Was gehört zur Metadaten ?

Metadaten ist zu einer der zentralen Säulen moderner Datenstrategien geworden. Da Unternehmen mehr Daten als je zuvor sammeln, speichern und verarbeiten, istdas Metadatenmanagement für die Aufrechterhaltung von Klarheit, Beständigkeit und Kontrolle unerlässlich geworden. Aber was genau gehört zu Metadaten effektiven Metadaten ? Was macht sie erfolgreich und warum konzentrieren sich so viele Unternehmen darauf?

Dieser Artikel befasst sich mit allen Aspekten der Metadaten : ihren Komponenten, den beteiligten Rollen, den erforderlichen Prozessen und den Gründen, warum sie zu einer strategischen Notwendigkeit geworden ist. Am Ende werden Sie ein umfassendes Verständnis davon haben, was erforderlich ist, um ein starkes Metadaten aufzubauen und aufrechtzuerhalten.

Metadaten verstehen Metadaten ihre strategische Bedeutung

Bevor wir uns mit Data Governancezu tauchen, ist es hilfreich, zu klären, was Metadaten sind. Metadaten oft als „Daten über Daten“ beschrieben, aber diese einfache Definition unterschätzt ihre Bedeutung. Metadaten Kontext und machen Daten nutzbar, auffindbar, vertrauenswürdig und interpretierbar.

Metadaten umfassen Metadaten :

• Beschreibende Metadaten, die Informationen über die Herkunft des Datensatz Autor, Dateigröße, Änderungsdatum usw.) enthalten.
• Strukturelle Metadaten, die sich mit der Strukturierung von Daten befassen (Informationsketten, Datentypen usw.).
• Administrative Metadaten, die sich mit allgemeinen Verwaltungsinformationen befassen, z. B. wer der Datenverwalter ist und wie oft der Datensatz aktualisiert werden Datensatz .
• Referenzmetad Metadaten, einschließlich Informationen über die Quelle und Qualität der Daten.
• Rechtliche Metadaten wie z. B. wer das Urheberrecht an dem Datensatz besitzt, Informationen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften usw.

Ohne Governance Metadaten unvollständig, inkonsistent oder einfach ignoriert werden. Moderne Unternehmen sind auf Metadaten angewiesen, um ein gemeinsames, konsistentes und zuverlässiges Verständnis von Informationen über Systeme und Stakeholder hinweg zu schaffen.

Warum Metadaten wichtig ist

Warum also beginnen Unternehmen und Organisationen damit, Metadaten zu einem zentralen Bestandteil ihrer Geschäftstätigkeit zu machen? Nachfolgend haben wir einige Gründe dafür aufgelistet.

1. Vertrauenswürdige Daten für Entscheidungsfindung

Datengestützte Entscheidungsfindung von vertrauenswürdigen, hochwertigen Daten Entscheidungsfindung . Metadaten stellt sicher, dass Definitionen, Herkunft und Transformationen klar sind, sodass Entscheidungsträger genau wissen, was Zahlen und Kennzahlen bedeuten.

2. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikominderung

Vorschriften wie DSGVO, HIPAA und CCPA verlangen von Unternehmen eine sorgfältige Kontrolle ihrer Daten: Wer ist deren Eigentümer, wer hat Zugriff darauf, wie werden sie klassifiziert und wohin fließen sie? Metadaten schafft die Struktur, die zur Nachweisführung der Compliance erforderlich ist.

3. Verbesserte Daten-Discovery Self-Service

Mitarbeiter verbringen weniger Zeit mit der Suche nach Daten und mehr Zeit mit deren Nutzung. Metadaten unterstützt Kataloge, Glossare, Herkunftsdiagramme und Suchfunktionen, mit denen Analysten und Geschäftsanwender schnell finden, was sie benötigen.

4. Qualität und Beständigkeit Datenökosystem

Viele Unternehmen haben Daten, die über mehrere Plattformen verteilt sind – Data Warehouses, Data Lakes, Cloud , Anwendungen und Systeme von Drittanbietern. Governance sorgt dafür, dass Metadaten konsistent, aufeinander abgestimmt und standardisiert Metadaten .

5. Effizienz in Datenverarbeitung und Betrieb

Ingenieure Nutzen zuverlässigen, aktuellen technischen Metadaten. Diese Unterstützung trägt dazu bei, Fehler zu reduzieren, die Fehlerbehebung zu vereinfachen und die Integrationsarbeit zu optimieren.

Kernkomponenten der Metadaten

Metadaten effektive Metadaten lässt sich nicht mit einem einzigen Tool oder einer einzigen Richtlinie erreichen. Es handelt sich um ein vielschichtiges Framework Menschen, Prozesse, Technologien und Standards Framework . Nachfolgend sind die wichtigsten Komponenten aufgeführt.

1. Metadaten und Vision

Eine klare Vision definiert, was Metadaten erreichen will. Dazu gehören:

• Organisatorische Ziele (z. B. Compliance, Analysefähigkeit, Standardisierung).
• Umfang der Metadaten regelnden Metadaten .
• Priorisierung (z. B. mit Metadaten mit Herkunft beginnen).
• Erwartete Auswirkungen auf Prozesse und Technologie.
• Erfolgskennzahlen und KPIs.

Viele Unternehmen beginnen damit, Schwachstellen zu identifizieren – wie inkonsistente KPIs oder unklare Datenherkunft – und nutzen diese, um ihre Strategie zu gestalten.

2. Metadaten und -Richtlinien

Sobald die Strategie festgelegt ist, muss die Organisation Regeln und Rahmenbedingungen für die Verwaltung Metadaten schaffen. Diese regeln:

Namenskonventionen

• Wie Datenelemente, Tabellen, Felder und Geschäftsbegriffe benannt werden.
• Verwendung von Präfixen oder Suffixen.
• Verwendung einer einheitlichen Terminologie.

Geschäftliche Definitionen

• Standarddefinitionen für KPIs.
• Regeln für den Umgang mit Synonymen.
• Zuordnung zwischen Geschäftsbegriffen und technischen Elementen.

Standards für Abstammung und Rückverfolgbarkeit

• Mindestanforderungen an die Angaben zur Abstammung.
• Wie Transformationen dokumentiert werden sollten.
• Erforderlicher Automatisierungsgrad im Vergleich zur manuellen Annotation.

Eigentums- und Verwaltungszuständigkeiten

• Identifizierung von Dateneigentümern, -verwaltern und -verantwortlichen.
• Festlegen, wer für Metadaten verantwortlich ist.

Klassifizierungs- und Sensitivitätsregeln

• Wie Daten kategorisiert werden (öffentlich, vertraulich, eingeschränkt).
• Stewards sind für die Kennzeichnung und Etikettierung verantwortlich.

Datenlebenszyklus und Aufbewahrung Metadaten

• Wie Metadaten mit Datenänderungen Metadaten .
• Anforderungen an Versionierung und Auditing.

Metadaten starke Metadaten hängt von diesen Standards ab. Ohne sie werden Metadaten inkonsistent, veraltet oder unvollständig.

3. Metadaten und -Integration

Metadaten aus mehreren Quellen erfasst werden, darunter:

• Datenbanken und Data Warehouses.
• Datenseen.
• ETL-/ELT-Pipelines.
• APIs und Anwendungsprotokolle.
• BI-Tools.
• Cloud .
• Datenmodellierungswerkzeuge.

Organisationen nutzen in der Regel automatisierte Harvester oder Konnektoren in Metadaten , um Metadaten großem Umfang zu sammeln.

Wichtige Überlegungen bei Metadaten sind unter anderem:

• Automatisierungsgrad: Wie viele Metadaten automatisch abgerufen werden und wie viele müssen manuell kuratiert werden?
• Häufigkeit: Wie oft Metadaten aktualisiert oder erneut erfasst Metadaten .
• Vollständigkeit: Welche Metadaten müssen erfasst werden?
• Integration: Ob Metadaten über verschiedene Systeme hinweg vereinheitlicht werden Metadaten .

Metadaten erfolgreiche Metadaten erfordert nicht nur das Sammeln Metadaten auch deren Integration, damit die Beziehungen zwischen den Systemen sichtbar werden.

4. Metadaten

Die Qualität Metadaten muss kontrolliert werden. Schlechte Metadaten zu einem schlechten Verständnis der Daten.

Wichtige Qualitätsdimensionen für Metadaten sind:

• Genauigkeit:Metadaten die zugrunde liegenden Daten korrekt beschreiben.
• Vollständigkeit: Fehlende Abstammungslinien, Definitionen oder Klassifizierungen können Analyse-Workflows unterbrechen.
• Aktualität:Metadaten den aktuellen Systemzustand widerspiegeln, insbesondere in sich verändernden Umgebungen.
• Beständigkeit: Ähnliche Datenelemente sollten denselben Regeln folgen.
• Einzigartigkeit: Doppelte oder widersprüchliche Definitionen untergraben das Vertrauen.
• Konformität:Metadaten den Governance-Standards entsprechen.

Metadaten prüfungen und -Metriken sollten Teil des Framework sein. Größere Organisationen legen häufig automatisierte Regeln fest, wie zum Beispiel:

• „Alle veröffentlichten Tabellen müssen einen Geschäftsinhaber haben.“
• „Alle PII-Felder müssen mit einer Klassifizierungskennzeichnung versehen sein.“
• „Jeder KPI muss einer dokumentierten Geschäftsdefinition zugeordnet sein.“

5. Metadaten und Rückverfolgbarkeit von Metadaten

Die Datenherkunft ist eine der wertvollsten Metadaten , da sie zeigt, woher Daten stammen, wie sie transformiert werden und wo sie verwendet werden.

Eine geregelte Abstammungslinie hilft Organisationen dabei:

• Verstehen Sie die Auswirkungen von Änderungen an vorgelagerten Systemen.
• Datenprobleme schneller diagnostizieren.
• Erfüllen Sie die Compliance-Anforderungen.
• Sorgen Sie für Transparenz bei Analysen und Berichten.
• Unterstützung von Datenmigrations- und Modernisierungsprojekten.

Es umfasst unter anderem folgende Punkte:

• Technische Abstammung (Pipelines, Transformationen, Tools).
• Geschäftslinie (wie Kennzahlen und KPIs mit Geschäftsprozessen zusammenhängen).
• Operative Abstammung (Ausführungen, Protokolle, Workflow-Status).

Eine hochwertige Abstammungslinie erfordert in der Regel eine Kombination aus automatischer Extraktion und manueller Anreicherung.

6. Rollen und Verantwortlichkeiten

Metadaten funktioniert am besten, wenn die Rollen klar definiert sind und im gesamten Unternehmen unterstützt werden. Zu den wichtigsten Rollen gehören:

Data Owners

In der Regel sind Führungskräfte für Datenbereiche verantwortlich und müssen für deren Genauigkeit, Sicherheit und Verwendung Rechenschaft ablegen.

Data Stewards

Dies sind praxisorientierte Experten, dieMetadaten , Definitionen, Klassifizierungen und DokumentationMetadaten verwalten .

Data Custodian

Technische Experten wie Ingenieure oder DBAs sind für Systeme und Pipelines verantwortlich.

Governance-Rat oder -Ausschuss

Als funktionsübergreifende Gruppe legt der Ausschuss oder Rat Richtlinien fest, löst Streitigkeiten und setzt Prioritäten.

Metadaten -Manager oder -Leiter

Der Manager oder Leiter überwacht das Programm, koordiniert die Governance-Maßnahmen und stellt die Einhaltung der Standards sicher.

Business Users

Beitragende zu Metadaten Feedback und Überprüfung.

Eine klare Verantwortlichkeit verhindert, Metadaten veralten oder ignoriert werden.

7. Metadaten , Kataloge und Technologien

Technologie spielt eine wichtige Rolle in Metadaten modernen Metadaten . Die meisten Unternehmen nutzen:

• Datenkataloge.
• Datenherkunftsplattformen.
• Metadaten stools.
• Data Governance .
• Wirtschaftsglossare.
• Master Datenmanagement .
• ETL-/ELT-Tools mit Metadaten .

Wichtige Fähigkeiten Plattformen bieten:

• Automatisierte Metadaten .
• Verwaltung von Geschäftsglossaren.
• Visualisierung der Abstammungslinie.
• Klassifizierung und Kennzeichnung.
• Qualitätsregelverwaltung.
• Steward-Workflows und Genehmigungsprozesse.
• Versionsverwaltung und Änderungsverfolgung.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle.

Gute Tools machen Governance skalierbar, schlechte Tools machen sie mühsam.

8. Prozesse und Arbeitsabläufe

Metadaten ist nur dann erfolgreich, wenn sie durch wiederholbare, klar definierte Prozesse unterstützt wird. Dazu gehören:

Prozesse Metadaten

• Hinzufügen neuer Geschäftsbedingungen.
• Dokumentation neuer Tabellen oder Pipelines.
• Aktualisierung Metadaten Systemänderungen.

Prüfungs- und Genehmigungsprozesse

• Steward und Eigentümer überprüfen die Zyklen.
• Qualitätskontrollen vor der Veröffentlichung.
• Änderungsanforderungs-Workflows.

Änderungsmanagement

• Versionskontrolle für Definitionen.
• Veraltete Elemente verwalten.
• Aktualisierung der Abstammungslinie nach Systemmigrationen.
• Auswirkungsanalyse für Änderungen am Datenmodell.

Laufende Verwaltungsprozesse

• Regelmäßige Überprüfung Metadaten .
• Glossarbereinigung.
• Abgleich von technischen und geschäftlichen Metadaten.

Vorfall- und Problemmanagement

• Meldung Metadaten oder -fehlern.
• Zuweisung von Sanierungsaufgaben.
• Verfolgung des Lösungsstatus.

Diese Prozesse stellen sicher, dass Metadaten über einen längeren Zeitraum hinweg genau und nützlich Metadaten .

9. Compliance, Sicherheit und Datenschutz

Metadaten überschneidet sich stark mit dem Datenschutz und der Datensicherheit. Metadaten Unternehmen dabei, Folgendes durchzusetzen:

• Richtlinien zur Datenklassifizierung.
• Zugangskontrollen und Berechtigungen.
• Verschlüsselungsanforderungen.
• Aufbewahrungs- und Löschregeln.
• Empfindliche Daten-Discovery.
• Risikobewertung und Audits.

Governance-Rahmenwerke müssen Folgendes gewährleisten:

• Jedes sensible Feld wird korrekt klassifiziert.
• Zugriffsrechte werden dokumentiert und überprüft.
• Metadaten für Audits erfasst.
• Die Abstammungslinie umfasst sensible Datenflüsse.
• Nicht konforme Systeme oder Datensätze werden identifiziert und behoben.

Metadaten ist oft eine der wichtigsten Säulen von Compliance-Programmen.

10. Kommunikation, Schulung und Kultur

Metadaten ist nicht nur eine technische Angelegenheit, sondern auch eine kulturelle. Damit Governance erfolgreich ist, muss Folgendes gegeben sein:

• Die Mitarbeiter müssen dessen Zweck verstehen.
• Stewards müssen geschult werden.
• Geschäftskunden müssen zur Teilnahme ermutigt werden.
• Führungskräfte müssen die Initiative unterstützen.
• Teams innerhalb der gesamten Organisation müssen eine einheitliche Terminologie verwenden.

Zu den gängigen Instrumenten zum Aufbau einer gemeinsamen Kultur gehören:

• Workshops zum Thema Datenkompetenz.
• Metadaten -Dokumentation.
• Governance-Leitfäden.
• Gemeinschaften für verantwortungsbewusstes Handeln.
• Interne Dashboards, die Metadaten anzeigen.

Eine starke Kultur sorgt dafür, dass Governance nicht nur eine Anweisung von oben bleibt, sondern zu einer gemeinsamen Verantwortung wird.

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