Was ist Metadatenmanagement? Vorteile, Framework, Tools, Anwendungsfälle, Best Practices

Was ist Metadatenmanagement?

Bevor wir uns mit der Metadatenverwaltung befassen, ist es wichtig zu verstehen, was Metadaten sind. Metadaten bezieht sich auf die Information über Ihre Daten. Diese Daten umfassen Elemente, die ihren Kontext, Inhalt und Eigenschaften darstellen. Es hilft Ihnen, Ihre Daten zu entdecken, darauf zuzugreifen, sie zu verwenden, zu speichern und abzurufen, und verfügt über eine große Auswahl an Variationen.

Schauen wir uns einige der folgenden Metadatentypen an:

• Operative Metadaten: beschreibt, wie und wann Daten auftreten und transformiert werden. Dieser Metadatentyp hilft bei der Verwaltung, Überwachung und Optimierung der Systemarchitekturleistung. Beispiele sind Zeitstempel, Ausführungsprotokolle, Datenherkunft, und Abhängigkeitszuordnung.
• Rechtliche Metadaten: beinhaltet die rechtlichen Aspekte der Datennutzung. Diese Variante zielt darauf ab, die Datenersteller zu schützen und zu regeln, wie Daten verwendet werden. Beispiele hierfür sind Urheberrechte, Lizenzen und Nutzungsrechte.
• Beschreibende Metadaten: beschreibt Inhalte (was, wann, wo und wer). Es hilft, Datenressourcen zu identifizieren, zu entdecken, zu finden und zu nutzen. Beispiele hierfür sind Titel, Autor, Schlüsselwörter und Zusammenfassung.
• Technische Metadaten: Enthält technische Details der Datendatei. Diese Metadatenvariation gewährleistet eine ordnungsgemäße Dateninterpretation durch Softwareprogramme. Beispiele hierfür sind Dateigröße, Format (PDF, JPEG), Kodierung (UTF-8) und Komprimierungstyp.
• Metadaten verarbeiten: Verfolgt die Datenverarbeitungsschritte. Es stellt die Qualität und Reproduzierbarkeit der Daten sicher, indem es dokumentiert, wie die Daten abgeleitet und transformiert wurden, einschließlich ihrer Herkunft. Beispiele hierfür sind Aktionen (z. B. Datenbereinigungsschritte), verwendete Tools, durchgeführte Tests und Herkunft (Datenquelle).
• Aufbewahrungsmetadaten: Bewahrt Daten für den langfristigen Zugriff auf und stellt sicher, dass sie über einen längeren Zeitraum nutzbar bleiben, indem Informationen für die zukünftige Pflege bereitgestellt werden. Beispiele hierfür sind der Backup-Speicherort, der Migrationsverlauf (Formatänderungen) und digitale Signaturen.

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  Arten von Metadaten. Bild von Astera.

Um Ihnen den Einstieg in die Metadatenverwaltung zu erleichtern, gehen wir näher auf den Begriff ein und erläutern seine Bedeutung, verschiedene Typen, wie Sie ihn für optimale Ergebnisse strukturieren, welchen Nutzen Sie daraus ziehen, welche Tools beteiligt sind und wie Sie eine Anpassung auswählen können eins, zusammen mit Best Practices zur Gewährleistung der Wertmaximierung. Beginnen wir mit den Grundlagen.

Unter Metadatenmanagement versteht man die „Praxis“, Daten über Daten zu verwalten.

Metadatenverwaltung hilft dabei, eine gemeinsame Sprache für Ihre Daten zu schaffen. Mit anderen Worten: Es standardisiert Ihre Daten, indem es sie mithilfe einer Reihe von Aktivitäten, Richtlinien und Technologien sammelt, organisiert und verwaltet. Dadurch werden Ihre Daten schneller auffindbar, leichter zu verstehen und für Menschen und Maschinen besser zugänglich.

Nehmen wir ein Beispiel eines Bibliothekskatalogs. Eine Bibliothek würde Bücher nicht einfach in zufälligen Regalen aufbewahren; Es würde sie kategorisieren, kennzeichnen und Einträge in einem Katalogsystem haben. Das Metadatenmanagement bewirkt dasselbe für Ihre Daten. Es erleichtert das Auffinden, Interpretieren und Verwenden der Metadaten, hilft Ihnen, das Gesuchte zu finden und stellt sicher, dass es fehlerfrei ist.

Dadurch kann jeder, der mit dem Kern der Daten arbeitet, einschließlich Technikexperten, Verkäufern, Managern und Suchmaschinen, den Nutzen besser maximieren und fundierte Entscheidungen treffen.

Beispiel für Metadatenverwaltung

Stellen Sie sich eine riesige Bibliothek mit Filmen und Sendungen auf Streaming-Plattformen wie Netflix oder Prime Video als Ihre Datensammlung vor. Es enthält eine umfangreiche Vielfalt an Inhalten. Bei diesem Inhalt handelt es sich um Ihre Daten. Allerdings wird es ohne ein geeignetes Katalogisierungssystem schwierig, den perfekten Film zu finden.

Diese Situation ist wo Metadatenmanagement vereinfacht die Dinge. Jeder Inhalt enthält Details wie Titel, Genre, Inhaltsangabe, Schauspieler, Sprache, Veröffentlichungsdatum und mehr – bekannt als Metadaten. Es funktioniert wie ein detaillierter Katalogeintrag und bietet den Zuschauern eine schnelle Anleitung, um durch den Inhalt zu blättern und das zu finden, was ihnen gefällt.

Wie oben erwähnt, nutzen Streaming-Dienste die Metadatenverwaltung, um Inhalte (Metadaten) effektiv nach mehreren Variablen zu kategorisieren. Metadaten ermöglichen es ihnen, personalisierte Empfehlungen, benutzerdefinierte Playlists und eine dynamische Gruppierung von Inhalten bereitzustellen – alles gesteuert durch Metadatenanalysen. Anschließend personalisiert diese Strategie das Streaming-Erlebnis entsprechend den Vorlieben der Benutzer und erleichtert es ihnen, neue Favoriten zu entdecken und geschätzte Klassiker noch einmal zu besuchen.

Stammdatenmanagement vs. Metadatenmanagement

Bevor wir fortfahren, muss unbedingt klargestellt werden, dass sowohl die Stammdatenverwaltung (MDM) als auch die Metadatenverwaltung zwar entscheidende Komponenten der Datenverwaltung und -verwaltung sind, es sich jedoch um zwei einzigartige Konzepte handelt und daher nicht austauschbar sind.

Stammdaten beschreiben die Kerninformationen, die für die Vorgänge oder Transaktionen innerhalb eines Unternehmens erforderlich sind. Zu diesen Daten gehören unter anderem die eindeutigen Kennungen oder Attribute von Geschäftseinheiten – zum Beispiel Produkt-IDs, Kundennamen und Unternehmenszweige. Das Stammdatenmanagement ist eine Geschäftsfunktion, die darauf abzielt, eine einheitliche, genaue und konsistente Ansicht dieser Daten zu erstellen. Dabei geht es darum, diese Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu verwalten, zu teilen und zu schützen, um sicherzustellen, dass alles reibungslos läuft.

Beispiele hierfür sind unter anderem Informationen wie Dateiformate wie MP3 für Audiodateien und PDF für Dokumente. Metadatenmanagement ist die Strategie, die sich auf die Organisation, Verwaltung und Steuerung von Metadaten konzentriert.

Warum ist Metadatenmanagement wichtig?

Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie zuverlässig sind. Ohne den richtigen Kontext ist es nicht einfach zu wissen, ob es korrekt, aktuell oder relevant ist. Das Metadatenmanagement ist von entscheidender Bedeutung für die Bereitstellung dieses Kontexts für Daten und bildet den Grundstein für eine effektive Datenverwaltung und ein intelligentes Datenmanagement, um sicherzustellen, dass Ihre Daten zuverlässig und authentisch sind. Mithilfe präziser Richtlinien und Standards unterstützt Sie diese Praxis bei der Datenverwaltung über Ihre Daten (Metadaten) und überwacht deren Qualität und Relevanz, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen.

Darüber hinaus werden Erkenntnisse gewonnen, die die Datenerkennung, die damit verbundenen Risiken, ihren Wert, ihre Verwendung und die Beziehung zwischen Datenelementen vereinfachen und so eine nahtlose Datenflussabbildung ermöglichen. Darüber hinaus wird die Metadatenverwaltungslösung, wenn sie auf KI und maschinellem Lernen basiert, als „aktiv“ bezeichnet, was bedeutet, dass sie die Fähigkeit erlangt, sich in andere Anwendungen, einschließlich Datenanalyseprogrammen, zu integrieren, und gleichzeitig durch die Nutzung menschlichen Wissens verbessert wird, wodurch letztendlich neue und genaue Erkenntnisse gewonnen werden.

Hier sind einige der Fragen, die sich verschiedene Personas oder Teams innerhalb derselben Organisation möglicherweise stellen (dank Metadatenverwaltung) und deren Leistung bewerten und gleichzeitig eine einzige Informationsquelle für alle gewährleisten:

Diese Mehrwerte sind nur die Spitze des Eisbergs. Mit über 5.44 Milliarden Da die Anzahl der weltweiten Internetnutzer ab April 2024 voraussichtlich explodieren wird, wird die Menge der erstellten, gespeicherten, kopierten und konsumierten Daten explodieren 181 Zettabyte bis 2025. Allerdings ist die ordnungsgemäße Verwaltung der so umfangreichen Metadaten wichtiger denn je.

Vorteile des Metadatenmanagements

Metadatenmanagement hat verschiedene Namen erhalten, vom „Geschäftsglossar für Daten“ und „Datenkatalogisierung“ bis hin zur Bezeichnung „Single Source of Truth“ und spielt im Datenbereich eine zentrale Rolle, vergleichbar mit der des Rosetta Stone.

Es entschlüsselt die Bedeutung und den Kontext von Daten für alle, genau wie die Rosetta Stone erschließt die Geschichte und Kultur des alten Ägypten und macht sie verständlich. Zum besseren Verständnis werfen wir einen Blick auf einige seiner Vorteile, die es für datengesteuerte Unternehmen unverzichtbar machen:

1. Auffindbarkeit und Benutzerfreundlichkeit von Daten
2. Datenkonsistenz und -vereinheitlichung
3. End-to-End-Datenherkunft und -Governance
4. Zeit- und Kostenersparnis
5. Datenintegration und Zusammenarbeit

1. Auffindbarkeit und Benutzerfreundlichkeit der Daten:

Das Metadatenmanagement ist umfassend Datenkatalog So können Sie relevante Datensätze entdecken. Diese Auffindbarkeit erhöht die Zugänglichkeit und ermöglicht eine bessere Datennutzung und fundierte Entscheidungsfindung.

2. Datenkonsistenz und -vereinheitlichung:

Es etabliert einen standardisierten Ansatz zur Definition von Daten innerhalb einer Organisation. Somit hat jede Abteilung Zugriff auf die Metadaten, die sie benötigt, um ihre Systeme, Daten und Abläufe effektiv zu verstehen und zu verwalten. Diese Vorgehensweise fördert die Konsistenz, rationalisiert die Datenverwaltung, vereinheitlicht den Datenansatz des Unternehmens und führt zu weniger Problemen beim Datenabruf.

3. End-to-End-Datenherkunft und -Governance:

Das Metadatenmanagement zeichnet einen Datensatz von seinem Ursprung bis zu jeder Transformation auf, die er durchläuft. Diese detaillierten Protokolle helfen dabei, Daten für Vorschriften zu verfolgen und Datenqualitätsbewertungen und Ursachenanalysen durchzuführen, um die Datenqualität und Risikominderung sicherzustellen.

4. Zeit- und Kostenersparnis:

Die Automatisierung und Standardisierung des Metadatenmanagements ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen auf Aufgaben mit hoher Priorität zu verteilen. Diese Vorgehensweise spart Ressourcenzeit, die zuvor für manuelle Aufgaben aufgewendet wurde. Darüber hinaus führt es zu Einsparungen in Bereichen wie Datendesign, Konvertierung und Zuordnung.

5. Datenintegration und Zusammenarbeit:

Das Metadatenmanagement ermöglicht eine nahtlose Integration in verschiedene Quellen, Systeme und Anwendungen durch die Dokumentation von Datenstrukturen, Formaten, Inhalten und Beziehungen. Darüber hinaus hilft es dabei, die Verbindungen und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datenbeständen zu erfassen und so die Integration und Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen sicherzustellen.

Aufgrund dieser bedeutenden Beiträge wächst das Marktwachstum für Metadatenmanagement weltweit rasant und weist eine beeindruckende durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von auf 22.18 % für 2023 bis 2028.

Wie funktioniert die Metadatenverwaltung?

Eine effektive Datennutzung hängt von einer soliden Datengrundlage ab. Das Metadatenmanagement stellt diese konkrete gemeinsame Grundlage bereit, indem es Datenmetadaten organisiert und versteht. Hier ist eine Aufschlüsselung, wie es funktioniert:

Schritt 1: Metadatenerfassung

Es beginnt mit der Erfassung von Metadaten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich lokaler und Cloud-Systeme. Zu diesen Datenquellen gehören: Datenseen, Lager, Datenbanken, Dateisysteme, Anwendungen und Datenintegration Werkzeuge. Ziel dieses Prozesses ist es, die Struktur, das Format und den Inhalt der Daten genau zu verstehen und so ihre Zuverlässigkeit und Eignung für Analyse- und Data-Science-Initiativen sicherzustellen.

Schritt 2: Kuratierung der Metadaten

Nach der Erfassung werden die Rohmetadaten mit relevantem Geschäftskontext kuratiert, um ein gemeinsames Verständnis zu ermöglichen. Es ist nach Zweck und Verwendung kategorisiert und organisiert und mit Attributen und Beziehungen angereichert. Diese Daten werden dann in einem zentralen Repository katalogisiert, um sicherzustellen, dass sie durchsuchbar und zugänglich sind. Darüber hinaus steigert das Benutzerfeedback, einschließlich Bewertungen, Rezensionen und Zertifizierungen, den Wert zusätzlich, indem es Einblicke in die Nützlichkeit für andere bietet.

Schritt 3: Intelligentes Metadatenmanagement

Der letzte Schritt, das intelligente Metadatenmanagement, nutzt KI und maschinelles Lernen, um diese Datensätze gründlich zu analysieren. Diese Technologien untersuchen Metadaten, um die Datenherkunft zu ermitteln, versteckte Verbindungen aufzudecken, ähnliche Datensätze zu identifizieren und sie entsprechend den Benutzeranforderungen zu ordnen. Dieser Prozess erleichtert Benutzern das Auffinden der relevantesten Informationen für eine bestimmte Aufgabe. Letztendlich verwandelt dieser Ansatz Rohdaten in einen strategischen Vermögenswert und ermöglicht so sichere, datengesteuerte Entscheidungen.

Was ist ein Metadaten-Management-Framework (MMF)?

Das Metadaten-Management-Framework bezieht sich auf den Ansatz einer Organisation zur Erstellung, Verarbeitung, Verwaltung und Nutzung ihrer Metadaten. Dieses Framework umfasst die folgenden Komponenten:

1. Ziel und Zweck: Identifizieren Sie einen Schwerpunktbereich, den Sie lösen oder verbessern möchten.
2. Interessenvertreter: Die Einbeziehung relevanter Dateneigentümer von Anfang an stellt sicher, dass das Framework von Anfang an richtig gestaltet ist.
3. Strategie: Definieren Sie die Arten von Metadaten, an denen Sie arbeiten werden, und legen Sie vorrangige Ziele für die Metadatenverwaltung fest.
4. Die Architektur: Festlegung von Standards, Modellen und Richtlinien, um einen einheitlichen Ansatz im gesamten Unternehmen sicherzustellen.
5. Prozesse: Erstellen von Prozessen und Workflows zum Sammeln, Dokumentieren und Pflegen von Metadaten mit definierten Rollen und Verantwortlichkeiten.
6. Werkzeuge und Technologien: Auswahl und Implementierung von Tools und Technologien, die einfach zu verwenden sind, eine Standardisierung von Datensätzen ermöglichen und mit den Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens für Datenkatalogisierung, Modellierung, Repositorys, Profilerstellung und Herkunft übereinstimmen.
7. Integration: Sicherstellen, dass Ihre Metadaten in den vorhandenen Tech-Stack integriert werden.
8. Governance: Festlegung Metadaten-Governance Prozesse zur Gewährleistung der Integrität, Sicherheit und Compliance von Metadaten. Darüber hinaus richten Sie ein Data-Governance-Gremium ein, um Ihr Metadaten-Management-Framework zu überwachen und Konflikte zu lösen.
9. Aus-und Weiterbildung: Angebot von Schulungen und Schulungen zur Verbesserung des Bewusstseins und der Kompetenzen im Metadatenmanagement. Diese Praxis umfasst ein umfassendes Programm, das Stakeholder über die Bedeutung des Metadatenmanagements, ihre Rollen und die Verwendung etablierter Tools und Prozesse informiert.
10. Ständige Verbesserung: Regelmäßige Bewertung und Verbesserung des Frameworks basierend auf Benutzerfeedback und beobachteten Nutzungstrends.

Anwendungsfälle für die Metadatenverwaltung

Effektives Metadatenmanagement eröffnet Unternehmen eine Vielzahl von Funktionalitäten. Sehen wir uns einige dieser Anwendungen an:

1. Verbesserte Effizienz und Fehlerbehebung
2. Verbesserte Datenanalyse
3. Datennutzung und Kostenoptimierung
4. Automatisierte Datensicherheit und Compliance
5. Effektive Datenverwaltung
6. Optimiertes Onboarding und Integration

1. Verbesserte Effizienz und Fehlerbehebung:

Die automatisierte Herkunftsverfolgung, eine wichtige Komponente des Metadatenmanagements, visualisiert den Datenfluss von seinem Ursprung bis zu allen Transformationen, die er durchläuft. Dieser Ansatz ermöglicht es Datenteams, die Grundursache blitzschnell zu analysieren, indem sie in Abfragen oder Berichten die genaue Ursache von Problemen lokalisieren. Dies führt zu einer erheblichen Zeitersparnis für Datenexperten und verbessert die Problemlösungsfähigkeiten im gesamten Team.

2. Erweiterte Datenanalyse:

Gut verwaltete Metadaten sind von grundlegender Bedeutung für die Bereitstellung von Qualität und Konsistenz – die Voraussetzungen für eine effektive Datenanalyse. Es erleichtert Self-Service-Analysen und Business-Intelligence-Initiativen, indem es Datenbestände für Geschäftsanwender leichter auffindbar und zugänglich macht und so eine datengesteuerte Kultur fördert.

3. Datennutzung und Kostenoptimierung:

Durch die Analyse von Nutzungsmustern, wie z. B. die Identifizierung häufig oder selten aufgerufener Tabellen oder ineffizienter Abfragen, ermöglicht die Metadatenverwaltung Unternehmen, fundierte Entscheidungen zur Optimierung ihrer Datenspeicher- und Verarbeitungsressourcen zu treffen. Diese Erkenntnisse ermöglichen Kosteneinsparungen und eine verbesserte Effizienz des Data Warehouse.

4. Automatisierte Datensicherheit und Compliance:

Das Metadatenmanagement ist von entscheidender Bedeutung für die Automatisierung der Datenklassifizierung gemäß den gesetzlichen Anforderungen (z. B. PII gemäß EU-DSGVO oder interne Teamdaten). Dieser Mechanismus setzt Sicherheitsprotokolle durch und hilft Unternehmen dabei, Compliance und Datensicherheit aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die mit Datenschutzverletzungen verbundenen Risiken zu reduzieren.

5. Effektive Datenverwaltung:

Data Governance erfordert eine umfassende Sicht auf die Daten, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Metadatenmanagement ermöglicht dies, indem es den gesamten Datenlebenszyklus verwaltet und gleichzeitig deren Qualität, Zugänglichkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit gewährleistet.

6. Optimiertes Onboarding und Integration:

Eine Enterprise-Metadaten-Management-Software bietet Endbenutzern direkten Zugriff auf relevante Metadaten innerhalb ihrer Tools und vereinfacht so die Onboarding-Prozesse und die organisatorische Integration neuer Mitarbeiter.

Werkzeuge zur Verwaltung von Metadaten

Ein Metadaten-Management-Tool ist eine Software, die Organisationen dabei helfen soll, Metadaten effizient zu sammeln, zu organisieren, zu speichern und zu verwalten. Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten vollständig zu verstehen und zu nutzen und bieten ein zentrales System zur Katalogisierung, Überwachung und Analyse der Datenherkunft, Beziehungen und Nutzungsmuster.

Funktionen einer Metadaten-Management-Lösung

Metadatenverwaltungstools umfassen viele Funktionen wie Datenkatalog, Geschäftsglossar, Datenherkunft, Datenprofilierung, Interoperabilität und Wirkungsanalyse. Es wird erwartet, dass ihr Markt eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von durchläuft 18.4% bis 2029.

Obwohl diese Tools zahlreiche Vorteile bieten, ist es wichtig, das Programm vor der Einführung sorgfältig zu prüfen. Hier sind einige der Funktionen, auf die Sie bei einer Metadatenverwaltungslösung achten sollten:

1. Datenbestand:

Über welche Daten verfügen Sie und wo werden diese gespeichert?

Dateninventur, auch bekannt als Datenmappingfungiert wie ein Verzeichnis und listet alle Datenbestände Ihrer Organisation und deren Speicherort auf. Diese granulare Ansicht erleichtert die Datenverwaltung, indem sie die Verwendung von Antwortdaten sicherstellt.

Sie können beispielsweise nachverfolgen, wie die von Ihnen aus der Metadatenrecherche abgerufenen Daten (z. B. Antwortdaten) (z. B. Kundennamen) später verwendet werden. Mit dieser Funktion können Sie sehen, wer auf die Daten zugreift, wie die jeweilige Person sie nutzt und welche Auswirkungen dies auf die Daten hat (Datenherkunft).

2. Datenkatalog:

Wo sind unsere Daten und wie können wir darauf zugreifen?

Im Gegensatz zu Datenbeständen sind Datenkataloge wie erweiterte Suchmaschinen für Ihre Daten. Diese automatisierten Tools scannen und katalogisieren aktiv Daten an verschiedenen Speicherorten – Datenbanken, Data Lakes usw Data Warehouse – Dadurch wird es für Geschäftsanwender viel einfacher, die spezifischen Datensätze zu finden, die sie benötigen.

3. Datenherkunft:

Wo waren unsere Daten und welche Veränderungen haben sie erfahren?

Die Datenherkunft fungiert wie eine Karte hinter den Kulissen Ihrer Daten. Es verfolgt den Weg Ihrer Daten von ihrem Ursprung (d. h. der Quelle) über alle Transformationen, die sie durchlaufen, bis zu ihrem endgültigen Verwendungsort (d. h. ihrem Ziel). Diese Informationen sind hilfreich für die Auswirkungsanalyse, bei der Sie die Folgen von Änderungen an Datenquellen oder Verarbeitungsmethoden vorhersagen müssen.

4. Tagging

Wie können wir unsere Daten anreichern und für zukünftige Anforderungen anpassen?

Beim Tagging werden dem Datenbestand relevante Labels, sogenannte Metadaten-Tags, zugewiesen, um sie zu kategorisieren und mit Schlüsselwörtern zu beschreiben, sodass sie gut durchsuchbar und an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassbar sind. Einige Tools können das Tagging sogar anhand von Mustern automatisieren, was Zeit spart und Fehler reduziert.

5. Datenabgleich

Wie können wir sicherstellen, dass unsere Metadaten die Beziehungen zwischen Datenbeständen genau widerspiegeln?

Der Datenabgleich hilft dabei, Verbindungen zwischen verschiedenen Metadaten zu identifizieren. Nehmen Sie ein Beispiel für zwei Datensätze, die möglicherweise ähnliche Informationen enthalten, sich jedoch in Namen oder Formaten geringfügig unterscheiden. Metadatenverwaltungstools mit integrierter Datenabgleichsfunktion vergleichen diese Datensätze automatisch und identifizieren potenzielle Übereinstimmungen, wodurch Ihre Datensuche genauer wird.

6. Zusammenarbeit

Was bedeuten unsere Daten (Angebotskontext) für unsere Teams?

Eine effektive Metadatenverwaltung erfordert eine klare Kommunikation zwischen den Teams über Datendefinitionen und -nutzung. Kollaborationsfunktionen wie Kommentare, Anmerkungen und Versionskontrolle schaffen also eine zentrale Plattform für den Dialog zu diesen Aspekten. Dafür ist die Dokumentation jeder Interaktion zwischen Teams von entscheidender Bedeutung und muss von der Metadatenverwaltungslösung bereitgestellt werden. Diese Transparenz fördert den Wissensaustausch, hilft bei der Beseitigung von Inkonsistenzen im Datenverständnis und führt letztendlich zu besseren, datengesteuerten Entscheidungen.

Best Practices für die Metadatenverwaltung

Hier sind einige der Möglichkeiten, die Sie nutzen können, um den Wert und die Nachhaltigkeit Ihres Metadatenmanagements zu maximieren:

1. Schaffen Sie eine einheitliche Metadatengrundlage: Erstellen Sie ein zentrales Repository für Metadaten, um Einblicke in alle Datenverwaltungspraktiken zu erhalten.
2. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit aller sechs Metadatenkategorien: Fördern Sie metadatenbasierte Intelligenz, indem Sie die sechs Metadatenkategorien – betriebliche, rechtliche, beschreibende, technische, Prozess- und Aufbewahrungsdaten – erfassen, um den Wert Ihrer Daten zu maximieren.
3. Integrieren Sie KI/ML, um Ihr Metadatenmanagement zu erweitern: Nutzen Sie KI/ML zusätzlich zu Ihrer einheitlichen Metadatengrundlage, um Cloud-Datenprozesse intelligent und anpassungsfähig zu machen.
4. Unterstützen Sie Benutzer mit einem KI-gestützten Datenkatalog: Erfassen und reichern Sie Unternehmensmetadaten mit Geschäftskontext mithilfe eines KI-gestützten Datenkatalogs an, um relevante Daten auffindbar, zugänglich, verständlich und vertrauenswürdig zu machen.
5. Sorgen Sie für ein skalierbares und umfassendes Metadatenmanagement: Erzielen Sie eine beispiellose Verwaltung von Metadaten und bieten Sie umfassende Konnektivität über Multi-Cloud-, On-Premise-Umgebungen, Anwendungen usw. hinweg ETL/BI Werkzeuge; umfassende Funktionen zur Metadatenextraktion und zum Verständnis der Datenherkunft (z. B. durch Parsen von Datenbankcode) sowie Skalierbarkeit zur Unterstützung von Millionen von Metadatenbeständen, um den Anforderungen der modernen Datenlandschaft gerecht zu werden.
6. KI/ML-Modelle effektiv steuern: Richten Sie eine Governance für KI/ML-Modelle ein, indem Sie deren Metadaten verwalten, die Leistungsmessung anhand von Geschäftszielen ermöglichen und algorithmische Verzerrungen abmildern.
7. Richten Sie ein Metadaten-Führungsprogramm ein: Stellen Sie sicher, dass Metadaten-Verantwortliche Teil des Governance-Teams sind, um Metadaten-Management-Richtlinien umzusetzen und den Erfolg durch Vorbildfunktion zu fördern.
8. Investieren Sie in ein geeignetes Metadaten-Management-Tool: Sobald Sie Ihre Metadatenstrategie, Ihren Umfang, Ihre Rollen und Standards festgelegt haben, sind Sie in der Lage, die wesentlichen Funktionen zu identifizieren, die Ihr Unternehmen in einem Metadatenverwaltungssystem benötigt. Diese Analyse kann dazu führen, dass Sie ein neues, dediziertes Tool erwerben oder vorhandene Metadaten-Repositories in Ihren aktuellen Datenmanagement- oder Business-Intelligence-Tools nutzen.
9. Sorgen Sie für Konsistenz im gesamten Unternehmen: Erstellen Sie nach der Einführung konsequent Metadaten gemäß Richtlinien und Standards und kommunizieren Sie deren Bedeutung allen Datennutzern und Stakeholdern, um deren Engagement und Engagement sicherzustellen.

Zusammenfassung

So wie eine Karte die Erkundung erleichtert, tragen gut verwaltete Metadaten dazu bei, den Wert Ihrer Daten zu maximieren. Das Metadatenmanagement etabliert einen standardisierten Ansatz zur Beschreibung und Organisation Ihrer Datenbestände. Es verbessert die Auffindbarkeit und das Verständnis von Daten und verbessert die fundierte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen.

Asteraist das metadatengesteuerte Data-Warehousing-Tool hilft Ihnen, die Metadatenverwaltung zu priorisieren, indem es die Erkennung, Kategorisierung und Verwaltung Ihrer Metadaten automatisiert. Es bietet ein unternehmensweites gemeinsames Datenverständnis und macht Ihre Metadaten leicht durchsuchbar und leicht interpretierbar.

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