В блоге Atlan, продукта для корпоративных каталогов данных, про то что Forrester поменял классификацию каталогов данных с каталогов данных для машинного обучения на каталоги для DataOps [1]. Новость интересная в смене акцентов, потому что ранее и Gartner заменили их "магический квадрат" по управлению метаданными [2] на руководство по активным метаданным [3]. Для систематизации смыслов, типов и целей продуктов это довольно важно, с рядом оговорок. Сама идея "активные метаданные" - это одна из форм хайпа продвигаемая как раз компанией Atlan и которую Gartner как раз и взяли на вооружение, а далее и многие разработчики продуктов по инвентаризации корпоративных данных используют. Об активных метаданных писала [4] Prukalpa, сооснователь Atlan и из её описания сложно понять отличия идеи активных метаданных от платформ по наблюдению за данными (data observability platforms) таких как Monte Carlo [5]․ Лично по мне так наблюдаемость данных куда как более важный приоритет чем активные метаданные. В случае активных метаданных речь идет о том что "у вас много данных о которых вы не знаете или мало используете", а в случае наблюдаемости данных речь о том что "у вас много критических процессов сбора и обработки данных, вам нужно оперативно их исправлять если что-то идет не так". По аналогии: в одном случае это управление активами, а в другом процедурами и процессами. Что важнее? Впрочем что Forrester, что Gartner, это известные собиратели трендов и хайпов вперемешку, часто оторвано от реальной практики, и их выбор важнее с точки зрения понимания движения рынка инвесторов чем для реальных технических задач. Ссылки: [1] humansofdata.atlan.com/2022/10…-dataops [2] https://www.gartner.com/en/documents/3993025 [3] https://www.gartner.com/en/documents/4006759 [4] towardsdatascience.com/what-is…3408c228 [5] www.montecarlodata.com/blog-wh…vability #datacatalogs #data #thoughts