data-catalog-entry について
分析担当者、データオーナー、ガバナンスチームがデータ資産を見つけて理解できるよう、データベースのテーブルやデータセットを記録するスキルです。技術メタデータに業務背景、品質、リネージ、ガバナンス情報を加えてカタログ項目を作成します。
主な機能
- 01スキーマと基本的なテーブル統計を抽出
- 02所有者、目的、用途を記録
- 03カラムの意味と業務ルールを説明
- 04品質、鮮度、データリネージを記録
- 05アクセス権、機微性、保持要件を追加
活用シーン
- 01新規データセットを検索可能にする
- 02コンプライアンスや監査向けに機微データを記録
- 03新メンバーによるデータ資産の理解を支援
- 04カタログ内の未文書化テーブルを特定
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/data-catalog-entryを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
assets/catalog_entry_template.mdreferences/catalog_standards.mdscripts/catalog_extractor.py詳細
データカタログエントリー
使用するタイミング
- 新しいテーブル、ビュー、またはデータセットが作成され、検索できるようにする必要がある
- アナリストから、テーブルの意味や所有者について同じ質問が繰り返し寄せられている
- コンプライアンスまたは監査要件により、機密データの文書化が求められている
- 利用可能なデータ資産を理解する必要がある新しいチームメンバーをオンボーディングする
- カタログの完全性を監査し、文書化されていないテーブルを特定する
プロセス
- 技術メタデータを抽出する —
INFORMATION_SCHEMAまたはソースシステムからスキーマ、列名、型、主キー、外部キー、行数を取得します。データベーステーブルの場合は、scripts/catalog_extractor.pyを使用して自動化します。 - ビジネスコンテキストを収集する — データ所有者に聞き取りを行い、ビジネス上の目的、所有チーム、重要度（critical／high／medium／low）、既知のユースケースを把握します。ビジネス向けの表示名を記録します。
- 列の説明を記述する — 各列について、平易な言葉で1文の説明を記述し、値の例を挙げ、ビジネスルール（有効な値、制約、書式要件）を文書化します。
- データ品質を評価する — 完全性、鮮度（最終更新からの経過時間）、重複率を計算または推定します。既知の問題と、下流での利用への影響を記録します。
- リネージを文書化する — 上流のソース（データの取得元）と下流の利用者（依存するダッシュボード、モデル、レポート）を記録します。
- ガバナンスの詳細を文書化して公開する — アクセスレベル（public／restricted／confidential）、機密性（PII、財務、健康）、コンプライアンスタグ、保持ポリシー、アクセス手順を指定します。
assets/catalog_entry_template.mdに記入し、カタログに提出します。
このスキルに必要な入力
- 技術メタデータ取得用のデータベース／ソースシステムへの接続情報、またはそのエクスポート
- ビジネスコンテキストの聞き取りに必要なデータ所有者の連絡先
- 上流のソースと下流の利用者に関する知識
- 該当するガバナンスポリシー（PIIの分類、保持ルール）
- 既存の部分的な文書やデータ辞書
出力
scripts/catalog_extractor.py— データベーステーブルからスキーマと基本的な統計情報を抽出しますassets/catalog_entry_template.md— 技術、ビジネス、品質、リネージ、ガバナンスの各セクションを記入したカタログエントリー
コメント
Markdown 対応