Datenkataloge sind ein wichtiger Bestandteil jeder Daten- (und Metadaten-)Managementstrategie. Angesichts der zunehmenden Komplexität von Datenökosystemen und des darin fließenden Datenvolumens muss der traditionelle Ansatz für einen Datenkatalog weiterentwickelt werden.
Um die Datenkatalogisierung zu überdenken, ist ein tieferer Kontext erforderlich. Breite der Datenquellenabdeckungund orchestrierte Automatisierung zur Abbildung und Katalogisierung sensibler und persönlicher Daten mit umfassenden Dateneinblicken – einschließlich aktive Metadaten, direkte und abgeleitete Attribute und Klassifikatoren.
Datenintelligenz ist heute eine treibende Kraft und ein Katalysator für Investitionen in Datenkataloge: Unternehmen müssen in der Lage sein, persönliche, sensible und situationsbezogene Daten in Kontext zu setzen, um den Nutzen des Metadatenmanagements zu nutzen. Dabei geht es nicht nur darum, wo und wie Daten gefunden werden, sondern auch darum, wie Datenelemente mit Geschäftsbegriffen in Zusammenhang stehen – und wie die Grundlage eines Datenkatalogs genutzt werden kann, um wichtige Aspekte des Datenverständnisses wie Datenqualität und -herkunft zu verfeinern.
Ohne die Fähigkeit, zusätzliche Dateneinblicke und -perspektiven einzubeziehen, gehen viele Unternehmen unnötige Risiken ein: Die Fähigkeit zur Automatisierung der Datenintelligenz ermöglicht es Organisationen, ihre Daten optimal zu nutzen.
Durch das Management von Datenschutz- und Sicherheitsrisiken und die gleichzeitige Bereitstellung einer umfassenderen Sicht auf die Daten durch automatisierte Erkennung und Klassifizierung können Unternehmen ihre Daten besser nutzen, Risiken reduzieren und mehr Kontext und höhere Genauigkeit für erweiterte Analysen erzielen.
Inventarisierung verteilter und isolierter Datenbestände
Zwei der dringendsten operativen Herausforderungen bei herkömmlichen Datenkatalogen sind die begrenzte Abdeckung von Unternehmensdatenquellen und der Grad der manuellen Kuration erforderlich, um Datenelemente im Datenkatalog mit Beschreibungen zu versehen.
Es müssen effektive Datenkataloge mit der Fähigkeit zur Skalierung bereitgestellt werden, alle Datenquellen abdecken, in denen sensible und persönliche Daten gespeichert sind, automatisch mit den richtigen Daten füllen (und Geschäftsbegriffs-Tags verbreiten) und über rein technische Metadaten hinausgehen, um den nötigen Kontext für eine datenschutzbewusste Datenverwaltung bereitzustellen. Es ist entscheidend, alle Daten eines Unternehmens finden und inventarisieren zu können – unabhängig von der Art der Daten, ihrem Speicherort und davon, ob bekannt ist, um welche Daten es sich handelt.
Um Risiken zu managen und gleichzeitig Datenmanagement- und Analysestrategien voranzutreiben, nutzen Sie einen ML-erweiterten Katalog mit aktiven Metadaten und breiter Datenabdeckung. Die Einbindung der Klassifizierung durch maschinelles Lernen hilft Unternehmen, die Beziehungen zwischen Datenelementen systematisch aufzudecken, die Verknüpfung von Metadaten mit Datenelementen für Aktivitäten wie Datenschutz und Datenqualitätsbewertung zu automatisieren und Beziehungen zwischen Daten herzustellen, die sonst möglicherweise übersehen würden. Auf diese Weise erhalten Unternehmen einen einheitlichen Überblick über verteilte, isolierte Assets und können relevante Daten im gesamten Datenökosystem leichter inventarisieren und finden.
BigID kombiniert einen ML-erweiterten Katalog mit Einstufung, Korrelationund Clusteranalyse um ein tieferes Kontextbewusstsein für die Daten zu schaffen – und es Unternehmen zu ermöglichen, mehr aus ihren Daten herauszuholen und gleichzeitig sicherzustellen, dass Richtlinien zur Einhaltung des Datenschutzes und zur ethischen Nutzung der Daten durchgesetzt werden.
Katalog im Kontext
Durch die Darstellung, Beschreibung und Organisation von mehr Datentypen aus mehr Quellen in einem Datenkatalogerhalten Unternehmen eine konsolidierte Ansicht, die Datenschutz, Sicherheit und Geschäftseinblicke vereint – alles in einer zentralen Ansicht. Ein datenschutzbewusstes, einheitliches Dateninventar kombiniert Attribute, Metadaten und Kontext rund um die persönlichen und sensiblen Daten eines Unternehmens und ermöglicht so tiefere Einblicke und ein besseres Verständnis der Daten.
BigID erkennt und klassifiziert mehr Datentypen aus allen Datenquellen – von Data Lakes über Dateisysteme bis hin zu relationalen Datenbanken, unabhängig von deren Standort (lokal, hybrid und in Cloud-Umgebungen) – und erstellt so ein einheitliches Inventar, das es Datenverwaltern ermöglicht, intelligente Entscheidungen im gesamten Ökosystem eines Unternehmens zu treffen. Durch die Nutzung von ein tiefgreifender EntdeckungsansatzBigID kann Beziehungen zwischen verbundenen und unterschiedlichen Datensätzen aufdecken und diese Erkenntnisse in den Datenkatalog integrieren.
Was sind aktive Metadaten?
Ein Datenkatalog-Ansatz der nächsten Generation berücksichtigt nicht nur technische, sondern auch geschäftliche und betriebliche Metadaten für zusätzlichen Kontext und datenbasierte Erkenntnisse. Durch die kontinuierliche Verknüpfung verschiedener Datentypen können Unternehmen fundiertere und intelligentere Entscheidungen rund um ihre Daten treffen.
Aktive Metadaten konzentrieren sich auf das Verbinden statt auf das Sammeln: Durch die Nutzung (passiver) Metadaten, die Organisationen bisher nur in regelmäßigen Abständen gesammelt haben, fügen sie nun Kontext hinzu. Aktive Metadaten verknüpfen all jene einzelnen Metadatenpunkte, die durch einen rein passiven Ansatz möglicherweise bereits veraltet sind. Gleichzeitig nutzen sie maschinelles Lernen, um Inhalte und Kontext hinzuzufügen, Datensätze zu verknüpfen und die richtigen Daten für Analyse, Governance und autonomes Datenmanagement zu finden.
Metadatenaustausch, Interoperabilität und offene Architekturen
Für eine vollständige Transparenz über Daten und Silos hinweg ist die Integration mit anderen Katalog-, Datenverwaltungs- und Governance-Technologien wichtig: Unternehmen müssen in der Lage sein, Daten, Tags und Metadaten mit anderen Katalogen auszutauschen, Geschäftsbegriffe anzuwenden, Datenhierarchien zu nutzen, Ergebnisse zu aggregieren und Datenkontext einzubinden.
Um den Wert und Nutzen des gesamten Datenökosystems zu steigern, hat BigID einen bidirektionalen Metadatenaustausch geschaffen. Dieser ermöglicht es Unternehmen, Geschäftsglossare zu importieren, Fachbegriffe abzubilden und ihre Governance-Landschaft für eine automatisiertere Richtlinienverwaltung und -durchsetzung zu konsolidieren. Durch die Nutzung eines bidirektionalen, erweiterbaren Metadatenaustauschs profitieren Unternehmen von den grundlegenden Elementen der Datenermittlung und -klassifizierung und können gleichzeitig traditionelle Metadatenmanagementlösungen – von Katalogen bis hin zu Governance-Workflows – integrieren und erweitern.
Der BigID-Ansatz für Datenkataloge
Ein ML-gesteuerter Datenkatalog ist der erste Schritt im Metadatenmanagement, um Daten zu entdecken, zu identifizieren, zu klassifizieren und zu verwalten. BigID nutzt einen ML-gesteuerten Datenkatalog, um die Datensuche zu automatisieren und manuelle Arbeitsabläufe zu optimieren. Dies sorgt für höhere Genauigkeit, Datenintelligenz und eine schnellere Wertschöpfung.
- Katalog im Kontextt: Sehen Sie Attribute, Metadaten und Kontext rund um Ihre Daten (PI, PII, sensible Daten, Datenbeziehungen), um intelligente Entscheidungen zu treffen
- Ganzheitliche Betrachtung: Wir sammeln nicht nur Daten, sondern verknüpfen sie auch. Unser Katalog ist kontext- und inhaltsbewusst und schafft Mehrwert durch die Verknüpfung verschiedener Datentypen, um das Gesamtbild zu erhalten.
- Transparenz über Silos hinweg: Erhalten Sie eine konsolidierte Ansicht der Daten Ihres Unternehmens, einschließlich persönlicher, vertraulicher und Metadaten (sogar aggregierte Ergebnisse aus anderen Katalogen und Eingaben).
Sehen Sie den BigID-Ansatz für Datenkataloge in Aktion mit einem Live-Demo – oder laden Sie das Whitepaper herunter Datenkatalog 2.0: Datenkataloge neu denken.
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