Was ist Metadaten-Management?

"Bis 2021 werden Unternehmen im Vergleich zu 2018 doppelt so viel Aufwand in das Management von Metadaten stecken, um den Wert und die Risiken der Daten und ihrer Nutzung zu bewerten."

*Gartner, Der Stand des Metadaten

Die Definition von Metadaten

Metadaten Kontext zu Ihren Daten. Um dem Kontext Ihrer Daten vertrauen zu können, müssen Sie ihn verstehen. Zu wissen, wer, was, wann, wo und warum Ihre Daten betrifft, bedeutet Ihre Metadaten, auch bekannt als Metadaten .

Mit dem Aufkommen von Big Data den damit einhergehenden Vorschriften müssen Datenverantwortliche ihre Daten mithilfe von Metadaten genauer untersuchen. Metadaten entstehen immer dann, wenn Daten:

• Erstellt
• Hinzugefügt zu
• Gelöscht aus
• Aktualisiert
• Erworben.

Beispielsweise enthalten Metadaten einer Excel-Tabelle das Erstellungsdatum, den Namen, die zugehörigen Autoren, die Dateigröße usw. Darüber hinaus Metadaten auch Titel und Kommentare enthalten, die im Dokument gemacht wurden.

In der Vergangenheit bestand eine Form des Metadaten darin, die Signatur eines Buches in einem Katalog nachzuschlagen, um dessen Standort in einer Bibliothek zu finden. Heute wird das Metadaten in Softwarelösungen eingesetzt, um Datenvorschriften einzuhalten, Data Governance einzurichten und den Wert der Daten zu verstehen. Daher wird diese Disziplin für Unternehmen unverzichtbar.

Arten von Metadaten

Metadaten je nach Zweck und Verwendung auf verschiedene Weise kategorisiert werden. Das Verständnis dieser Metadaten hilft Unternehmen dabei, verwalten effektiver verwalten und die richtigen Kontrollen, Tools und Standards anzuwenden.

Beschreibende Metadaten

Beschreibende Metadaten Informationen, die dabei helfen, Daten zu identifizieren und zu finden. Dazu gehören Titel, Beschreibungen, Schlüsselwörter, Autoren und Tags, wodurch Daten leichter zu suchen, zu verstehen und wiederzuverwenden sind.

Strukturelle Metadaten

Strukturelle Metadaten beschreiben, wie Daten organisiert sind und wie verschiedene Komponenten miteinander in Beziehung stehen. Beispiele hierfür sind Schemata, Tabellenbeziehungen, Dateiformate und Hierarchien, die definieren, wie Datenelemente zusammenpassen.

Metadatenwaltungsmetadaten

Administrative Metadaten Datenmanagement den Betrieb. Dazu gehören häufig:

• Metadaten (Eigentumsrechte, Lizenzen, Zugriffsberechtigungen)
• Metadaten (Erstellungsdaten, Aufbewahrungsregeln, Archivierungsstatus)

Technische Metadaten

Technische Metadaten die technischen Eigenschaften von Daten, wie Datentypen, Feldlängen, Indizes, Systemkonfigurationen und Speicherorte. Sie sind für Entwickler, Ingenieure und Systemintegratoren unverzichtbar.

Operative Metadaten

Operative Metadaten Informationen, die während der Datenverarbeitung und -nutzung generiert werden. Dazu gehören Auftragsprotokolle, Verarbeitungszeiten, Fehlerquoten und Datenaktualisierungspläne, die Teams dabei helfen, die Leistung und Zuverlässigkeit zu überwachen.

Geschäftliche Metadaten

Business Metadaten Daten einen geschäftlichen Kontext Metadaten . Dazu gehören Geschäftsdefinitionen, KPIs, Berechnungen und Nutzungsrichtlinien, die nicht-technischen Anwendern helfen, Daten richtig zu interpretieren und anzuwenden.

Abstammung und Herkunft Metadaten

Diese Art von Metadaten , woher Daten stammen, wie sie sich verändern und wo sie verwendet werden. Metadaten zu Herkunft und Provenienz Metadaten die Transparenz, das Vertrauen und die Wirkungsanalyse, wenn Änderungen auftreten.

Sicherheit und Datenschutz Metadaten

Sicherheitsbezogene Metadaten Sensibilitätsstufen, Klassifizierungen (z. B. vertraulich, öffentlich) und Datenschutzattribute wie personenbezogene oder regulierte Daten. Sie unterstützen die Einhaltung von Vorschriften, das Risikomanagement und die Zugriffskontrolle.

Zusammen bieten diese Metadaten ein vollständiges Bild der Daten – was sie sind, wie sie strukturiert sind, wie sie verwendet werden und wie sie verwaltet werden sollten.

Warum sollten Sie eine Metadaten einführen?

Metadaten verschafft Ihrem Unternehmen Klarheit und Kontrolle über sein Datenökosystem. Durch die konsistente Definition, Katalogisierung und Verwaltung Metadaten können Teams schnell nachvollziehen, welche Daten vorhanden sind, woher sie stammen und wie sie verwendet werden sollten. Dieses gemeinsame Verständnis reduziert Verwirrung, beschleunigt Analysen und Berichterstellungen und verbessert das Vertrauen in data-driven . Wenn Benutzer Datenbestände leicht finden und interpretieren können, steigt die Produktivität und das Risiko des Missbrauchs oder der Fehlinterpretation von Daten sinkt erheblich.

Über die Effizienz hinaus stärkt Metadaten Data Governance, Compliance und Scalability. Klare Herkunfts-, Eigentums- und Qualitätsindikatoren erleichtern die Erfüllung gesetzlicher Anforderungen, den Schutz sensibler Informationen und die Durchsetzung von Datenstandards. Angesichts wachsender Datenmengen und -quellen Metadaten gut verwaltetes Metadaten die Grundlage für Integration, Automatisierung und Advanced Analytics . Kurz gesagt: Durch die Implementierung Metadaten werden Daten von einer fragmentierten Ressource zu einem strategischen Vermögenswert, der langfristige Geschäftsziele zuverlässig unterstützen kann.

Vorteile des Metadaten :

• Ein besseres Verständnis der Bedeutung der Datenbestände im Unternehmen.
• Mehr Kommunikation über die Semantik der Daten über einen Datenkatalog.
• Datenverantwortliche sind effizienter, was zu einer schnelleren Projektabwicklung führt.
• Die Verwendung von Datenwörterbüchern und Geschäftsglossaren ermöglicht die Identifizierung von Synergien und die Überprüfung von kohärenten Informationen.
• Verstärkung der Datendokumentation (Löschungen, Archive, Qualität usw.).
• Audit- und Informationspfade generieren (Risiko und Sicherheit für Compliance).

Bewährte Praktiken der Metadaten

Im Folgenden haben wir eine kurze Liste mit Best Practices zusammengestellt, die Sie bei der Erstellung Metadaten Ihres Unternehmens umsetzen sollten.

Klare Standards und Taxonomien festlegen

Definieren Sie einheitliche Namenskonventionen, Datendefinitionen und Klassifizierungsschemata. Standardisierte Taxonomien reduzieren Unklarheiten, verbessern die Interoperabilität und machen Metadaten für verschiedene Teams und Systeme Metadaten verständlich und wiederverwendbar.

Eigentumsverhältnisse und Governance zuweisen

Benennen Sie Metadaten und -Verwalter, die für die Richtigkeit, Aktualisierung und Genehmigung verantwortlich sind. Ein Framework hilft dabei, Konflikte zu lösen, Standards durchzusetzen und langfristig die Verantwortlichkeit sicherzustellen.

Automatisierung Metadaten

Nutzen Sie Tools und Integrationen, um technische und betriebliche Metadaten automatisch zu erfassen. Durch die Automatisierung wird der manuelle Aufwand minimiert, Fehler werden reduziert und Metadaten bleiben mit den Quellsystemen Metadaten .

Qualitätssicherung durch Validierung und Audits

Wenden Sie Validierungsregeln an, um Vollständigkeit, Genauigkeit und Beständigkeit zu überprüfen. Führen Sie regelmäßige Audits durch, um Lücken, veraltete Einträge oder die Nichteinhaltung von Standards zu identifizieren.

Verbessern Sie die Auffindbarkeit und Herkunft

Ermöglichen Sie eine robuste Suche, Tagging und Herkunftsverfolgung, damit Benutzer Daten leicht finden und deren Herkunft, Transformationen und Verwendung nachvollziehen können. Dies schafft Vertrauen und unterstützt Entscheidungsfindung bessere Entscheidungsfindung.

Dokumentieren Sie Richtlinien und trainieren

Führen Sie eine klare Dokumentation der Metadaten , -Prozesse und -Rollen. Bieten Sie fortlaufende Training an, Training die Teams verstehen, wie Metadaten erstellt, gepflegt und genutzt werden können, während sich die Systeme weiterentwickeln.

verwalten Sie Ihre Metadaten mit einer Metadaten Management Plattform

Verwandeln Sie Ihre Metadaten mit der Actian Data Intelligence Platform Metadaten nutzbares Wissen! Unsere Metadaten kuratiert und aktualisiert automatisch Ihre Informationen aus Ihren Speichersystemen. Sie wird zu einer einzigartigen, aktuellen Wissensquelle für jeden Datenforscher im Unternehmen.

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Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.