Was ist ein Datenwörterbuch?
Ein Datenwörterbuch ist ein zentrales Lager , das detaillierte Informationen über die in einem System, einer Anwendung oder einer Datenbank verwendeten Daten enthält. Man kann es als eine Art Referenzhandbuch für Daten betrachten, da es Datenelemente, ihre Beziehungen, Formate, Quellen und Verwendung definiert. Ein Datenwörterbuch enthält keine tatsächlichen Datenwerte. Vielmehr bietet es Metadaten , die den Benutzern helfen zu verstehen, was jedes Feld darstellt, woher es kommt und wie es verwendet werden sollte.
In Datenbanken umfasst ein Datenwörterbuch Einträge wie Feldnamen, Datentypen, Beschränkungen, Standardwerte und Indizes. Ein Data Dictionary-Eintrag für eine Kundentabelle könnte zum Beispiel die "Customer_ID" als Ganzzahl, eindeutig und automatisch inkrementierend definieren. In stärker geschäftsorientierten Umgebungen kann er auch Definitionen, Datenverwalter und Anwendungsfälle enthalten.
Der Wert eines Datenwörterbuchs wird deutlich, wenn die Systeme immer komplexer werden. Ohne ein Datenwörterbuch ist es für Teammitglieder leicht, Felder falsch zu interpretieren, inkonsistente Berichte zu erstellen oder sogar fehlerhafte Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage falscher Annahmen zu treffen.
Welche Bedeutung hat ein Datenwörterbuch für Unternehmen?
Ein gut gepflegtes Datenwörterbuch ist für moderne Unternehmen aus mehreren Gründen unerlässlich:
1. Verbessert die Beständigkeit
Ein Datenwörterbuch sorgt für einheitliche Datendefinitionen in allen Abteilungen, Systemen und Berichten. Wenn zum Beispiel mehrere Abteilungen den Begriff "Kundenwert" in ihren Analysen verwenden, stellt das Datenwörterbuch sicher, dass alle dieselbe Definition verwenden.
2. Ermöglicht bessere Entscheidungsfindung
Wenn Sie genau wissen, was jedes Feld bedeutet, wie es berechnet wird und aus welcher Quelle es stammt, können Sie den Berichten und Dashboards, auf die Sie sich verlassen, vertrauen. Dies stärkt das Vertrauen in die data-driven Entscheidungsfindung.
3. Unterstützt Kollaboration
Geschäftsanwender, Dateningenieure, Analysten und Compliance-Beauftragte arbeiten oft mit gemeinsamen Daten. Ein Datenwörterbuch überbrückt die Kommunikationslücke zwischen technischen und nicht-technischen Teams und reduziert Missverständnisse.
4. Beschleunigt das Onboarding
Neue Teammitglieder können auf das Datenwörterbuch zurückgreifen, um sich mit der Datenstruktur vertraut zu machen, ohne sich auf Stammeswissen oder informelle Besprechungen verlassen zu müssen.
5. Fördert Data Governance und Qualität
Ein Datenwörterbuch spielt eine zentrale Rolle bei Data Governance , da es die Verantwortlichkeit für Datenelemente definiert. Es hilft bei der Identifizierung von Datenqualitätsproblemen, bei der Verfolgung der Abstammung und bei der Definition akzeptabler Wertebereiche.
6. Verbessert die Systemintegration
Bei der Integration mehrerer Systeme (z. B. bei einer Fusion oder einem Plattform-Upgrade) dienen Datenwörterbücher als Fahrplan, um zu verstehen, wie Daten strukturiert und verwendet werden, und ermöglichen so eine reibungslosere und schnellere Integration.
Was sind die zwei Arten von Data Dictionary?
Datenwörterbücher können in aktive und passive Typen unterteilt werden, je nachdem, wie sie mit dem zugrunde liegenden System interagieren.
1. Aktives Datenwörterbuch
Ein aktives Datenwörterbuch ist direkt in das Datenbankmanagementsystem (DBMS) integriert. Es aktualisiert sich automatisch, wenn Änderungen am
Datenbankschema oder -struktur vorgenommen werden. Dieser Typ gewährleistet die Synchronisation zwischen Metadaten und tatsächlichen Datenstrukturen.
In Oracle oder SQL Server zum Beispiel verwaltet das DBMS automatisch Informationen über Tabellen, Spalten, Beschränkungen und Indizes. Entwickler und DBAs können den Systemkatalog (wie INFORMATION_SCHEMA) Anfrage , um die Metadaten abzurufen.
Wesentliche Merkmale:
- Automatisch aktualisiert.
- Teil des DBMS.
- Gewährleistet Genauigkeit in Echtzeit.
- Wird von technischen Mitarbeitern und Systemprozessen verwendet.
2. Passives Datenwörterbuch
Ein passives Datenwörterbuch wird unabhängig von der eigentlichen Datenbank gepflegt. Es muss manuell aktualisiert werden, wenn Änderungen an der Datenbank oder der Datenstruktur vorgenommen werden. Passive Wörterbücher werden häufig in Tabellenkalkulationen, Dokumenten oder externen Tools gepflegt.
Wesentliche Merkmale:
- Manuell gewartet.
- Gefahr der Veralterung bei unvorsichtiger Handhabung.
- Wird häufig für Data Governance, Compliance oder Dokumentation verwendet.
Jeder Typ dient einem anderen Zweck. Aktive Wörterbücher sind technisch und präzise, während passive Wörterbücher oft einen stärkeren Bezug zum geschäftlichen Kontext haben und für nichttechnische Benutzer leichter zu verstehen sind.
Was sind die vier Komponenten eines Data Dictionary?
Ein umfassendes Datenwörterbuch enthält in der Regel die folgenden vier Schlüsselkomponenten:
1. Bezeichnungen der Datenelemente
Dies ist der Bezeichner oder Feldname, der in Datenbanken oder Datensystemen verwendet wird. Er sollte eindeutig und einheitlich benannt sein. Zum Beispiel: Customer_ID, Order_Date, oder Total_Amount.
2. Datentypen und Formate
Damit wird festgelegt, welche Art von Daten jedes Element enthält. Übliche Datentypen sind:
- Integer (ganze Zahlen).
- Dezimal (Gleitkommazahlen).
- Zeichenfolge/Text.
- Datum/Uhrzeit.
- Boolesch (Wahr/Falsch).
Er kann auch Formatbeschränkungen angeben (z. B. Datum in JJJJ-MM-TT, Telefonnummern in (###) ###-#### usw.).
3. Beschreibungen oder Definitionen
Zu jedem Datenelement sollte es eine Erklärung in einfacher Sprache zu Zweck und Bedeutung geben. Dies hilft den Nutzern zu verstehen, wie es richtig zu verwenden ist und was es darstellt.
Zum Beispiel:
Order_Date - Das Kalenderdatum, an dem die Bestellung offiziell vom Kunden aufgegeben wurde.
4. Sachzwänge und Beziehungen
Dazu gehören Validierungsregeln (z. B. erforderliche Felder, Eindeutigkeit), Standardwerte und Beziehungen zwischen Tabellen (Primär- und Fremdschlüssel). Sie kann auch dokumentieren:
- Erlaubte Wertebereiche (z. B. muss "Status" "Aktiv", "Inaktiv" oder
"Ausstehend"). - Berechnete Felder (z. B. "Bestellung_Gesamt" = "Menge" × "Stückpreis").
Weitere Komponenten können das Quellsystem der Daten, die Häufigkeit der Aktualisierungen, die Eigentumsverhältnisse und die Klassifizierung der Datenempfindlichkeit sein.
Ist ein Datenwörterbuch das Gleiche wie ein Datenbankschema?
Obwohl ein Datenwörterbuch und ein Datenbankschema eng miteinander verwandt sind, sind sie nicht dasselbe.
Datenbank-Schema:
- Definiert die Struktur der Datenbank.
- Enthält Tabellen, Felder, Datentypen, Indizes und Beziehungen.
- Konzentriert sich auf die technische Umsetzung.
- Wird oft in Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) visualisiert.
- Wird normalerweise von Entwicklern und Datenbankadministratoren (DBAs) verwaltet.
Datenwörterbuch:
- Enthält alles, was im Schema steht, plus zusätzliche Metadaten.
- Beschreibt die Bedeutung jedes Datenelements, seinen geschäftlichen Kontext, den Datenverantwortlichen und die Datenqualitätsregeln.
- Überbrückt die Kluft zwischen geschäftlichem und technischem Verständnis.
- Wird von einem breiteren Publikum genutzt, darunter Analysten, Compliance-Teams und Geschäftsanwender.
Kurz gesagt, das Schema ist ein Entwurf, und das Datenwörterbuch ist der Leitfaden für das Verständnis und die Arbeit mit diesem Entwurf.
Wer benutzt ein Data Dictionary?
Datenwörterbücher sind wertvolle Hilfsmittel, die von einer Vielzahl von Akteuren in einem Unternehmen genutzt werden:
1. Datenanalysten und Wissenschaftler
Diese Benutzer sind auf das Wörterbuch angewiesen, um zu verstehen, welche Daten verfügbar sind, wie sie strukturiert sind und was sie darstellen. Es hilft ihnen, genaue Abfragen vorzubereiten und sinnvolle Analysen durchzuführen.
2. Datenbank-Entwickler und -Ingenieure
Sie verwenden das Wörterbuch, um die Datenbankstruktur zu pflegen und weiterzuentwickeln, die Kompatibilität zwischen Systemen zu gewährleisten und Fehler oder Ineffizienzen in der Datengestaltung zu beheben.
Entwurf.
3. Geschäftskunden
Betriebsleiter, Vermarkter und Produktteams verwenden das Wörterbuch, um Berichte zu interpretieren, Dashboards zu erstellen und sicherzustellen, dass sie die richtigen Kennzahlen und Definitionen verwenden.
4. Datenverantwortliche und Governance-Teams
Diese Teams stellen sicher, dass die Daten korrekt, konsistent und konform sind. Das Datenwörterbuch hilft ihnen bei der Dokumentation der Eigentumsverhältnisse, der Datenreihenfolge und der Richtlinien.
5. Compliance-Beauftragte und Prüfer
Um die gesetzlichen und behördlichen Anforderungen zu erfüllen, verwenden diese Fachleute das Datenwörterbuch, um sensible Daten, Zugriffsrichtlinien und Prüfpfade zu identifizieren.
6. Neue Teammitglieder
Anstatt Kollegen um Erklärungen zu bitten, können neue Mitarbeiter das Datenwörterbuch nutzen
nutzen, um sich schneller mit Datenfeldern, Terminologie und Systemlogik vertraut zu machen.
Kann ein Datenwörterbuch bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften helfen?
Ja, ein Datenwörterbuch ist ein leistungsfähiges Instrument, um die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, HIPAA, CCPA und SOX zu erreichen und zu gewährleisten.
1. Identifizierung von sensiblen Daten
Ein Datenwörterbuch hilft bei der Identifizierung und Katalogisierung sensibler Daten wie Namen, Kontaktinformationen, Gesundheitsdaten oder finanzielle Details. Dies ist entscheidend für die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
2. Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit
Viele Vorschriften verlangen von Unternehmen, dass sie wissen, woher die Daten stammen und wie sie zwischen den Systemen fließen. Datenwörterbücher können die Herkunft der Daten nachverfolgen und helfen Unternehmen, die
Kontrolle über personenbezogene Daten nachzuweisen.
3. Zugangskontrollen und Eigentumsverhältnisse
Datenwörterbücher enthalten häufig Datenverantwortliche oder -eigentümer, was die Implementierung eines rollenbasierten Zugriffs und einer rollenbasierten Rechenschaftspflicht unterstützt, die in vielen Compliance-Standards gefordert wird.
4. Durchsetzung der Politik
Durch die Dokumentation zulässiger Werte, Formate und Validierungsregeln unterstützt das Datenwörterbuch die Durchsetzung von Richtlinien in allen Systemen und Abteilungen.
5. Audit-Bereitschaft
Prüfer verlangen häufig eine Dokumentation von Systemen, Datenflüssen und Kontrollen. Ein gut gepflegtes Datenwörterbuch liefert viele dieser Informationen in einem organisierten
und zugänglichem Format.
Was sind einige bewährte Praktiken für die Erstellung oder Verwendung eines Data Dictionary?
Um die Effektivität eines Datenwörterbuchs zu maximieren, sollten Sie diese Best Practices befolgen:
1. Beginnen Sie mit klaren Zielsetzungen
Ermitteln Sie, warum das Unternehmen das Data Dictionary erstellt - sei es für die Einhaltung von Vorschriften, die Integration, Data Governance oder die Zusammenarbeit im Team. Dies bestimmt
Umfang und Struktur.
2. Standardisierung von Namenskonventionen
Verwenden Sie einheitliche, beschreibende Namen für Tabellen und Felder. Vermeiden Sie Abkürzungen, die missverstanden werden könnten. Verwenden Sie camelCase oder snake_case, je nach den organisatorischen Standards.
3. Umfassen Sie sowohl technische als auch geschäftliche Metadaten
Dokumentieren Sie nicht nur den Datentyp. Erklären Sie, was das Feld bedeutet, wie es verwendet wird und welche Geschäftsregeln gelten. Beziehen Sie die Geschäftsanwender in diesen Prozess ein.
4. Eigentümerschaft zuweisen
Jedes Datenelement sollte einen Dateneigentümer oder -verwalter haben, der für die Richtigkeit, Aktualisierung und Qualität der Daten verantwortlich ist.
5. Verwenden Sie eine zentralisierte, zugängliche Plattform
Speichern Sie Ihr Datenwörterbuch an einem Ort, an dem alle Beteiligten darauf zugreifen können. Vermeiden Sie im Silo . Erwägen Sie den Einsatz von Metadaten für den dynamischen
Zugriff.
6. Automatisieren, wo möglich
Verwenden Sie Tools oder Skripte, um Metadaten direkt aus den Datenbanksystemen zu ziehen, um manuelle Fehler zu vermeiden und das Wörterbuch auf dem neuesten Stand zu halten.
7. Beziehungen dokumentieren
Erfassen Sie Beziehungen zwischen Datenelementen, insbesondere systemübergreifend. Dies unterstützt die Auswirkungsanalyse, Datenintegration und Fehlerbehebung.
8. Auf dem neuesten Stand halten
Das größte Risiko bei Datenwörterbüchern ist veralteter Inhalt. Führen Sie einen regelmäßigen Überprüfungs- und Aktualisierungsprozess ein, insbesondere nach Systemänderungen.
9. Nutzer gestalten
Verwenden Sie eine einfache Sprache und vermeiden Sie übermäßigen Fachjargon. Das Wörterbuch sollte sowohl von technischen als auch von nicht-technischen Interessengruppen genutzt werden können.
10. Integration mit Data Governance
Behandeln Sie das Datenwörterbuch als lebendige Komponente Ihrer Data Governance . Setzen Sie es ein, um Richtlinien durchzusetzen, die Qualität zu überwachen und die Verantwortlichkeit zu verbessern.
Datenwörterbücher und die Actian Data Intelligence Plattform
Durch das Verständnis und die effektive Implementierung von Datenwörterbüchern können Unternehmen einen größeren Wert aus ihren Datenbeständen schöpfen, die Zusammenarbeit verbessern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen - und das alles bei gleichzeitiger Risikominderung und erhöhter Datentransparenz.
Die Actian Data Intelligence Platform bietet Tools für Data Governance, verfolgt die Datenherkunft und wird von einer Knowledge Graph Technologie unterstützt, die Unternehmen hilft, die Verbindungen zwischen Datensätzen zu verstehen. Planen Sie eine Demo der Plattform, um ihre Funktionen zu sehen.