Der Enterprise Datenkatalog
In dieser Vorabveröffentlichung von O’Reilly untersucht Ole Olesen-Bagneux, wie sich Unternehmensdatenkataloge im Zeitalter der KI weiterentwickeln.
Seit Jahrzehnten haben Suchmaschinen die Art und Weise verändert, wie Menschen Informationen im Internet finden. Heute verändert künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten durchsuchen und nutzen. Datenkataloge sind nicht mehr nur Systeme zur Erfassung und Verwaltung von Daten. Sie liefern nun wichtige Metadaten semantischen Kontext für moderne KI-Systeme.
Auf der Grundlage von Datenmanagement Bibliotheks- und Informationswissenschaft untersucht dieses Buch, wie Metadaten, Unternehmensontologien, Wissensgraphen, Lineage und Governance Organisationen dabei helfen, die unternehmensweite Suche, Daten-Discovery und die Erklärbarkeit von KI zu verbessern.
KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmensdaten durchsucht und interpretiert werden.
Die herkömmliche Unternehmenssuche konzentrierte sich auf das Auffinden von Datensätzen, Dokumenten und Dashboards. KI-Systeme stellen eine andere Herausforderung dar: Sie erfordern ein Verständnis des Kontexts.
Große Sprachmodelle und KI-Systeme sind auf Metadaten, Governance, Herkunftsnachweise und Ontologien angewiesen, um Informationen präzise abzurufen und zu interpretieren.
Dieses Buch untersucht, wie sich moderne Datenkataloge zu semantischen Systemen entwickeln, die sowohl die Suche durch Menschen als auch den KI-gestützten Abruf unterstützen. Anstatt Metadaten passive Dokumentation zu betrachten, zeigt „The Enterprise Datenkatalog, 2. Auflage, wie Metadaten einem aktiven Kontext für KI-Systeme und die unternehmensweite Suche Metadaten .
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Über das Buch
Die meisten Unternehmen betrachten Datenkataloge nach wie vor in erster Linie als Werkzeuge für die Suche, die Datenverwaltung oder die Einhaltung von Vorschriften. KI-Systeme stellen jedoch eine andere Herausforderung dar: Sie erfordern ein Verständnis des Kontexts.
Dieses Buch untersucht, wie Metadaten, Ontologien, Wissensgraphen, Herkunftsnachweise, Governance und semantische Architekturen Unternehmen dabei helfen, die Erklärbarkeit, Auffindbarkeit, Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI zu verbessern. Außerdem wird beleuchtet, wie moderne Standards und Ansätze die Art und Weise verändern, wie KI-Systeme mit Unternehmensdaten interagieren.
Anstatt sich auf einen einzelnen Anbieter oder einen bestimmten Technologie-Stack zu konzentrieren, ist das Buch technologieunabhängig und stellt praktische Architekturmuster und Prinzipien für den Aufbau skalierbar Metadaten Governance-Architekturen für KI vor.
„Der Datenkatalog nicht mehr nur ein System zum Auffinden von Daten – er entwickelt sich zu einer Kontextquelle für KI.“
— Ole Olesen-Bagneux
VP, Chief Evangelist, Actian
Inhalt
Vorab veröffentlichte Kapitel
Vorwort
Kapitel 1: Einführung in Datenkataloge
Kapitel 2: Daten organisieren: Entwurf einer robusten Architektur für die Suche
Kapitel 3: Daten durchsuchen: Konzepte, Funktionen, Mechanismen, Muster
Kapitel 4: Suche nach Datenmustern
Weitere Kapitel werden nach und nach über O’Reilly Early Release veröffentlicht.
Als Nächstes
Kapitel 5: Auf Daten zugreifen und diese beobachten
Kapitel 6: Endnutzer befähigen und Interessengruppen einbinden
Kapitel 7: Datenbereiche
Kapitel 8: Datenarchitektur, Anbieter und Nutzer
Kapitel 9: Datenprodukte und Datenverträge
Kapitel 10: verwalten : Das Lebenszyklusmanagement verbessern
Kapitel 11: Der Datenkatalog nun selbst eine Quelle
Kapitel 12: Das LLM + KG-Muster
Kapitel 13: Standards und KI
Was Sie lernen werden
✔️ Wie Metadaten KI-Systemen Kontext Metadaten
✔️ Wie moderne Datenkataloge die Datenermittlung, Governance und KI-Anwendungsfälle unterstützen
✔️ Warum Wissensgraphen und Ontologien den KI-Kontext und die Erklärbarkeit verbessern
✔️ Wie Lineage, Beobachtbarkeit und Governance vertrauenswürdige KI-Systeme unterstützen
✔️ Wie MCP- und agentische Architekturen mit Metadaten interagieren
✔️ Warum KI-Systeme einen semantischen Geschäftskontext benötigen und nicht nur Zugriff auf Rohdaten
✔️ Wie Unternehmen Datenkatalog für KI-Anwendungsfälle nutzen können
Für wen ist dieses Buch gedacht?
- Dateningenieure
- Datenwissenschaftler und Datenanalysten
- Fachleute für Datenmanagement Governance
- Chief Data Officers (CDOs)
- Leiter für Daten und künstliche Intelligenz (CDAIOs)
- Leiter für Informationssicherheit (CISOs)
- Datenschutzbeauftragte (DSB)
Über den Autor
Ole Olesen-Bagneux
VP, Chief Evangelist, Actian
Ole Olesen-Bagneux ist ein weltweit anerkannter Vordenker im Metadaten und Unternehmensdatenarchitektur. Als Vice President und Chief Evangelist bei Actian fördert er das Bewusstsein der Branche für moderne Ansätze in den Bereichen Datenintelligenz, Unternehmenssuche und Governance und treibt deren Einführung voran.
Als versierter Autor hat Ole Datenkatalog The Enterprise Datenkatalog O’Reilly, 2023) verfasst. Vor kurzem veröffentlichte er „Fundamentals of Metadaten (O’Reilly, 2025), in dem er eine neuartige Metadaten namens „Meta Grid“ vorstellt. Mit seinem Doktortitel in Bibliotheks- und Informationswissenschaft der Universität Kopenhagen bringt er eine einzigartige Perspektive mit, die eine Brücke zwischen traditioneller Informationswissenschaft und modernem Datenmanagement schlägt.
Zu seinen Branchenerfahrungen zählen Führungspositionen in den Bereichen Unternehmensarchitektur und Datenstrategie bei großen Pharmaunternehmen wie Novo Nordisk. Ole interessiert sich besonders für skalierbar Metadaten , Wissensgraphen und die Möglichkeit, Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten wirklich auffindbar und nutzbar zu machen.
