Was ist ein Datenkatalog? Funktionen, Best Practices und Vorteile

Was ist ein Datenkatalog?

Ein Datenkatalog ist ein zentraler Bestand an Organisationsdaten. Es bietet einen umfassenden Überblick über alle Datenbestände in einer Organisation, einschließlich Datenbanken, Datensätzen, Dateien und Datenpipelines.

Sie ermöglichen Unternehmen eine effiziente Datenverwaltung, indem sie die Erkennung, Herkunftsverfolgung und Durchsetzung der Governance erleichtern.

Die Einrichtung eines Datenkatalogs ist Teil eines umfassenderen Daten-Governance-Rahmens und umfasst:

• Erstellen eines Unternehmensglossars,
• Erhöhung der Datenkompetenz im gesamten Unternehmen und
• Datenklassifizierung.

Sie werden in der Regel erstellt, nachdem ein Unternehmen seine Daten definiert, gekennzeichnet, die relevanten Stakeholder identifiziert, die für die Datensicherheit verantwortlich sind, und ihnen Zugriffsrollen zugewiesen hat.

Datenkatalog vs. Datenwörterbuch

Eine häufige Verwirrung entsteht, wenn Datenwörterbücher in die Diskussion kommen. Sowohl der Datenkatalog als auch das Datenwörterbuch spielen dabei eine wesentliche Rolle Datenmanagement. Ter ehemaliger betont Entdeckung und Erkundung, während Letztere Der Schwerpunkt liegt auf der detaillierten Definition und Beschreibung von Datenelementen.

Während ein Datenkatalog als zentrales Inventar von Metadaten dient, konzentriert sich ein Datenwörterbuch auf die Definition von Datenelementen und -attributen sowie auf die Beschreibung ihrer Bedeutung, ihres Formats und ihrer Verwendung.

Ersteres bietet einen umfassenden Überblick über die Datenbestände einer Organisation. Es ermöglicht die Datenerkennung und -exploration, indem es Benutzern ermöglicht, verfügbare Datenbestände einfach zu durchsuchen und zu erkunden. Darüber hinaus enthalten Datenkataloge Funktionen wie Datenherkunftsverfolgung und Governance-Funktionen, die dabei helfen Datenqualitätsmanagement und Einhaltung.

Andererseits stellt ein Datenwörterbuch typischerweise technische Metadaten bereit und wird häufig als Referenz für die Datenmodellierung und den Datenbankentwurf verwendet.

Vorteile eines Datenkatalogs

HWie funktioniert ein Datenkatalog? Nutzen eine Organisation? Sind die Vorteile nur auf Datenanalysten beschränkt? 

Neint wirklich! Einmal implementiert korrektDie Vorteile eines Datenkatalogs erstrecken sich auf das gesamte Unternehmeneinschließlich: 

1. Verbesserte Datenzugänglichkeit: Mit einem Datenkatalog können Benutzer relevante Datenbestände leicht finden und darauf zugreifen, um sie zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. The größer Zugänglichkeit nicht nur Optimiert den Zugriff auf Daten sondern auch und steigert die Produktivität. 
2. Verbessertes Datenvertrauen: TVerrostete Daten sind wichtig für eine effektive Entscheidungsfindung. Fungiert als Repository für Metadaten und Datenkataloge ferleichtern Metadatenverwaltung und Datenherkunftsverfolgung. Dieser erhöhte Transparenz ermöglicht es Benutzern, die Bedeutung leicht verstehen, Herkunft, und Qualität der Daten vom Nutzer definierten 'Ich arbeite mit. Die Transparenz hilft also, potenzielle Fehler und Inkonsistenzen zu erkennen. Dies führt zu vertrauenswürdigeren und zuverlässigeren Daten. 
3. Durchsetzung der Daten-Governance: Sie fungieren auch als Plattform zur Durchsetzung Data Governance Richtlinien, Überwachung der Datennutzung und Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, während gleichzeitig die Auffindbarkeit von Daten und eine datengesteuerte Kultur gefördert werden.
4. Verstärkte Zusammenarbeit und Wissensaustausch: Sie verbessern die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Datenakteuren, indem sie eine Plattform für den Wissensaustausch und die Dokumentation von Datenbeständen bereitstellen.
5. Reduzierte Datenredundanz und Duplizierung: Nach der Datenerfassung helfen Kataloge Unternehmen dabei, redundante oder doppelte Datenbestände zu identifizieren und zu beseitigen und die Speicherkosten zu senken.

Was beinhaltet ein Datenkatalog?

Die nächsten Fragen sind natürlich meist: Wie funktioniert ein Datenkatalog und woraus besteht er? Schauen wir uns zunächst an, welche Informationen darin enthalten sind. Ein Datenkatalog besteht aus verschiedenen Arten von Metadaten, darunter:

Schlüsselkomponenten

1. Betriebsmetadaten: Dies wird auch als Prozessmetadaten bezeichnet. Es enthält Informationen über die Ausführung von Prozessen und Arbeitsabläufen innerhalb des Systems. Zu den operativen Metadaten gehören häufig Zeitstempel, Ausführungsprotokolle, Transaktions-IDs, Ressourcennutzungsmetriken und Systemkonfigurationseinstellungen. Es bietet eine Abstammung von Daten, damit Analysten die Aktualität und Relevanz eines Datenbestands verfolgen können.
2. Technische Metadaten: Dieser Datentyp wird auch als strukturelle Metadaten bezeichnet und beschreibt, wie Daten in einem System organisiert sind. Es enthält Details wie Format, Struktur und Eigenschaften von Datenelementen, wie Datentypen, Feldlängen, Formate, Schlüssel, Indizes, Beziehungen und Speicherorte. Diese Metadaten sind wichtig, um zu verstehen, ob vor der Analyse eine Datenmanipulation erforderlich ist.
3. Geschäftsmetadaten: Geschäftsmetadaten liefern Geschäftskontext und Bedeutung für Datenbestände, beispielsweise ihre Eignung für eine Aufgabe und ihren Gesamtwert. Es umfasst typischerweise Datendefinitionen, Geschäftsregeln, Dateneigentum, Nutzungsrichtlinien und Geschäftsglossarbegriffe.

Wie funktioniert ein Datenkatalog?

Ein Datenkatalog funktioniert durch das Sammeln, Organisieren und Bereitstellen von Zugriff auf Metadaten über die Datenbestände einer Organisation. So funktioniert es normalerweise:

1. Datenaufnahme: Metadaten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, Data Warehouse, Data Lakes und Dateien werden darin aufgenommen.
2. Metadatenorganisation: Die extrahierten Metadaten werden im Katalog organisiert und gespeichert. Diese Funktionalität umfasst Datendefinitionen, Schemadetails, Datenherkunft und Nutzungsstatistiken.
3. Datenerkennung: Benutzer können das Repository durchsuchen und erkunden, um relevante Datenbestände anhand ihrer Metadatenattribute, Schlüsselwörter oder Tags zu entdecken. Mit dieser Funktion können Benutzer die benötigten Daten schnell und effizient finden.
4. Zusammenarbeit: Viele Kataloge bieten Funktionen zur Unterstützung und Förderung der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs. Diese Funktionen können alles sein, von Anmerkungen und Kommentaren bis hin zu Bewertungen und Rezensionen.
5. Verfolgung der Datenherkunft: Es verfolgt die Herkunft der Daten und zeigt, wie sie sich über verschiedene Systeme und Prozesse hinweg bewegen und verändern. Diese Funktion bietet Einblicke in die Datenherkunft und hilft Benutzern, den Ursprung und die Auswirkungen der Daten zu verstehen.
6. Datenverwaltung: Es bietet Mechanismen zum Definieren und Implementieren von Governance-Regeln, mit denen Administratoren Daten-Governance-Richtlinien und -Kontrollen durchsetzen können, um sicherzustellen, dass Daten in Übereinstimmung mit Organisationsrichtlinien und behördlichen Anforderungen verwaltet und verwendet werden.

Wie erstellt man einen Datenkatalog?

Die Erstellung eines Katalogs umfasst mehrere wichtige Schritte.

1. Anforderungserfassung: Im ersten Schritt geht es darum, die Datenmanagementanforderungen und -ziele der Organisation zu ermitteln. Die Einbeziehung der Stakeholder von Anfang an vereinfacht den Prozess der Definition der Anforderungen und des Verständnisses, warum die Organisation ein zentrales Repository für Datenbestände benötigt.
2. Datenerkennung: Der nächste Schritt besteht darin, alle Datenquellen innerhalb der Organisation zu identifizieren und zu inventarisieren, einschließlich Datenbanken. Datenseen, Dateien und Anwendungen, um den Umfang des Datenkatalogs zu verstehen.
3. Metadatensammlung: Als Nächstes sammeln Benutzer Metadaten aus den identifizierten Datenquellen, einschließlich Definitionen, Schemainformationen und Datenherkunft. Metadaten können auch durch manuelle Kuratierung erfasst werden, wenn die Daten vertraulich oder komplex sind.
4. Metadatenstandardisierung: Als nächstes folgt die Standardisierung und Normalisierung der gesammelten Metadaten. Dabei geht es darum, Metadatenstandards, Zuordnungen und Taxonomien zu definieren, um Metadatenattribute zu harmonisieren. Dieser Schritt gewährleistet Konsistenz und Kompatibilität über verschiedene Datenquellen hinweg.
5. Anreicherung von Metadaten: In diesem Teil geht es darum, Metadaten mit zusätzlichen Kontextinformationen zu erweitern, wie z. B. Begriffe aus dem Geschäftsglossar, Datenklassifizierungen und Datennutzungsrichtlinien.
6. Metadatenspeicher: Einrichtung eines zentralen Repositorys, in dem Benutzer die gesammelten Metadaten speichern, organisieren und darauf zugreifen können.
7. Datenkatalogpopulation: Als nächstes füllen Benutzer den Datenkatalog mit standardisierten und angereicherten Metadaten.
8. Benutzerzugriff und Governance: Administratoren implementieren dann Data-Governance-Richtlinien und definieren Zugriffskontrollen und Berechtigungen, um Zugriffsrechte zu verwalten und den Datenkatalog zu ändern.
9. Benutzerschulung und -einführung: Teamleiter bieten den Benutzern auch Schulungen und Support an, damit sie verstehen, wie sie im Datenkatalog navigieren und ihn effektiv für ihre Datenverwaltungs- und Analyseaufgaben nutzen. Fördern Sie die Benutzerakzeptanz durch Kommunikations- und Öffentlichkeitsarbeit.
10. Kontinuierliche Wartung und Updates: Datenverwalter aktualisieren und pflegen den Katalog regelmäßig. Laufendes Metadatenmanagement, Datenprofilierungund Datenqualitätsbewertungsaktivitäten stellen die Genauigkeit und Relevanz der katalogisierten Informationen sicher.

Eine effektive Data-Governance-Strategie hilft bei der Umsetzung dieser Schritte erheblich. Da ein Datenkatalog Teil einer umfassenderen Governance-Strategie ist, sind die Zustimmung der Stakeholder, eine effektive Datenerfassung und Kompetenz erforderlich, damit diese Instrumente funktionieren.

Herausforderungen bei der Implementierung eines Datenkatalogs und wie man sie vermeidet

Zu den häufigsten Herausforderungen bei der Einführung eines Datenkatalogs gehören:

1. Datensilos: Daten können über verschiedene Systeme und Abteilungen verteilt sein, was dazu führen kann Datensilos die die Wirksamkeit des Datenkatalogs beeinträchtigen.
2. Datenqualitätsprobleme: Ungenaue, unvollständige oder inkonsistente Metadaten können die Benutzerfreundlichkeit und Vertrauenswürdigkeit des Datenkatalogs beeinträchtigen.
3. Benutzerübernahme: Mangelndes Bewusstsein, mangelnde Schulung oder fehlender Mehrwert können zu geringen Benutzerakzeptanzraten führen und die Auswirkungen des Datenkatalogs auf die Datenverwaltungspraktiken der Organisation begrenzen.

Praxisbeispiele

Um diese Herausforderungen zu meistern, können Datenverantwortliche in Unternehmen:

1. Fördern Sie eine effektive Datenerfassung: Implementieren Sie Prozesse und Technologien, um Daten aus unterschiedlichen Quellen effektiv zu integrieren, Datensilos aufzubrechen und eine einheitliche Sicht auf die Datenbestände des Unternehmens bereitzustellen.
2. Etablieren Sie hohe Datenqualitätsstandards: Qualitätsstandards definieren und durchsetzen, um sicherzustellen, dass Metadaten im Datenkatalog korrekt, vollständig und konsistent sind. Implementieren Sie Datenprofilierungs- und Bereinigungstechniken, um proaktiv zu identifizieren und zu beheben Datenqualität Probleme.
3. Bieten Sie Benutzerschulungen an und schaffen Sie eine Datenkultur: Bieten Sie umfassende Schulungsprogramme und Dokumentationen an und schaffen Sie eine datengesteuerte Kultur, um Benutzer über die Vorteile und Möglichkeiten von Data-Governance-Maßnahmen aufzuklären. Heben Sie reale Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten hervor, um den Wert des Datenkatalogs für die Verbesserung der Datenverwaltung und Entscheidungsprozesse zu demonstrieren. Beziehen Sie außerdem Benutzer in den Design- und Entwicklungsprozess ein, um sicherzustellen, dass es ihren Bedürfnissen und Vorlieben entspricht.

Anwendungsfälle für Datenkataloge

Schauen wir uns einige Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen an:

Den Verlauf eines Vermögenswerts verstehen und die Compliance verbessern

Compliance-Beauftragte können sich auf die der Organisation verlassen Daten-Repository sicherstellen Datenintegrität. Durch die Nutzung der Datenherkunftsfunktion erhalten sie wertvolle Einblicke in die Herkunft, Bewegung und Transformationen von Daten über unterschiedliche Systeme und Prozesse hinweg.

Beamte können die Richtigkeit und Zuverlässigkeit von Berichten überprüfen und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherstellen. Sie können außerdem potenzielle Schwachstellen identifizieren, die Auswirkungen von Datenschutzverletzungen oder Systemausfällen bewerten und Strategien zur Risikominderung effektiv umsetzen.

Ermöglichen Sie Self-Service-Analysen

In bestimmten schnelllebigen Sektoren wie dem Gesundheitswesen benötigen medizinische Forscher, Kliniker und Administratoren zeitnahen Zugriff auf Daten für Diagnosen und Empfehlungen. Über einen Datenkatalog können sie kuratierte Gesundheitsdatensätze, Patientenakten und Daten klinischer Studien schnell finden und darauf zugreifen. Mit intuitiven Suchfunktionen und detaillierten Metadaten, die der Datenkatalog bereitstellt, können Forscher schnell relevante Datenbestände basierend auf ihren Forschungsanforderungen und -zielen finden.

Verbesserte Zusammenarbeit

Normalerweise müssen verschiedene Teams, darunter Marketing, Vertrieb und Finanzen, an einer Kampagne zusammenarbeiten. Mithilfe der an einem zentralen Ort gespeicherten Daten können Mitglieder verschiedener Abteilungen an einem einzigen Ort auf relevante Kundendaten, Transaktionsdatensätze und demografische Informationen zugreifen und diese austauschen.

Im Verlauf des Projekts greifen Datenwissenschaftler ein, um die freigegebenen Datensätze zu analysieren. Sie wenden fortschrittliche Analysetechniken an, um Muster und Trends im Kundenverhalten zu erkennen. Anschließend arbeiten sie mit den Marketing- und Vertriebsteams zusammen, um auf der Grundlage der aus der Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Werbeaktionen zu entwickeln.

Datenmonetarisierung

Ein Telekommunikationsunternehmen kann seinen Katalog verwenden, um Kundennutzungsdaten zu identifizieren, einschließlich Anrufaufzeichnungen, Datennutzungsmuster und Standortinformationen. Nach der Identifizierung kann das Team die Kundendaten zur Monetarisierung in wertvolle Datensätze kategorisieren. Durch die Bündelung und den Verkauf anonymisierter und aggregierter Kundendaten liefert das Unternehmen wertvolle Einblicke in Verbraucherverhalten, Demografie und Mobilitätsmuster.

Datenkatalog-Tools

Datenkatalog-Tools sind für die Unterstützung und Umsetzung einer Data-Governance-Strategie unerlässlich. Moderne Tools verfügen über umfangreiche Funktionen und sind gleichzeitig sehr einfach einzurichten und zu verwenden. Allerdings sind nicht alle Tools gleich und die Entscheidung für eines kann schwierig sein.

Daher sollte eine umfassende Software die folgenden Hauptfunktionen bieten:

1. Sammlung und Verwaltung von Metadaten: Dazu gehören Funktionen zum Sammeln von Metadaten aus verschiedenen Cloud- und lokalen Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Data Lakes, Dateien und Anwendungen.
2. Datenerkennung: Intuitive Such- und Durchsuchungsfunktionen zum Entdecken und Erkunden von Datenbeständen basierend auf Metadatenattributen, Schlüsselwörtern, Geschäftsglossaren oder Tags.
3. Verfolgung der Datenherkunft: Es sollte in der Lage sein, die Herkunft der Daten zu verfolgen und zu zeigen, wie Daten werden verschoben und transformiert sich über verschiedene Systeme und Prozesse hinweg.
4. Durchsetzung der Daten-Governance: Die Lösung sollte Richtlinien und Kontrollen für die Datenverwaltung durchsetzen, wie z. B. Datenklassifizierung, Zugriffskontrollen und Compliance-Vorschriften.
5. KI-gestützte Automatisierung: Ein robustes Tool kann Aufgaben automatisieren, die von der Datenerfassung und Metadatenspeicherung bis hin zur Erstellung von Geschäftsglossaren reichen, und zwar mithilfe der Leistungsfähigkeit der KI. Analysten können KI auch nutzen, um In-Tool-Empfehlungen und automatische Benennungsfunktionen bereitzustellen.
6. Zusammenarbeit und Teilen: Es sollte Benutzern die Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen über ein Geschäftsglossar, Dokumentation, Bewertungen und Anmerkungen zu Datenbeständen ermöglichen.
7. Robuste Integrationsfähigkeiten: Integration mit anderen Datenverwaltungs- und Analysetools, wie z Datenintegration, Visualisierungs- und maschinelle Lernplattformen. Es sollte auch unterstützen REST-APIs für externe Konnektivität.
8. Sicherheit und Compliance: Integrierte Sicherheitsfunktionen und Compliance-Kontrollen, einschließlich Verschlüsselung, Datenmaskierung und Audit-Protokollierung.

Astera – Datenkatalog-Tool mit End-to-End-Funktionen

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• Datenauffindbarkeit,
• Datenanreicherung,
• Datenprofilierung und a
• Wirtschaftsglossar.

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