera des métadonnées actives, de leur importance et de la manière de les gérer dans les logiciels et les langages de programmation.

Les métadonnées actives sont des données qui changent et évoluent au fil du temps. Elles sont essentielles pour maintenir l’information à jour et pertinente. La gestion des métadonnées actives implique l’utilisation d’outils et de techniques spécifiques dans les logiciels et les langages de programmation.

Qu’est-ce que les métadonnées actives ?

Les métadonnées actives se réfèrent aux informations supplémentaires attachées aux données qui décrivent leurs caractéristiques, contexte et usage. Contrairement aux métadonnées passives, qui restent statiques, les métadonnées actives sont dynamiques. Elles peuvent être mises à jour en temps réel. Elles fournissent des informations précieuses sur l’origine des données, leur objectif et leur niveau de sensibilité.

L’importance des métadonnées actives en science des données

En science des données, les métadonnées sont essentielles pour plusieurs raisons :

Découverte de données : Les métadonnées actives aident les scientifiques des données à localiser et identifier rapidement les ensembles de données pertinents pour l’analyse. Elles fournissent une compréhension claire de la structure, du format et des relations des données.
Qualité des données : En travaillant avec des métadonnées actives, les scientifiques des données peuvent évaluer la qualité et la fiabilité des données. Elles aident à identifier les valeurs manquantes, et les erreurs potentielles.
Traçabilité des données : Les métadonnées actives capturent le parcours des données depuis leur source jusqu’à leur état actuel. Elles enregistrent les transformations, agrégations et modifications appliquées aux données, permettant aux scientifiques des données de retracer leur lignée et de comprendre leur évolution.

Métadonnées actives et sécurité des données

Les métadonnées actives jouent un rôle vital dans la sécurité des données et la gouvernance des données. Elles aident les organisations à protéger les données sensibles en :

Contrôle d’accès : Les métadonnées actives peuvent définir les droits d’accès et les autorisations pour différents rôles d’utilisateur. Elles garantissent que seules les personnes autorisées peuvent accéder aux données sensibles et les modifier.
Classification des données : En catégorisant les données en fonction de leur niveau de sensibilité, les métadonnées aident les organisations à appliquer des mesures de sécurité appropriées. Elles permettent la mise en œuvre de techniques de chiffrement des données, de masquage et de caviardage. Nous classons généralement comme sensibles les informations financières et les décisions d’affaires.
Conformité : Les métadonnées facilitent la conformité aux règlements sur la protection des données tels que le RGPD et la HIPAA. Elles permettent aux organisations de suivre et de surveiller l’utilisation des données, s’assurant que les informations sensibles respectent les exigences légales.

DataSunrise utilise des modèles d’analyse des métadonnées pour contrôler les trois sujets mentionnés ici. Il comprend des règles de sécurité, des composants d’audit et de conformité qui contrôlent l’utilisation des données sensibles.

Gestion des métadonnées dans les logiciels et les langages de programmation

Explorons comment vous pouvez gérer les métadonnées actives dans les logiciels et les langages de programmation à travers des exemples.

Exemple 1 : Python avec PyArrow

Python, un langage de programmation populaire, offre une large gamme de bibliothèques et d’outils pour l’utilisation et l’analyse des données. L’une de ces bibliothèques est PyArrow, qui améliore les capacités de Python en fournissant une gestion efficace des métadonnées actives.

PyArrow est particulièrement utile pour gérer de grands ensembles de données avec des exigences de métadonnées complexes. Les utilisateurs peuvent stocker, trouver et mettre à jour les métadonnées de leurs données, ce qui les aide à garder trac de l’information sur l’ensemble de données.

Utiliser PyArrow en Python aide les utilisateurs à simplifier la gestion des données et à garantir des métadonnées précises et accessibles. Cela peut être particulièrement bénéfique pour les organisations traitant de grandes quantités de données nécessitant une organisation et un suivi minutieux des métadonnées.

Dans l’ensemble, Python et PyArrow fournissent ensemble une solution puissante pour gérer les métadonnées actives, permettant aux utilisateurs de gérer et d’utiliser efficacement leurs ressources de données. Voici un exemple :

import pyarrow as pa
# Créer un schéma avec des métadonnées
schema = pa.schema([
pa.field("name", pa.string(), metadata = {"sensibilité": "élevée"}),
pa.field("age", pa.int32(), metadata = {"sensibilité": "faible"})
])
# Créer une table avec des métadonnées
data = [
{"name": "John Doe", "age": 30},
{"name": "Jane Smith", "age": 25}
]
table = pa.Table.from_pylist(data, schema=schema)
# Accéder aux métadonnées
name_metadata = table.schema.field("name").metadata
print(name_metadata) # Output: {'sensibilité': 'élevée'}

Dans cet exemple, nous définissons un schéma avec des métadonnées en utilisant le paramètre metadata. Le champ name est très sensible, tandis que le champ age a une sensibilité faible. Nous créons une table avec ce plan et pouvons voir les informations actuelles de chaque section en utilisant la fonctionnalité metadata.

Exemple 2 : API REST avec Apache Atlas

Apache Atlas est un cadre de gestion de métadonnées puissant qui permet aux utilisateurs de gérer et organiser efficacement les métadonnées dans les applications basées sur Python. Avec Apache Atlas, les utilisateurs peuvent facilement capturer, stocker et analyser les métadonnées pour obtenir des informations précieuses sur leurs ressources de données. Ce système aide les utilisateurs à suivre l’historique, la propriété et l’utilisation des données. Il facilite la gestion des ressources de données dans une entreprise.

En fournissant une plateforme centralisée pour la gestion des métadonnées, Apache Atlas aide les utilisateurs à améliorer la qualité des données, à assurer la gouvernance des données et à améliorer la découverte et la collaboration autour des données. Apache Atlas est un outil utile pour les organisations souhaitant améliorer leur gestion des métadonnées et utiliser leurs ressources de données. Voici un exemple :

import requests
import json

# URL du serveur Apache Atlas
atlas_url = "http://localhost:21000"

# Identifiants d’authentification
auth = ("admin", "admin")

# Créer une entité avec des métadonnées actives
entity = {
    "jsonClass": "org.apache.atlas.typesystem.json.InstanceSerialization$_Reference",
    "id": {
        "jsonClass": "org.apache.atlas.typesystem.json.InstanceSerialization$_Id",
        "id": "-1",
        "version": 0,
        "typeName": "customer",
        "state": "ACTIVE"
    },
    "typeName": "customer",
    "values": {
        "name": "John Doe",
        "email": "[email protected]"
    },
    "traitNames": [
        "PII"
    ],
    "traitAttributes": {
        "PII": {
            "sensitivity": "high"
        }
    }
}

# Créer l’entité avec des métadonnées actives
response = requests.post(f"{atlas_url}/api/atlas/v2/entity", auth=auth, json=entity)
created_entity = response.json()

# Obtenir le GUID de l’entité créée
entity_guid = created_entity["guidAssignments"]["customer"]

# Récupérer l’entité et accéder aux métadonnées actives
response = requests.get(f"{atlas_url}/api/atlas/v2/entity/guid/{entity_guid}", auth=auth)
retrieved_entity = response.json()

metadata = retrieved_entity["entity"]["classificationNames"][0]["attributes"]
print(metadata)  # Output: {'sensitivity': 'high'}

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque requests en Python pour effectuer des requêtes HTTP à l’API REST d’Apache Atlas. Nous supposons que le serveur Apache Atlas s’exécute en local avec le port par défaut 21000 et nous utilisons les identifiants d’authentification par défaut (admin, admin).

Décomposition étape par étape de l’API REST d’Atlas

Nous définissons le dictionnaire entity qui représente l’entité client que nous souhaitons créer. Il inclut le nom du type de l’entité (customer), les attributs (nom et email), et la classification (PII) avec des métadonnées (la sensibilité étant définie sur élevée).

Nous effectuons une demande POST à l’endpoint /api/atlas/v2/entity pour créer l’entité avec des métadonnées actives. Nous passons le dictionnaire entity comme charge utile JSON et incluons les identifiants d’authentification.

La réponse du serveur contient l’entité créée, y compris le GUID (Identifiant Global Unique) attribué. Nous extrayons le GUID de la réponse en utilisant created_entity[“guidAssignments”][“customer”].

Pour récupérer l’entité créée et accéder à ses métadonnées actives, nous effectuons une demande GET à l’endpoint /api/atlas/v2/entity/guid/{entity_guid}, en remplaçant {entity_guid} par le GUID réel obtenu à l’étape précédente.

La réponse du serveur contient l’entité récupérée, y compris ses classifications. Nous accédons aux métadonnées en utilisant retrieved_entity[“entity”][“classificationNames”][0][“attributes”].

Enfin, nous imprimons les métadonnées actives, qui devraient afficher {‘sensitivity’: ‘high’}.

Résumé et Conclusion

Les métadonnées actives sont un concept fondamental en science des données et en sécurité. Elles fournissent des informations précieuses sur les caractéristiques, le contexte et la sensibilité des données, permettant une gestion et une protection efficaces des données. En exploitant ce concept, les organisations peuvent améliorer la découverte des données, assurer la qualité des données, maintenir la traçabilité des données et renforcer la sécurité et la conformité des données.

Nous avons observé comment contrôler les métadonnées actives dans les logiciels et les langages de programmation. Vous pouvez le faire en utilisant Python avec PyArrow et Apache Atlas. Ces exemples démontrent la facilité et la flexibilité d’inclure des métadonnées dans les flux de travail de données.

À mesure que les données deviennent de plus en plus complexes et sensibles, l’importance des métadonnées continuera de croître. Les pratiques de métadonnées peuvent aider les scientifiques des données et les professionnels de la sécurité. Ils peuvent maximiser le potentiel de leurs données et les protéger contre tout accès non autorisé et abus.