Metadaten Management vs. Master Datenmanagement

Um sich von der Konkurrenz abzuheben, ein angepasstes Customer-Experience zu bieten, Innovationen zu fördern und interne Prozesse oder Produktionsabläufe zu verbessern, sind Unternehmen stark auf Daten angewiesen. Viele Organisationen suchen nach Möglichkeiten, diese enorme Ressource besser zu nutzen und eine strenge data governance zu gewährleisten. In diesem Artikel erfahren Sie die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen zwei Konzepten, die für einen data driven Ansatz unerlässlich sind: Metadaten und Datenmanagement.

Laut einer Studie der Enterprise Strategy Group (ESG) mit dem Titel "The Strategic Role of Data Governance and its Evolution"(Die strategische Rolle der Data Governance und ihre Entwicklung) werden sich die Datenmengen der Unternehmen bis Ende 2022 alle zwei Jahre verdoppeln. Im Durchschnitt gaben die befragten Unternehmen an, 3 Petabyte an Daten zu verwalten, von denen etwa zwei Drittel unstrukturierte Daten sind. Die Umfragedaten zeigen auch einen durchschnittlichen jährlichen Anstieg von 40 %. Und 32 % der Befragten berichten sogar von einem jährlichen Anstieg von mehr als 50 %.

Vor dem Hintergrund exponentiell wachsender Datenmengen stehen Unternehmen vor einer großen Herausforderung: Sie müssen ein optimales Daten- und Metadaten sicherstellen, auch auf die Gefahr hin, sich einer Kostenexplosion durch Fehler auszusetzen. Nach jüngsten Schätzungen von Gartner kostet schlechte Datenqualität Unternehmen in allen Branchen jährlich fast 13 Milliarden Dollar. Metadaten und Master Datenmanagement (MDM) bieten Unternehmen entscheidende Prozesse, um das Wissen zu erlangen, das sie benötigen, um die Herausforderungen des Marktes kennenlernen und gleichzeitig das Risiko überhöhter Kosten zu minimieren.

Die Definitionen von Metadaten und Datenmanagement

Lassen Sie uns zunächst die einzelnen Begriffe klar definieren. Metadaten ist die Gesamtheit der Praktiken und Werkzeuge, die eine effiziente und konsistente Verwaltung der Metadaten eines Informationssystems ermöglichen. Ziel des Metadaten ist es, die Qualität, Relevanz und Zugänglichkeit von Metadaten sowie deren Übereinstimmung mit Datennormen und Standards zu gewährleisten.

Das Datenmanagement (MDM) umfasst alle Techniken und Prozesse, die eine zentralisierte, konsistente und zuverlässige Verwaltung von Referenzdaten ermöglichen. Bei diesen Referenzdaten, auch "Stammdaten" genannt, handelt es sich um kritische Informationen, die für die Tätigkeit des Unternehmens unerlässlich sind. Das können Informationen über Kunden, Lieferanten, Produkte, Betriebs- und Produktionsstätten oder Daten über Mitarbeiter sein. Der Zweck des Datenmanagement besteht darin, ein einziges Lager für diese Referenzdaten aufzubauen. Dieses Lager wird dann von den verschiedenen Anwendungen und Systemen des Unternehmens genutzt und garantiert den Zugriff auf zuverlässige und konsistente Daten.

Was sind die Unterschiede zwischen Metadaten und Datenmanagement?

Obwohl beide Konzepte mit dem Datenmanagement verwandt sind, dienen Metadaten und Datenmanagement (MDM) unterschiedlichen Unternehmenszielen und verfolgen unterschiedliche Ansätze.

Während sich das Metadaten in erster Linie mit der Verwaltung von Informationen befasst, die Daten, ihren Kontext und ihre Verwendung beschreiben, konzentriert sich das MDM auf die Verwaltung von geschäftskritischen Stammdaten. Diese beiden unterschiedlichen Bereiche machen Metadaten und Datenmanagement zu zwei sich ergänzenden Disziplinen für Ihre Datenstrategie. Während sich Metadaten auf die Beschreibung und Nutzung von Daten konzentriert, liegt der Schwerpunkt von MDM auf der Verwaltung und Harmonisierung von geschäftskritischen Stammdaten.

Was haben Datenmanagement und Metadaten gemeinsam?

Das erste, was Master Datenmanagement und Metadaten gemeinsam haben, ist, dass sie beide zur Effizienz und zum Erfolg Ihrer data driven Projekte beitragen. Beide zielen darauf ab, die Qualität, Relevanz und Beständigkeit von Daten zu gewährleisten. MDM und Metadaten erfordern auch beide dedizierte Prozesse und Tools. Schließlich sind beide Disziplinen in einen breiteren data governance integriert und tragen zu diesem bei.

In Kombination ermöglichen sie es Ihnen, agiler, effizienter und gleichzeitig verantwortungsbewusster zu sein.

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