Was ist ein Datenmarktplatz?

Einleitung

Ein Datenmarktplatz ist ein Ort, an dem Data Governance, Datenprodukte und Self-Service in einer einzigen operativen Ebene zusammenlaufen. Unternehmen, die Marktplätze aufbauen oder einführen, lösen damit ein konkretes Problem: Daten sind vorhanden, Nutzer benötigen sie, doch der Weg vom Erzeuger zum Verbraucher ist langsam, unkontrolliert und in jedem Schritt auf manuelle Eingriffe angewiesen. Die Begriffe in diesem Glossar definieren die Fähigkeiten, Rollen und Architekturkomponenten, die Unternehmensdatenmarktplätze zuverlässig, kontrolliert und skalierbar machen.

Kernkonzept

Was ist ein Datenmarktplatz?

Ein Datenmarktplatz ist eine regulierte Plattform, auf der Datenanbieter kuratierte, dokumentierte Datenbestände veröffentlichen und Datennutzer diese Bestände On Demand entdecken, bewerten und darauf zugreifen können. Er verbindet die Auffindbarkeit eines Datenkatalog mit den Transaktions- und Fähigkeiten , damit Daten auf strukturierte und nachvollziehbare Weise zwischen Erstellern und Nutzern ausgetauscht werden können.

Das Konzept entstand aus einem praktischen Misserfolg. Die meisten großen Unternehmen haben über Geschäftsbereiche, Cloud und Betriebssysteme hinweg umfangreiche Datenbestände angehäuft. Diese Bestände sind zwar technisch zugänglich, aber praktisch unsichtbar: Die Nutzer wissen nicht, dass sie existieren, können ihre Qualität oder Eignung für bestimmte Zwecke nicht beurteilen und haben keinen geregelten Weg, auf sie zuzugreifen, ohne eine Anfrage über ein Data-Engineering-Team zu leiten. Die Folge sind Doppelarbeit, uneinheitliche Definitionen und Analysen, die auf Daten basieren, die niemand validiert hat.

Ein Datenmarktplatz löst dieses Problem, indem er Datenprodukte über eine Self-Service auffindbar, dokumentiert und zugänglich macht und gleichzeitig die Governance-Kontrollen beibehält, die festlegen, wer unter welchen Bedingungen auf welche Daten zugreifen darf. Der Anbieter veröffentlicht ein Datenprodukt auf dem Marktplatz zusammen mit Dokumentation, Qualitätsbewertungen, Informationen zur Datenherkunft und Zugangsbedingungen. Der Nutzer findet es, bewertet es und fordert es an oder abonniert es. Die Plattform verwaltet die Transaktion, setzt die Zugriffsrichtlinien durch und protokolliert die Nutzung.

In der Praxis richten sich Unternehmensdatenmarktplätze an drei unterschiedliche Zielgruppen. Geschäftsanwender wünschen sich Self-Service auf vertrauenswürdige Daten, ohne bei jeder Anfrage die IT-Abteilung einschalten zu müssen. Daten- und Plattformteams möchten die Anzahl der Ad-hoc-Anfragen reduzieren und sicherstellen, dass Daten, die ihren Zuständigkeitsbereich verlassen, dokumentiert und kontrolliert werden. Governance- und Compliance-Teams benötigen Transparenz darüber, welche Daten von wem und zu welchem Zweck genutzt werden. Ein gut konzipierter Marktplatz bedient alle drei Zielgruppen gleichzeitig.

Datenmarktplätze sind eine natürliche Erweiterung von Data-Mesh-Architekturen, in denen Fachteams Datenprodukte veröffentlichen, die unternehmensweit genutzt werden können. Sie sind jedoch kein ausschließliches Data-Mesh-Konzept – auch Unternehmen ohne formelle Mesh-Implementierungen Nutzen Marktplatzmodell, um den domänenübergreifenden Datenaustausch geregelt und Self-Service zu gestalten.

Begriffe im Glossar

Zugangskontrolle

Die Richtlinien und Mechanismen, die festlegen, welche Nutzer, Rollen und Systeme auf bestimmte Datenbestände in einem Marktplatz zugreifen dürfen. Die Zugriffskontrolle im Kontext eines Marktplatzes erfolgt auf mehreren Ebenen: Authentifizierung auf Plattformebene, Berechtigungen auf Datenbestands-Ebene, die festlegen, wer ein Datenprodukt anzeigen oder abonnieren darf, Kontrollen auf Feldebene, die den Zugriff auf sensible Spalten innerhalb eines ansonsten zugänglichen Datensatz einschränken, sowie zweckbezogene Kontrollen, die die Nutzung auf bestimmte genehmigte Anwendungsfälle beschränken.

Eine effektive Zugriffskontrolle ist das, was einen Datenmarktplatz von einem unkontrollierten Daten-Lake unterscheidet. Ohne sie Self-Service eines Marktplatzes Governance-Risiken: Jeder Nutzer einem Login kann auf jeden Datensatz zugreifen. Durch eine granulare Zugriffskontrolle, die in die Identitätsinfrastruktur eines Unternehmens integriert ist, können Self-Service Governance nebeneinander bestehen. Nutzer können Daten frei entdecken und anfordern; die Plattform setzt die vom Dateneigentümer festgelegten Zugriffsbedingungen durch.

Die Zugriffskontrolle erstellt zudem das Protokoll Compliance-Teams benötigen. Jede Zugriffsanfrage, jede Genehmigung und jeder Datenzugriff wird einem bestimmten Nutzer, einer bestimmten Rolle und einem bestimmten Asset zugeordnet und liefert so die für die aufsichtsrechtliche Berichterstattung erforderlichen Unterlagen, ohne dass eine manuelle Rekonstruktion erforderlich ist.

Verwandte Begriffe: Data Governance, Daten-Stewardship, Nutzungsrichtlinien, Datenprodukte

Datenkatalog im Zusammenhang mit einem Marktplatz)

Die Erkennungs- und Bestandserfassungsschicht, die einem Datenmarktplatz zugrunde liegt. Eine Datenkatalog indiziert Datenbestände, deren Metadaten, Eigentumsverhältnisse, Herkunft und Qualitätskontext und macht sie durchsuchbar. Ein Marktplatz erweitert den Katalog um transaktionsbezogene Fähigkeiten: Zugriffsverwaltung, Lizenzbedingungen, Nutzungsnachverfolgung und Verbrauchs-Workflows.

Diese Unterscheidung ist aus operativer Sicht von Bedeutung. Ein Katalog informiert die Nutzer darüber, welche Daten vorhanden sind und was sie bedeuten. Ein Marktplatz ermöglicht es den Nutzern, aktiv damit umzugehen – Zugriff anzufordern, ein Datenprodukt zu abonnieren, ihre Nutzung zu verfolgen und Benachrichtigungen zu erhalten, wenn sich die Daten ändern. Unternehmen, die über einen Katalog, aber keinen Marktplatz verfügen, weisen in der Regel eine gute Datentransparenz, aber eine schlechte Datenzugänglichkeit auf: Die Nutzer können Daten zwar finden, haben jedoch keinen Zugriff darauf, ohne ein Ticket zu eröffnen.

Einige Plattformen behandeln den Katalog und den Marktplatz als separate Systeme, die miteinander integriert sind. Andere betrachten sie als zwei Oberflächen derselben Plattform. So oder so Metadaten die Metadaten , die die Angebote auf dem Marktplatz vertrauenswürdig machen: Ein auf einem Marktplatz gelistetes Datenprodukt ohne Metadaten in Katalogqualität Metadaten eine „Black Box“, für deren Bewertung den Verbrauchern jegliche Grundlage fehlt.

Verwandte Begriffe: Daten-Discovery, Metadaten , Datenprodukte, aktive Metadaten

Datenvertrag

Eine formelle Vereinbarung zwischen einem Datenanbieter und einem Datenabnehmer, in der die Struktur, die Semantik, die Qualitätsstandards, die Aktualisierungshäufigkeit und die Governance-Bedingungen eines Datenprodukts festgelegt sind. Auf einem Marktplatz sind Datenverträge der Mechanismus, der die Verpflichtungen der Anbieter explizit festlegt und durchsetzbar macht.

Ein Datenvertrag legt fest, was ein Datensatz , welche Form er hat, welche Qualität der Anbieter garantiert, wie grundlegende Änderungen kommuniziert werden und welche Rechtsmittel den Nutzern bei Vertragsverletzungen zustehen. Ohne Verträge sind Datenprodukte auf Marktplätzen undokumentierte Versprechen. Mit Verträgen sind sie hingegen verwaltete Vermögenswerte mit klar definierter Verantwortlichkeit.

Datenverträge senken die Kosten für Fehler in nachgelagerten Prozessen. Wenn ein Produzent ohne Vorankündigung ein Schema ändert oder die Qualität verschlechtert, sind alle nachgelagerten Verbraucher davon unbemerkt betroffen. Ein Vertrag verpflichtet den Produzenten dazu, die Änderung zu versionieren, die Abonnenten zu benachrichtigen und für einen festgelegten Zeitraum die Abwärtskompatibilität zu gewährleisten. Die Verbraucher wissen, auf welcher Grundlage sie arbeiten, und können sich auf Änderungen einstellen, anstatt diese erst zu entdecken, wenn ihre Pipelines ausfallen.

Verwandte Begriffe: Datenprodukte, Data Governance, Daten-Stewardship, SLA, Datenherkunft

Datenaustausch

Der Prozess, bei dem Daten über einen geregelten, dokumentierten Kanal vom Anbieter zum Abnehmer gelangen. Im Zusammenhang mit einem Marktplatz bezieht sich der Begriff „Datenaustausch“ speziell auf die Transaktionsebene: den Workflow aus Anfrage, Genehmigung, Lizenzierung und Bereitstellung, der regelt, wie ein Abnehmer Zugang zu einem Datenprodukt erhält.

Der Datenaustausch kann intern erfolgen – wenn beispielsweise ein Geschäftsbereich einen regulierten Datensatz einem anderen teilt – oder extern, unter Einbeziehung von Drittanbietern, Partnern oder Kunden. Der externe Austausch bringt zusätzliche Anforderungen hinsichtlich Lizenzierung, Preisgestaltung, Nutzungsbeschränkungen und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften mit sich, die beim internen Austausch in der Regel nicht auftreten.

Die Steuerung des Datenaustauschs ist das, was einen Marktplatz von einem gemeinsam genutzten Laufwerk oder einer undokumentierten API unterscheidet. Jeder Datenaustausch wird unter Berücksichtigung einer festgelegten Zugriffsrichtlinie, eines bestimmten Nutzer einer bestimmten Rolle, eines angegebenen Zwecks und eines dokumentierten Datenprodukts protokolliert. Dieses Protokoll das Marktplatzmodell in regulierten Branchen vertretbar.

Verwandte Begriffe: Datenprodukte, Zugriffskontrolle, Nutzungsrichtlinie, Datenvertrag, Data Governance

Datenmonetarisierung

Die Praxis, aus Datenbeständen wirtschaftlichen Wert zu generieren, sei es durch den Verkauf oder die Vergabe von Lizenzen an externe Parteien oder durch die interne Bereitstellung dieser Daten, um produktivere Analysen und Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Bei der externen Monetarisierung werden Daten als Produkt aufbereitet und externen Käufern oder Partnern über einen Marktplatz mit einer entsprechenden Lizenz- und Preisinfrastruktur zur Verfügung gestellt. Bei der internen Monetarisierung werden Daten als gemeinsame Ressource betrachtet, deren umfassende Nutzung unternehmensweit geschäftlichen Mehrwert schafft.

Bei den meisten Implementierungen von Unternehmensdatenmarktplätzen steht zunächst die interne Monetarisierung im Vordergrund: Dabei sollen Daten, die in einem Teil des Unternehmens vorhanden sind, den Teams zur Verfügung gestellt werden, die sie benötigen, wodurch doppelte Datenerhebungen und Aufbereitungsarbeiten reduziert und die Zeit bis Erkenntnis verkürzt werden. Die externe Monetarisierung, bei der Unternehmen Daten an Dritte verkaufen, erfordert eine zusätzliche Compliance-Infrastruktur, rechtliche Prüfungen und Preismodelle.

Die Voraussetzungen für beide Formen der Monetarisierung sind dieselben: Datenprodukte müssen dokumentiert, einer Qualitätsbewertung unterzogen, verwaltet und über eine strukturierte Schnittstelle zugänglich sein. Daten, die nicht vertrauenswürdig sind, nicht beschrieben werden können oder ohne manuelle Unterstützung nicht genutzt werden können, haben weder intern noch extern einen Monetarisierungswert.

Verwandte Begriffe: Datenprodukte, Datenaustausch, Datenvertrag, Zugriffskontrolle, Data Governance

Datenprodukt

Ein kuratierter, dokumentierter und verwalteter Datenbestand, der zur Nutzung durch Dritte veröffentlicht wird. Ein Datenprodukt verfügt über einen festgelegten Eigentümer, ein dokumentiertes Schema, einen festgelegten Qualitätsstandard, eine Versionspolitik sowie einen Prozess zur Kommunikation von Änderungen an die Nutzer. Es wird mit derselben Sorgfalt verwaltet wie ein Softwareprodukt: Es verfügt über einen Lebenszyklus, eine Roadmap und eine Verantwortlichkeit für seine Zuverlässigkeit.

Das Konzept des Datenprodukts ist die grundlegende Einheit eines Datenmarktplatzes. Was auf einem Marktplatz gelistet, gefunden, abonniert und genutzt wird, ist keine rohe Tabelle oder Datei – es ist ein Datenprodukt, das aufbereitet, dokumentiert und an Qualitäts- und Governance-Standards angepasst wurde.

Der Unterschied zwischen einem Datenprodukt und einem Datensatz der Verantwortlichkeit. Ein Datensatz einfach. Ein Datenprodukt hingegen gehört einem Team, das für dessen Richtigkeit, Dokumentation, Zugriffsrichtlinien und fortwährende Zuverlässigkeit verantwortlich ist. Wenn bei einem Datensatz ein Problem auftritt, gibt es möglicherweise niemanden, an den man sich wenden kann. Wenn bei einem Datenprodukt ein Problem auftritt, ist der Eigentümer im Katalog namentlich genannt, hat den Datenvertrag unterzeichnet und ist für die Behebung des Problems verantwortlich.

Verwandte Begriffe: Datenvertrag, Data Governance, Daten-Stewardship, Datenkatalog, Datenaustausch

Datenherkunft

Die dokumentierte Historie der Herkunft, der Bewegung und der Transformation eines Datenbestands. Die Provenienz gibt Aufschluss darüber, woher die Daten stammen, wie sie erfasst oder generiert wurden, welche Verarbeitungsschritte sie durchlaufen haben und wie sie in ihre aktuelle Form gelangt sind. Im Kontext eines Marktplatzes bildet die Provenienz die Vertrauensgrundlage für jedes Datenproduktangebot.

Verbraucher, die ein Datenprodukt bewerten, stützen sich auf die Herkunftsnachweise, um festzustellen, ob die zugrunde liegenden Daten für ihren use case geeignet sind. Ein Datensatz aus einer seriösen Quelle durch dokumentierte, überprüfbare Transformationen Datensatz , ist vertrauenswürdiger als einer, dessen Herkunft undurchsichtig ist. Die Dokumentation der Herkunft ist zudem eine Compliance-Anforderung in regulierten Branchen, in denen Unternehmen die Herkunft und den Umgang mit Daten nachweisen müssen, die in regulierten Prozessen verwendet werden.

Die Provenienz steht im Zusammenhang mit der Datenverfolgbarkeit, unterscheidet sich jedoch von dieser. Die Datenverfolgbarkeit verfolgt, wie sich Daten durch technische Systeme bewegen. Die Provenienz umfasst den breiteren Kontext der Datenherkunft, einschließlich der externen Quelle, der Erhebungsmethodik, der Einwilligungsgrundlage für personenbezogene Daten sowie etwaiger externer Zertifizierungen oder Qualitätsbewertungen, die durchgeführt wurden, bevor die Daten in die Systeme der Organisation gelangten.

Verwandte Begriffe: Datenherkunft, Datenqualität, Datenverträge, Metadaten , Data Governance

Datenverantwortlicher (Rolle auf dem Marktplatz)

Im Kontext eines Marktplatzes ist der Datenverwalter die Person oder das Team, die bzw. das für die tägliche Verwaltung eines oder mehrerer Datenprodukte verantwortlich ist. Dazu gehören die Pflege der Dokumentation und Metadaten, die Überwachung der Qualitätsbewertungen, die Bearbeitung von Zugriffsanfragen, die Prüfung und Genehmigung von Abonnements, die Kommunikation von Änderungen an die Nutzer sowie die Zertifizierung von Datensätzen, die definierte Qualitätsstandards erfüllen.

Der Steward ist die operative Schnittstelle zwischen dem Produzenten, der die Daten generiert, und den Nutzern, die darauf angewiesen sind. Ohne einen aktiven Steward geraten Datenprodukte ins Trudeln: Metadaten , Qualitätsprobleme bleiben ungelöst, Zugriffsanfragen bleiben unbeantwortet. Der Eintrag auf dem Marktplatz bleibt zwar sichtbar, wird aber unzuverlässig.

In Organisationen mit formellen Data-Mesh-Implementierungen wird die Rolle des Stewards in der Regel auf die Domänen-Teams verteilt, von denen jedes für die Produkte verantwortlich ist, die seine Domäne veröffentlicht. In stärker zentralisierten Organisationen kann ein zentrales Data Governance die Verwaltung von Produkten über mehrere Domänen hinweg übernehmen. Beide Modelle funktionieren; entscheidend ist, dass jedes aufgeführte Produkt einen namentlich benannten, aktiven Steward hat.

Verwandte Begriffe: Daten-Stewardship, Data Governance, Datenprodukte, Datenvertrag, Zugriffskontrolle

Föderierter Datenmarktplatz

Eine Marktplatzarchitektur, in der Datenprodukte über mehrere verteilte Domänen oder Plattformen hinweg veröffentlicht und verwaltet werden, wobei eine einheitliche Such- und Verwaltungsschicht diese miteinander verbindet. In einem föderierten Modell werden die Daten nicht in ein zentrales Lager übertragen Lager sie verbleiben in der Domäne, in der sie erzeugt wurden, und der Marktplatz bietet eine einheitliche Schnittstelle, über die sie domänenübergreifend gefunden, bewertet und abgerufen werden können.

Föderierte Marktplätze sind in großen Unternehmen mit mehreren Cloud , in Geschäftsbereichen mit unterschiedlichen Datenplattformen oder in Organisationen üblich, die Datenhoheitsvorschriften unterliegen, welche den Datentransfer über geografische Grenzen hinweg einschränken. Die Föderationsschicht standardisiert das Metadaten , die Governance-Richtlinien und das Zugriffskontrollmodell, sodass die Nutzer eine einheitliche Schnittstelle vorfinden, unabhängig davon, wo sich die zugrunde liegenden Daten befinden.

Die Herausforderung bei der Steuerung in einem föderierten Modell besteht darin, sicherzustellen, dass verteilte Teams einheitliche Standards anwenden. Ohne ein gemeinsames Metadaten , Framework und ein Modell für Zugriffsrichtlinien entsteht durch die Föderation ein Marktplatz, auf dem jedes Angebot anders aussieht und Verbraucher Produkte nicht domänenübergreifend vergleichen können. Föderierte Steuerung – gemeinsame Standards mit dezentraler Durchsetzung – ist das, was die Föderation funktionieren lässt.

Verwandte Begriffe: Data Governance, föderierte Governance, Datenprodukte, Datenkatalog, Data Mesh

Metadaten Marktplatzkontext)

Die beschreibenden, strukturellen und operativen Informationen, die einem Datenprodukt-Eintrag auf einem Marktplatz beigefügt sind. Metadaten , was ein Datensatz (Schema, Felddefinitionen, Datentypen), woher er stammt (Herkunft und Datenherkunft), wem er gehört (Verwalter und Fachbereich), welche Qualitätsanforderungen er erfüllt (Qualitätsbewertungen, Zertifizierungsstatus) und welche Bedingungen für seine Nutzung gelten (Zugriffsrichtlinien, Lizenzbedingungen, Aufbewahrungsregeln).

Metadaten das, was einen Marktplatz-Eintrag nützlich macht und nicht nur zu einer bloßen Zierde werden lässt. Ein Eintrag, der Metadaten einem Namen und einer Beschreibung keine Metadaten enthält, bietet Verbrauchern keine Anhaltspunkte, anhand derer sie das Produkt bewerten können. Ein Eintrag mit vollständigen Metadaten Schema-Dokumentation, Qualitätsbewertungen, Herkunftsangaben, Angaben zum Eigentumsverhältnis, Anwendungsbeispiele und Zugangsbedingungen – gibt Verbrauchern alles, was sie benötigen, um zu entscheiden, ob das Produkt zu ihrem use case passt, use case jemanden fragen zu müssen.

Die Qualität der Metadaten , inwieweit der Marktplatz angenommen wird. Unternehmen, die als Voraussetzung für die Veröffentlichung in Metadaten investieren, stellen fest, dass die Nutzer den Marktplatz nutzen und den dort gefundenen Informationen vertrauen. Unternehmen, die unvollständige Einträge zulassen, stellen fest, dass die Nutzer den Marktplatz umgehen und wieder auf informelle Datenanfragen zurückgreifen.

Verwandte Begriffe: Metadaten , aktive Metadaten, Datenkatalog, Datenprodukte, Daten-Stewardship

Self-Service

Die Möglichkeit für autorisierte Nutzer, Datenprodukte über die Marktplatz-Oberfläche zu finden, zu bewerten und darauf zuzugreifen, ohne dass eine Einbindung des Data-Engineering- oder Plattform-Teams erforderlich ist. Self-Service das wichtigste Nutzer Wertversprechen eines Datenmarktplatzes: Er ersetzt den ticketbasierten, manuellen Prozess der Datenanforderung durch einen geregelten, automatisierten Workflow, den die Nutzer eigenständig abwickeln können.

Self-Service keine Governance Self-Service . Die Governance-Maßnahmen erfolgen bereits in der Veröffentlichungsphase – der Datenverwalter legt die Zugriffsrichtlinien fest, der Datenvertrag definiert die Qualitäts- und Nutzungsbedingungen, und die Infrastruktur zur Zugriffskontrolle stellt sicher, wer welche Daten abonnieren darf. Wenn ein Nutzer den Marktplatz erreicht, sind die Governance-Entscheidungen bereits getroffen und in der Datenliste festgeschrieben. Self-Service das Nutzererlebnis, das durch die Governance-Infrastruktur ermöglicht wird.

Der praktische Maßstab für Self-Service ist die Zeit bis zur Datenzugänglichkeit. In Organisationen ohne Marktplatz Datensatz Tage oder Wochen dauern, bis man Zugriff auf einen regulierten Datensatz erhält. In Organisationen mit einem gut ausgebauten Marktplatz kann ein Nutzer entsprechenden Berechtigungen ein Datenprodukt innerhalb von Minuten finden, bewerten, anfordern und Zugriff darauf erhalten. Diese Verringerung der Reibungsverluste fördert die Akzeptanz und reduziert die Anzahl informeller Datenanfragen, die die Kapazitäten des Datenteams beanspruchen.

Verwandte Begriffe: Daten-Discovery, Zugriffskontrolle, Datenprodukte, Data Governance, Datenkatalog

SLA service level agreement, im Datenkontext)

Eine Zusage eines Product Owner Nutzern, in der die Qualitäts-, Verfügbarkeits- und Zuverlässigkeitsstandards festgelegt sind, die das Produkt erfüllen wird. Im Kontext eines Marktplatzes umfasst ein SLA die Aktualisierungshäufigkeit (wie oft der Datensatz aktualisiert Datensatz ), die Verfügbarkeit (welche Betriebszeit das Produkt garantiert), Qualitätsschwellenwerte (welche Nullraten, Vollständigkeitsgrade oder Genauigkeitswerte zugesichert werden) sowie die Reaktionszeit bei Störungen (wie schnell Qualitätsprobleme nach ihrer Meldung behoben werden).

SLAs machen Datenprodukte zu einer verlässlichen Infrastruktur und nicht nur zu Ressourcen, die nach bestem Bemühen bereitgestellt werden. Ein Nutzer, der auf der Grundlage eines Datenprodukts aus einem Marktplatz eine Analyse-Pipeline oder ein KI-Modell aufbaut, muss wissen, ob die Daten, auf denen er aufbaut, auch morgen noch verfügbar sein werden, wie aktuell sie sein werden und was passiert, wenn die Qualität nachlässt. Ohne ein SLA gibt es auf diese Fragen keine dokumentierte Antwort.

SLAs stehen in Zusammenhang mit Datenverträgen, unterscheiden sich jedoch von diesen. Ein Datenvertrag definiert die Struktur und Semantik eines Datenprodukts. Ein SLA die damit verbundenen Leistungszusagen SLA . Ein ausgereiftes Datenprodukt verfügt in der Regel über beides: einen Vertrag, der festlegt, um welche Daten es sich handelt, und ein SLA festlegt, wie zuverlässig diese bereitgestellt werden.

Verwandte Begriffe: Datenvertrag, Datenprodukte, Daten-Stewardship, Datenqualität, Data Governance

Nutzungsrichtlinien

Die Regeln, die festlegen, wie ein Datenprodukt genutzt werden darf, nachdem einem Nutzer Zugriff gewährt wurde. Die Nutzungsrichtlinien legen zulässige Anwendungsfälle, Einschränkungen hinsichtlich der Weitergabe oder Wiederveröffentlichung, Aufbewahrungs- und Löschpflichten für die Kopie des Nutzers, Anforderungen hinsichtlich der Anonymisierung oder Aggregation vor der Verwendung in externen Veröffentlichungen sowie etwaige geltende Lizenzbedingungen fest.

Nutzungsrichtlinien sind besonders wichtig für Datenprodukte, die personenbezogene Daten, geschützte Geschäftsinformationen oder Daten enthalten, die unter Lizenz von externen Anbietern bezogen wurden. In jedem Fall schränken die mit den Originaldaten verbundenen Nutzungsbedingungen ein, was der Nutzer mit seiner Kopie tun darf, und der Marktplatz dient als Mechanismus zur Kommunikation und Durchsetzung dieser Einschränkungen.

In der Praxis werden Nutzungsrichtlinien im Rahmen des Workflows für Zugriffsanfragen den Datenproduktlisten beigefügt. Wenn ein Nutzer Zugriff beantragt, muss er die Nutzungsrichtlinie prüfen und akzeptieren, bevor ihm der Zugriff gewährt wird. Diese Zustimmung wird protokolliert, wodurch eine nachprüfbare Aufzeichnung Zustimmung des Nutzers zu den Bedingungen entsteht. Verstöße gegen die Nutzungsrichtlinie können dann durch Zugriffsprotokollierung und Nutzungsüberwachung aufgedeckt werden.

Verwandte Begriffe: Zugriffskontrolle, Data Governance, Datenvertrag, Datenaustausch, Datenmonetarisierung

Wichtige Vergleiche

Datenmarktplatz vs. Datenkatalog

Interner vs. externer Datenmarktplatz