Résumé :
Les métadonnées revêtent une importance cruciale dans la gestion des données à l’ère du Big Data. En particulier, elles permettent de dévoiler le contenu stocké dans les lacs de données, notamment pour les données dépourvues de schéma, tout en en facilitant l’ingestion, l’exploration et l’exploitation.
Nous présentons Megale, un système permettant l’exploration des métadonnées dans des lacs de données composé de données relationnelles, textuelles et orientées graphes. Le schéma des métadonnées au coeur de Megale, est issu d’un processus de conception et d’instanciation d’un modèle de métadonnées basé sur une approche générique de modélisation. Nous présentons les principales fonctions de Megale, notamment l’exploration des structures de données, la visualisation des métadonnées, la recherche et la génération de vue 360° des entités et de leurs relations.
Aussi, nous présentons un exemple-type d’exploitation d’un lac de données guidé par les métadonnées, et consistant à concevoir et générer des cubes OLAP combinant différents format de données.