Collecter des métadonnées signifie collecter toutes les métadonnées d'une source de données.
Vous collectez des métadonnées à l'aide de ponts Talend Data Catalog.
Un pont est un connecteur dédié à une plateforme. Il utilise un pilote spécifique pour se connecter à un système source de données et collecter ses métadonnées.
Le tableau suivant présente les types de sources de données depuis lesquels vous pouvez collecter des métadonnées, selon votre édition.
| Talend Data Catalog | Standard | Advanced | Advanced Plus |
|---|---|---|---|
| Collecte depuis toutes les technologies de data store supportées |
|
|
|
| Collecte depuis tout outil de modélisation de données supporté |
|
|
|
| Intégration de données avec des outils d'intégration de données, des outils ETL et ELT | |||
| Collecte depuis Talend Data Integration, Talend MDM et Talend Data Preparation |
|
|
|
| Collecte depuis tout outil d'intégration de données supporté |
|
|
|
| Intégration de données avec scripts SQL et autres codes | |||
| Collecte depuis des outils de script HiveQL |
|
|
|
| Collecte depuis tout outil de script SQL supporté |
|
|
|
| Business Intelligence (rapports BI) | |||
| Collecte depuis Tableau ou Qlik |
|
|
|
| Collecte depuis tout outil de Business Intelligence supporté |
|
|
|
| Collecte depuis tout outil de gestion des métadonnées supporté (comme Apache Atlas ou Cloudera Navigator) |
|
|
|
| Applications métier | |||
| Collecte depuis Salesforce |
|
|
|
| Collecte depuis tout outil d'application métier supporté (comme SAP Business Warehouse 4 HANA) |
|
|
|
Pour plus d'informations concernant les ponts, consultez Ponts de Talend Data Catalog sur Talend Help Center.
Avant de collecter des métadonnées
Avant de collecter des métadonnées, il est important d'analyser l'emplacement des métadonnées, la technologie requise pour les extraire et le processus à suivre pour assurer une extraction optimale.
Lors de la collecte de métadonnées dans un projet Talend Data Catalog, vous devez suivre un ordre spécifique :
- identification des magasins de données, comme les magasins de données opérationnel ;
- identification du processus de transformation de données, comme ETL ou ELT ;
- identification des systèmes Business Intelligence ;
- identification des modèles conceptuels existants ;
- configuration d'un pont et collecte des métadonnées pour chaque système.
Vous devez également organiser votre référentiel de métadonnées en dossiers nommés, par exemple pour chaque catégorie de métadonnées.