Datenwörterbuch

Was ist ein Datenwörterbuch?

A Datenwörterbuch ist eine zentralisierte Ressource, die die Struktur, den Inhalt und die Bedeutung von Daten innerhalb eines Systems oder einer Datenbank definiert und beschreibt. Es dient als Referenzhandbuch, das wichtige Metadaten über Datensätze dokumentiert, wie Feldnamen, Datentypen, zulässige Werte und Beziehungen zwischen Elementen. Das Hauptziel eines Datenwörterbuchs besteht darin, Beständigkeit und Klarheit darüber zu gewährleisten, wie Daten interpretiert, gemeinsam genutzt und von verschiedenen Teams verwendet werden.

Wenn Unternehmen wachsen und immer komplexere Datenarchitekturen einführen, wird ein Datenwörterbuch zu einem unverzichtbaren Werkzeug, um Verwirrung zu vermeiden, die Kommunikation zu verbessern und die Datenqualität zu verbessern. Zusammen unterstützen diese Tools Beständigkeit, Transparenz und effektive Zusammenarbeit zwischen Daten- und Geschäftsteams.

Warum sie wichtig sind

Ohne standardisierte Definitionen und Dokumentation können Teams Datenfelder falsch interpretieren, falsche Annahmen treffen oder doppelte Arbeit leisten. Ein Datenwörterbuch bietet eine einzige Quelle der Wahrheit, die die Abstimmung zwischen Abteilungen und Systemen fördert. Diese Beständigkeit trägt dazu bei, kostspielige Fehler bei der Berichterstattung, Analyse und Integration zu vermeiden.

Zu den wichtigsten Funktionen eines Datenwörterbuchs gehören:

• Förderung von Beständigkeit über Plattformen und Nutzer hinweg.
  
• Unterstützung von Datenqualität durch die Dokumentation gültiger Formate und Beschränkungen.
  
• Ermöglichung von Datenintegration mit klaren Zuordnungen zwischen Systemen.
  
• Verbesserung der Datenkompetenz durch zugängliche, strukturierte Informationen.
  
• Unterstützung von Compliance und Nachvollziehbarkeit mit formalisierten Metadaten.
  

Ob manuell erstellt oder automatisch generiert, ein Datenwörterbuch hilft Teams, sicher und effizient zu arbeiten.

Was sie typischerweise beinhalten

Die Struktur eines Datenwörterbuchs kann variieren, aber es dokumentiert in der Regel:

• Feld- oder Spaltennamen (z.B., kunde_id, bestellung_datum).
  
• Datentypen wie z.B. String, Integer, Datum oder Boolean.
  
• Beschreibungen die den Zweck der einzelnen Felder erklären.
  
• Standardwerte oder Einschränkungen, falls zutreffend.
  
• Verknüpfungen zwischen Tabellen oder Bezugsfeldern.
  
• Quellensysteme die angeben, woher die Daten stammen.
  
• Geschäftliche Definitionen um technische Begriffe mit dem Geschäftsverständnis in Einklang zu bringen.
  

Diese Informationen werden sowohl von Dateningenieuren als auch von Analytikern verwendet, um Datensysteme effektiv zu entwerfen, zu pflegen und zu interpretieren.

Vorteile der Pflege eines Data Dictionary

Ein gut gepflegtes Datenwörterbuch bietet eine Reihe von operativen und strategischen Vorteilen:

• Klarheit und Abstimmung über Abteilungen und Systeme hinweg.
  
• Reduzierte Fehler bei der Datennutzung, -umwandlung und -berichterstattung.
  
• Schnelleres Onboarding für neue Teammitglieder, die mit Daten arbeiten.
  
• Stärkere Governance durch Dokumentation der wichtigsten Datenattribute.
  
• Verbessertes Vertrauen in die für die Analyse und Entscheidungsfindung verwendeten Daten.

Datenwörterbuch vs. Geschäftsglossar vs. Datenkatalog

Datenwörterbücher, Geschäftsglossare und Datenkataloge sind zwar allesamt wertvolle Werkzeuge in einem Data Governance Framework, dienen aber unterschiedlichen Zwecken und Zielgruppen.

A Datenwörterbuch konzentriert sich auf die technische Struktur von Daten. Es definiert, wie Felder benannt, formatiert und in Beziehung zueinander gesetzt werden, was es besonders für Datentechniker und -entwickler nützlich macht.

A Wirtschaftsglossar definiert Geschäftskonzepte und Terminologie in einfacher Sprache. Es stimmt die Abteilungen auf gemeinsame Definitionen von Schlüsselbegriffen wie "Kunde", "Rechnung" oder "Umrechnung" ab. Dieses Tool ist für Geschäftsanwender, die Klarheit über die Bedeutung von Daten in einem geschäftlichen Kontext benötigen, unerlässlich.

A Datenkatalog bietet einen breiteren Überblick über die Datenumgebung. Er kombiniert häufig Elemente eines Datenwörterbuchs und eines Geschäftsglossars mit zusätzlichem Kontext wie Datenherkunft, Zugriffsberechtigungen und Nutzungsmetriken. Er soll den Nutzern helfen, Datensätze für die Verwendung in Analysen und Berichten zu entdecken und zu bewerten.

Zusammenfassung:

• Daten-Wörterbuch: Technische Beschreibungen von Feldern, Typen und Formaten.
  
• Business-Glossar: Klare, standardisierte Definitionen von Geschäftsbegriffen.
  
• Datenkatalog: Durchsuchbares Inventar von Datenbeständen mit Kontext für die Suche, den Zugriff und die Verwaltung.
  

Zusammen unterstützen diese Tools Beständigkeit, Transparenz und eine effektive Zusammenarbeit zwischen Daten- und Geschäftsteams.

Actian und Datenwörterbücher

Actian Data Intelligence Platform unterstützt die Erstellung und Nutzung von Datenwörterbüchern durch die automatische Erfassung und Offenlegung von Metadaten in verschiedenen Systemen. Dazu gehören Feldnamen, Formate, Abstammung und Beziehungen zwischen Datenelementen. Teams können auf diese Informationen über eine zentrale Schnittstelle zugreifen, die Struktur und Klarheit in ihre Datenumgebungen bringt.

Durch die Pflege präziser Metadaten in Echtzeit hilft Actian Unternehmen sicherzustellen, dass Daten abteilungsübergreifend einheitlich definiert und gut verstanden werden. Die Plattform macht diese Informationen sowohl für technische als auch für geschäftliche Nutzer nutzbar, verbessert die Kommunikation, reduziert Risiken und unterstützt eine starke Data Governance. Als Teil einer umfassenderen Data-Intelligence-Strategie verbessert ein gut strukturiertes Data Dictionary das Vertrauen und die Transparenz über den gesamten Lebenszyklus der Daten. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.