Wie man Metadaten über komplexe Ökosysteme hinweg automatisch abbildet

Unternehmen verwalten täglich riesige Mengen an Informationen über mehrere Systeme, Datenbanken und Plattformen hinweg. Da die Datenökosysteme immer komplexer werden, wird es immer schwieriger, Beständigkeit, Genauigkeit und Zugänglichkeit zu gewährleisten. An dieser Stelle spielt das Metadaten eine entscheidende Rolle. Ein effektives Metadaten ermöglicht es Unternehmen, Daten effizient zu verfolgen, zu organisieren und zu verwalten.

Einer der wichtigsten Aspekte der Metadaten ist das Metadaten , das sicherstellt, dass Datendefinitionen, -strukturen und -beziehungen über verschiedene Quellen hinweg aufeinander abgestimmt bleiben. Traditionell erforderte das Mapping von Metadaten manuellen Aufwand, was es arbeitsintensiv und fehleranfällig machte. Die Automatisierung hat diesen Prozess jedoch verändert und ermöglicht es Unternehmen, Metadaten über komplexe Ökosysteme hinweg nahtlos zuzuordnen.

In diesem Artikel kennenlernen Sie, wie Sie Metadaten in großen Unternehmensumgebungen automatisch abbilden können, welche Vorteile die Automatisierung bietet, welche Herausforderungen zu bewältigen sind und welche Best Practices für Genauigkeit und Effizienz sorgen.

Verständnis von Metadaten und Mapping

Das Metadaten ist ein Teil eines übergreifenden Metadaten . Daher ist es wichtig, den Unterschied zwischen diesen beiden Konzepten zu verstehen.

Was ist Metadaten-Management?

Metadaten bezieht sich auf die Verwaltung von Metadaten, d. h. die Definition, Katalogisierung und Verwaltung von Metadaten in einer Organisation. Metadaten liefern kontextbezogene Informationen über Daten, z. B. über ihre Quelle, ihr Format, ihre Eigentümerschaft und ihre Beziehungen zu anderen Datenbeständen.

Effektives Metadaten unterstützt data governance, verbessert die Auffindbarkeit und gewährleistet die Einhaltung von Branchenvorschriften.

Was ist Metadaten ?

Metadaten ist der Prozess des Abgleichs von Metadaten zwischen verschiedenen Systemen, um Beständigkeit und Interoperabilität zu gewährleisten. Es ermöglicht eine nahtlose Datenintegration, -transformation und -migration durch die Definition von Beziehungen zwischen verschiedenen Metadaten .

Ein Unternehmen muss beispielsweise Kundendaten aus einem CRM-System einem Data Warehouse zuordnen und dabei sicherstellen, dass Attribute wie "Kunden-ID" und "Kundenidentifikator" korrekt verknüpft sind.

Herausforderungen der Metadaten in komplexen Ökosystemen

Die Verwaltung von Metadaten in einer einzelnen Datenbank oder Anwendung ist relativ einfach, aber moderne Unternehmen arbeiten in komplexen Ökosystemen, die auch andere Bereiche umfassen:

• Mehrere Datenbanken (SQL, NoSQL, Data Warehouses, Cloud ).
• Diverse Anwendungen (ERP, CRM, HR-Systeme, BI-Tools).
• Hybride und Cloud .
• Unstrukturierte und strukturierte Datenquellen.

Im Folgenden werden einige zentrale Herausforderungen des Metadaten in solchen Umgebungen aufgeführt.

1. Datensilos

Verschiedene Geschäftsbereiche verwenden oft unterschiedliche Systeme, was zu isolierten Metadaten führt, denen es an Standardisierung fehlt. Diese isolierten Umgebungen, die als Datensilos bekannt sind, erschweren die Übertragung oder Nutzung von Daten über mehrere Abteilungen eines Unternehmens hinweg.

2. Heterogene Datenformate

Metadaten können in verschiedenen Formaten vorliegen (XML, JSON, CSV, relationale Datenbanken usw.), was eine genaue Zuordnung der Felder erschwert. Im Idealfall berücksichtigen die Metadaten eines Unternehmens diese unterschiedlichen Formate.

3. Weiterentwickelte Datenstrukturen

Metadaten ändern sich im Laufe der Zeit aufgrund von System-Upgrades, Geschäftsanforderungen oder gesetzlichen Aktualisierungen. Um die Zuordnungen auf dem neuesten Stand zu halten, ist eine kontinuierliche Überwachung erforderlich.

4. Fragen der Scalability

Das manuelle Mapping von Metadaten über Tausende von Datenbeständen hinweg ist zeitaufwändig und fehleranfälliger. Durch die Automatisierung des Metadaten können Unternehmen einfacher skalieren und Zeit und Geld sparen.

5. Fehlen einer Metadaten

Das Verständnis des Ursprungs und der Umwandlungen von Metadaten ist für die Einhaltung von Vorschriften und die Datenintegrität unerlässlich. Ohne eine klare Verfolgung der Herkunft können sich Fehler systemübergreifend ausbreiten, und die Quelle dieser Fehler kann schwer zu ermitteln sein.

Automatisierung der Metadaten : Wie es funktioniert

Automatisiertes Metadaten begegnet diesen Herausforderungen, indem es den Prozess mithilfe von Maschinelles Lernen (ML), Künstlicher Intelligenz (KI) und Metadaten rationalisiert. Hier erfahren Sie, wie die Automatisierung das Metadaten verbessert.

Entdeckung und Klassifizierung von Metadaten

Automatisierte Tools scannen verschiedene Datenquellen, um Metadaten auf der Grundlage vordefinierter Regeln zu extrahieren und zu klassifizieren. KI-gestützte Engines können Datentypen, -formate und -strukturen automatisch identifizieren.

Schemaabgleich und -anpassung

Algorithmen für KI und Maschinelles Lernen vergleichen Metadaten aus verschiedenen Systemen und schlagen Zuordnungen auf der Grundlage von Ähnlichkeiten in Datenfeldern, Mustern und Beziehungen vor.

Normung

Automatisierte Tools setzen die Metadaten durch, um sicherzustellen, dass die Datenelemente den Unternehmensstandards entsprechen und Inkonsistenzen reduziert werden.

Abstammung und Rückverfolgbarkeit

Die Automatisierung ermöglicht die Nachverfolgung von Metadaten in Echtzeit und liefert eine vollständige Historie der Transformationen, Aktualisierungen und Abhängigkeiten. Dies gewährleistet Transparenz und Compliance. Es erleichtert auch die Fehlerkorrektur, da Unternehmen die Quelle aller Änderungen an den Metadaten zurückverfolgen können.

Selbstlernen und kontinuierliche Verbesserung

KI-gesteuerte Metadaten können aus historischen Zuordnungen lernen und die Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern, indem sie allgemeine Muster erkennen und Nutzer Korrekturen vornehmen.

Integration mit Datenkatalogen

Moderne Metadaten lassen sich in Datenkataloge integrieren, so dass die Benutzer Metadaten effizient suchen und abrufen können. Dies verbessert die Auffindbarkeit und usability von Daten im gesamten Unternehmen.

Vorteile der Automatisierung des Metadaten

Die Implementierung eines automatisierten Metadaten bietet Unternehmen mehrere Vorteile.

1. Erhöhte Genauigkeit und Beständigkeit

Die Automatisierung reduziert menschliche Fehler und stellt sicher, dass Metadaten über mehrere Systeme hinweg konsistent bleiben.

2. Erhöhte Effizienz und Scalability

Unternehmen können Metadaten in großem Umfang verarbeiten und abgleichen, ohne auf manuelle Eingriffe angewiesen zu sein. Dies ist entscheidend für große Unternehmen, die umfangreiche Datenökosysteme verwalten.

3. Verbesserte Compliance und Governance

Mit der Verfolgung der Metadaten in Echtzeit können Unternehmen gesetzliche Anforderungen wie GDPR, HIPAA und CCPA kennenlernen , indem sie genaue Metadaten führen.

4. Schnellere Datenintegration und -migration

Automatisiertes Mapping vereinfacht die Datenintegration und beschleunigt ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Systemmigrationen. Das Metadaten ist wichtig, weil es die Metadaten der eingehenden Datensätze anpasst, damit sie bei der Durchführung des ETL-Prozesses konsistent sind.

5. Kosteneinsparungen

Durch die Verringerung des manuellen Aufwands und die Vermeidung von Metadaten können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen, was zu niedrigeren Betriebskosten führt.

6. ODS-Zuordnung

Ein Operational Data Store (ODS) ist ein zentrales Lager , das Daten aus mehreren Transaktionssystemen integriert, um eine konsolidierte Echtzeitansicht für betriebliche Berichte und Analysen zu bieten. Die Zuordnung von Metadaten hilft, die Beständigkeit, Genauigkeit und usability von Daten im gesamten Ökosystem sicherzustellen.

Bewährte Praktiken für die Implementierung der automatisierten Metadaten

Um ein automatisiertes Metadaten erfolgreich zu implementieren, sollten Unternehmen diese Best Practices befolgen:

1. Definition von Metadaten

Legen Sie klare Metadaten , Namenskonventionen und Governance-Richtlinien fest, um Beständigkeit zu gewährleisten. Dies erleichtert das Verschieben von Daten von einem Ort zum anderen oder das schnelle Auffinden eines Datenbestands bei Bedarf.

2. KI und Maschinelles Lernen nutzen

Entscheiden Sie sich für Metadaten , die KI und ML nutzen, um Erkennungs-, Klassifizierungs- und Mapping-Prozesse zu automatisieren. Die Actian-Plattform bietet robuste Metadaten , die es den Datenteams von Unternehmen ermöglichen, mehr Zeit mit der Wertschöpfung aus den Assets und weniger mit dem Mapping zu verbringen.

3. Nutzen Sie ein zentralesLager

Speichern Sie Metadaten in einem zentralen Lager , um die Zugänglichkeit, Sichtbarkeit und Kontrolle im gesamten Unternehmen zu gewährleisten. Unternehmen können sich zum Beispiel dafür entscheiden, Daten in einem Data Warehouse oder Daten-Lake.

4. Implementierung der Metadaten

Stellen Sie sicher, dass automatisierte Tools eine detaillierte Verlaufsverfolgung bieten, um Prüfpfade und Compliance-Aufzeichnungen zu erhalten. Dies ist besonders wichtig, wenn das Unternehmen mit sensiblen oder stark regulierten Informationen wie Kreditkartentransaktionen arbeitet.

5. Integration mit bestehenden Datenmanagement

Wählen Sie Lösungen, die sich nahtlos in Datenkataloge, Data Lakes und business intelligence integrieren lassen, um die Effizienz zu maximieren.

6. Regelmäßige Metadaten durchführen

Automatisieren Sie Metadaten , um Inkonsistenzen zu erkennen und zu beheben, bevor sie den Geschäftsbetrieb beeinträchtigen. Unternehmen sollten außerdem mindestens einmal pro Jahr manuelle Prüfungen von Metadaten und Datenbeständen planen.

7. Nutzer und Feedback ermöglichen

Ermutigen Sie Datenverantwortliche und Geschäftsanwender, automatische Zuordnungen zu überprüfen und zu verfeinern, um die Genauigkeit zu verbessern.

Automatisieren Sie das Metadaten , um den größten Wert aus den Daten zu ziehen

Die Automatisierung des Metadaten ist für Unternehmen, die in komplexen, datenintensiven Ökosystemen arbeiten, unerlässlich. Durch den Einsatz von KI-gestützten Metadaten können Unternehmen Genauigkeit, Effizienz und Compliance sicherstellen und gleichzeitig den manuellen Workload reduzieren.

Da sich die Datenumgebungen ständig weiterentwickeln, bietet die Investition in automatisierte Metadaten einen langfristigen Nutzen. Diese Lösungen ermöglichen es Unternehmen, den Datenwert zu maximieren, Abläufe zu rationalisieren und ein starkes data governance Framework aufrechtzuerhalten.

Vereinbaren Sie einen Termin für eine Tour durch die Actian Data Intelligence Platform, um zu erfahren, wie das Actian-Tool bei der Organisation, Abbildung und Verbesserung wichtiger Datenbestände helfen kann.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, verwalten und Analyse von Daten in Cloud, Hybrid- und On-Premises . Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und Analytik liefert Actian High-Performance Lösungen, die Unternehmen in die Lage versetzen, data driven Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und hat Branchenauszeichnungen für Leistung und Innovation erhalten. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im Actian-Blog behandeln wir Themen, die von Dateneingang bis hin zu KI-gesteuerter Analytik reichen. Lernen Sie das Führungsteam kennen https://www.actian.com/company/leadership-team/