Was ist ein Datenkatalog?
Zusammenfassung
- Datenkataloge bündeln Metadaten Daten auffindbar, verständlich und vertrauenswürdig zu machen.
- Ermöglichen Sie Daten-Discovery schnellere Daten-Discovery, steigern Sie die Produktivität und verkürzen Sie die Vorbereitungszeit.
- Unterstützen Sie die Demokratisierung von Daten, indem Sie diese für technische und geschäftliche Anwender zugänglich machen.
- Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Suche, die Abstammungsübersicht, der Wissensgraph und Geschäftsglossar.
- Fördern Sie Governance, Compliance, Zusammenarbeit und data-driven Entscheidungsfindung.
Es ist kein Geheimnis, dass es für die enormen Informationsmengen, die Unternehmen erzeugen, die passenden Werkzeuge braucht, um sie richtig verwalten. Denn mit einer großen Menge an Daten kommt in der Tat große Verantwortung! Damit Unternehmen wirklich von ihren Daten profitieren können, müssen sie mit einer Lösung ausgestattet sein, die Menschen, die „data-driven“ sind, in die Lage versetzt, ihre Datenbestände einfach zu finden, zu entdecken, zu verwalten und vor allem: ihren Datenbeständen zu vertrauen.
Worauf ist bei einem Datenkatalogzu achten?
Eine flexible und anpassungsfähige Metamodell-Vorlage
Ein Datenkatalog sollte automatisch Metadaten aus den Datenquellen eines Unternehmens erfassen und aktualisieren. Über eine flexible Metamodellvorlage sollte es möglich sein, katalogisierten Datensätzen Dokumentationsmerkmale hinzuzufügen, zu konfigurieren und zu überlagern - durch den Datenkatalog. Auf diese Weise bietet der Katalog eine einfache und modulare Möglichkeit, Dokumentationsvorlagen entsprechend den Zielen und Prioritäten des Unternehmens zu konfigurieren.



FAQ
Ein Datenkatalog eine detaillierte Bestandsaufnahme aller Datenbestände einer Organisation und ihrer Metadaten, die Datenfachleuten dabei helfen soll, schnell die für einen bestimmten analytischen Geschäftszweck am besten geeigneten Daten zu finden.
Ein Datenkatalog den Datenzugriff, beschleunigt Daten-Discovery zu Fünffache und ermöglicht es Unternehmen, bei der Arbeit mit Informationsressourcen besser zusammenzuarbeiten, während gleichzeitig der Zeitaufwand der Datenteams für die Datenaufbereitung im Vergleich zur Datenanalyse reduziert wird.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören eine flexible Metamodellvorlage zur Erfassung Metadaten, eine intelligente Suchmaschine zum Auffinden von Datenbeständen, ein Wissensgraph zur Verknüpfung von Datenkonzepten, Data Lineage zur Nachverfolgung von Datenumwandlungen sowie ein Geschäftsglossar Verwaltung eines gemeinsamen Vokabulars.
Ein Datenkatalog einen umfassenden, durchsuchbaren Überblick über alle Datenbestände mit Funktionen wie Suche, Datenherkunft und Governance, während sich ein Datenwörterbuch hauptsächlich auf technische Metadaten die Datenmodellierung und das Datenbankdesign konzentriert.
Ein Datenkatalog Data Governance agile, von der Basis ausgehende Data Governance er es den Benutzern ermöglicht, ein Datenprozessregister anzulegen, gesetzliche Verpflichtungen zu dokumentieren, den Datenlebenszyklus zu verfolgen, sensible Informationen zu identifizieren und die Einhaltung der DSGVO sicherzustellen – und das alles in einem einzigen zentralen Lager.
Chief Data Officers nutzen es, um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten und datenkompetente Organisationen zu schaffen; Data Stewards nutzen es, um Wissen zu bündeln und die Dokumentation zu verbessern; und Data Scientists nutzen es, um die richtigen Daten für ihre Projekte schnell zu finden, zu verstehen und gemeinsam daran zu arbeiten.
Die Datenherkunftsverfolgung visualisiert die Herkunft und die Veränderungen bestimmter Daten im Zeitverlauf und ermöglicht es den Nutzern so, nachzuvollziehen, woher die Daten stammen und wie sie sich verändern – was für die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzvorschriften unerlässlich ist.
Durch die Zentralisierung Metadaten einem durchsuchbaren Lager intelligenten Fähigkeiten Datenkatalog ein Datenkatalog die Geschwindigkeit der Daten-Discovery zu Fünffache steigern, sodass sich Datenteams auf die Analyse statt auf die Datenaufbereitung konzentrieren können.