Оптимізація обсягу метаданих у сучасних інформаційних системах: методи, інструменти й алгоритмічні підходи

Ткаченко, О., & Лемешко, А. (2025). Оптимізація обсягу метаданих у сучасних інформаційних системах: методи, інструменти й алгоритмічні підходи. Сучасні інформаційні технології, (1), 6–11. https://doi.org/10.17721/AIT.2025.1.01

В с т у п. Дослідження питання оптимізації обсягу метаданих спрямовано на досягнення балансу між достатністю опису й ефективністю системи. Надмірний обсяг метаданих може перевантажувати системи, а недостатній – ускладнювати доступ до даних. Водночас зростаючий обсяг даних ускладнює роботу з метаданими, оскільки їхнє створення, зберігання та оброблення вимагають значних ресурсів. Оптимізація обсягу метаданих стала важливим завданням для організацій, які прагнуть досягти ефективного управління інформацією. Виклики, пов'язані з обсягом метаданих: надмірність, недостатність, дублювання, динамічність даних, невідповідність стандартам.
М е т о д и. Розглянуто теоретичні основи, практичні методи, інструменти (Collibra, Apache Atlas, Talend Metadata Manager, AI-алгоритми) та переваги оптимізації обсягу метаданих (зменшення витрат, покращення продуктивності, підвищення якості даних, гнучкість і масштабованість, покращення аналітики).
Р е з у л ь т а т и. Запропоновано комплексну стратегію оптимізації метаданих, адаптовану для ІТ-середовища. Показано, що використання систематичного підходу, включаючи аналіз, стандартизацію, автоматизацію та інтеграцію новітніх технологій, дає змогу значно зменшити витрати та покращити керування даними. Представлено алгоритм оптимізації обсягу метаданих, що може бути адаптований для різних сфер застосування, таких як бази даних, системи управління контентом чи великі дані.
В и с н о в к и. Запропонований алгоритм враховує: оцінювання корисності метаданих із використанням нормалізації метрик для уніфікації шкал оцінювання та з визначенням корисності кожного елемента метаданих; відбір метаданих (фільтрація, кластеризація); стиснення метаданих; автоматичну оптимізацію з використанням моделей машинного навчання та динамічного налаштування; перевірку й адаптацію. Алгоритм може бути розширений або змінений залежно від специфіки задачі.