DataOps: Datenkataloge ermöglichen eine bessere Daten-Discovery in einem Big Data

Heutzutage werden Big Data immer komplexer und schwieriger zu verwalten. Wir sind der Meinung, dass Big Data unter anderem Folgendes leisten sollten:

• Abrufen von Informationen über ein breites Spektrum von Daten.
• Anwendung advanced analytics wie statistische Algorithmen, Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
• Ermöglichung der Entwicklung datenorientierter Anwendungen, z. B. eines Empfehlungssystems auf einer Website.

Um eine erfolgreiche Big Data aufzubauen, werden Unternehmensdaten in einem zentralisierten Daten-Lake gespeichert, der für verschiedene Zwecke bestimmt ist. Die massive und kontinuierliche Menge an vielfältigen und unterschiedlichen Daten aus verschiedenen Quellen verwandelt jedoch einen Daten-Lake in einen Datensumpf. Wie können wir den Geschäftsfunktionen, die zunehmend mit Daten arbeiten, helfen, ihren Weg zu finden?

Damit Ihre Big Data ihr volles Potenzial ausschöpfen können, müssen Ihre Daten gut dokumentiert sein.

Die Datendokumentation ist hier der Schlüssel. Die Dokumentation von Daten wie Name des Unternehmens, Beschreibung, Eigentümer, Tags, Vertraulichkeitsgrad usw. kann jedoch eine extrem zeitaufwändige Aufgabe sein, insbesondere bei Millionen von Daten, die in Ihrem See verfügbar sind!

Mit einem DataOps-Ansatz, einem agilen Framework , das sich auf die Verbesserung der Kommunikation, Integration und Automatisierung von Datenflüssen zwischen Datenmanagern und Datenkonsumenten in einem Unternehmen konzentriert, können Unternehmen ihre Projekte schrittweise durchführen. Unterstützt durch eine Datenkatalog sind Unternehmen in der Lage, ihre Datenbestände in einer agilen, kollaborativen und intelligenten Art und Weise abzubilden und zu nutzen.

Wie unterstützt ein Datenkatalog einen DataOps-Ansatz in Ihrem Big Data ?

Gehen wir zurück zu den Grundlagen...was ist ein Datenkatalog?

Ein Datenkatalog erfasst und aktualisiert automatisch technische und betriebliche Metadaten aus den Datenquellen eines Unternehmens und speichert sie in einer einzigartigen Quelle der Wahrheit. Sein Zweck ist es, das Verständnis für Daten zu demokratisieren: Er ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, die benötigten Daten über eine einfach zu bedienende Plattform oberhalb der Datensysteme zu finden. Datenkataloge erfordern kein technisches Fachwissen, um Neues zu entdecken und Chancen zu nutzen.

Effektive Daten-Lake für Ihre Big Data

Denken Sie an Legosteine. Man kann aus Legosteinen alles Mögliche bauen, aber im Grunde genommen sind Legosteine immer noch nur ein Satz Bausteine. Diese Bausteine können nach jedem Bedarf, Wunsch oder jeder Ressource geformt werden.

In Ihrem Bestreben, IhreMigration zu erleichtern, ist es wichtig, eine wirksame Dokumentation zu erstellen, indem Sie die folgenden Punkte beachten:

• Anpassbare Layouts.
• Interaktive Komponenten.
• Eine Reihe von vorgefertigten Vorlagen.

Durch das Angebot modularer Vorlagen können Data Stewards die Dokumentationsvorlagen einfach und effizient entsprechend den Suchanfragen ihrer Geschäftsanwender Daten-Lake konfigurieren.

Big Data mit automatisierten Funktionen überwachen

Durch eine innovative Architektur und Konnektoren können sich Datenkataloge mit Ihren Big Data verbinden, wo die IT-Abteilung ihren Daten-Lake überwachen kann. Sie können neu eingehende Datensätze abbilden, über gelöschte oder geänderte Datensätze benachrichtigt werden oder sogar Fehler an entsprechende Ansprechpartner melden.

Die Nutzer können auf aktuelle Informationen in Echtzeit zugreifen.

Mit diesen automatisierten Funktionen können die Benutzer benachrichtigt werden, wenn neue Datensätze erscheinen, wenn sie gelöscht werden, wenn es Fehler gibt, wann sie zuletzt aktualisiert wurden usw.

Big Data mit erweiterten Funktionen unterstützen

Intelligente Datenkataloge sind für die Datendokumentation unerlässlich. Sie beruhen auf Techniken der künstlichen Intelligenz und des Maschinelles Lernen , wie zum Beispiel "Fingerprinting" Technologie. Diese Funktion bietet Datennutzern, die für einen bestimmten Datensatz verantwortlich sind, Vorschläge für dessen Dokumentation. Diese Empfehlungen können z.B. mit Tags, Kontakten oder sogar Geschäftsbegriffen anderer Datensätze verknüpft werden:

• Die Analyse der Daten selbst (statistische Analyse).
• Das Schema, das anderen Datensätzen ähnelt.
• Die Links zu den Feldern des anderen Datensatzes.

Ein intelligenter Datenkatalog erkennt auch persönliche/private Daten in einem beliebigen Datensatz und meldet diese auf seiner Schnittstelle. Diese Funktion hilft Unternehmen dabei, auf die verschiedenen GDPR-Anforderungen zu reagieren, die im Mai 2018 in Kraft treten, und potenzielle Nutzer über die Sensibilitätsstufe der Daten zu informieren.

Bereichern Sie Ihre Big Data Dokumentation mit Zeenea Datenkatalog

Bereichern Sie die Dokumentation Ihrer Daten mit Zeenea. Unsere Metadaten wurde für Data Stewards entwickelt und zentralisiert das gesamte Datenwissen in einer einzigen und einfach zu bedienenden Oberfläche.

Automatisch importiert, generiert oder durch den Administrator hinzugefügt, können Datenverwalter ihre Daten direkt in unserem Datenkatalog effizient dokumentieren. Geben Sie Ihren Daten Bedeutung mit Metadaten.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.