Metadaten ist das Lebenselixier von modernes Datenmanagement – Sie sind der Schlüssel, um Ihren Daten vertrauen zu können, bessere Entscheidungen rund um Ihre Daten zu treffen und den Wert Ihrer Daten voll auszuschöpfen. Einfach ausgedrückt sind Metadaten die Daten über die Daten. Metadaten können Aufschluss darüber geben, ob Daten vertraulich sind (z. B. nur intern), finanziell (eine Kreditkartennummer) oder sollten geschützt werden (persönliche Daten über Kunden) – und können als technisch, geschäftlich, betrieblich, erweitert und abgeleitet kategorisiert werden.
Datenmanagementdisziplinen wie Data Governance, Customer 360, DataOps, Datenstruktur und die Durchsetzung des Datenschutzes basieren allesamt auf wichtigen Metadaten. Gleichzeitig basieren Initiativen in den Bereichen Datenwissenschaft und -analyse auf der Fähigkeit, Metadaten mithilfe künstlicher Intelligenz zu durchsuchen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Eine große Herausforderung für herkömmliche Metadatenmanagement-Lösungen besteht darin, dass sich viele Aktivitäten auf das Suchen und Katalogisieren statischer Metadaten (oft manuell) konzentrieren. Viele Metadaten-Repositories sind veraltet und erfüllen nicht die Echtzeitanforderungen von BI und Data Science. Dieser passive Metadatenansatz ist für Daten-Governance und Compliance nicht mehr geeignet und für die heutige Datenumgebung nicht skalierbar. Erschwerend kommt hinzu, dass die fehlende genaue Identifizierung der Metadaten und der zugrunde liegenden Daten die Umsetzungsmöglichkeiten für Sicherheits-, Datenschutz- oder Governance-Programme deutlich einschränkt.
Warum aktive Metadaten die Spielregeln ändern
Organisationen werden zunehmend abhängig von aktive MetadatenDer „aktive“ Teil erweitert den alten passiven Ansatz. Dies bedeutet, Metadaten in Echtzeit zu erfassen und zu erfassen, was einen stets aktuellen und genauen Datenkatalog erfordert. „Aktiv“ bezieht sich auch auf die Ableitung von Metadatenattributen, die verwendet werden können, um Datenquellen zu verknüpfen, die auf den ersten Blick möglicherweise nicht gleich aussehen.
Eine aktiver Metadaten-Hub – man kann es sich als Metadaten-Middleware vorstellen – nutzt einen durch ML erweiterten Datenkatalog, um Orchestrierung, Anreicherung und Richtliniendurchsetzung zu ermöglichen. Dies bedeutet nicht nur die Verbindung und Erfassung von Metadaten aus verschiedenen Datenquellen, sondern auch die Integration mit anderen Datenmanagement-Tools. So können Metadaten über einen aktiven Metadaten-Hub ausgetauscht, angereichert und freigegeben werden, der dann zur maßgeblichen Metadatenquelle im gesamten Unternehmen wird.
Um effektiv zu sein, sollte ein aktiver Metadaten-Hub den Kern eines offenen Ökosystems bilden, über direkte Integrationen und APIs leicht zugänglich sein und sich in den gesamten heutigen Technologie-Stack integrieren lassen.
Es dreht sich alles um die Daten.
Daten sind das Lebenselixier eines Unternehmens – und es ist wichtiger denn je, dass Unternehmen ihre Daten kennen, ihnen vertrauen und sie verstehen. Für Unternehmen ist es wichtiger denn je, Fragen wie diese beantworten zu können:
- Kann ich meinen Daten vertrauen?
- Verstehe ich meine Daten?
- Kann ich die richtigen Datenbestände über Data Governance, Customer 360, DataOps, Datenstruktur, Datenschutz und Sicherheit Werkzeuge?
- Sind meine kritischen Daten richtig geschützt?
So meistern Sie häufige Herausforderungen bei der Anpassung eines Metadaten-Hubs
Strategien und Technologien zu wechseln ist nie einfach. Da Daten jedoch eine zentrale Rolle im Geschäftsleben spielen, ist der Übergang zu einer Lösung, die sich mit Ihrem Unternehmen weiterentwickeln kann, entscheidend. Apropos Daten: Verschiedene Datenquellen und Datenmanagement-Tools verfügen über unterschiedliche Schemata, Strukturen und Konnektivität. Die Verknüpfung dieser verschiedenen Datenquellen – und der ihnen zugrunde liegenden Inhalte und Kontexte – zu einem aktiven Metadaten-Hub kann eine Herausforderung sein.
Bei der Datenverarbeitung über diese Metadaten-Middleware ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Datenintegrität und die Metadatenelemente erhalten bleiben, während die Metadaten erweitert und angereichert werden. Dies ist eine neue Art der Metadatenverwaltung, und alles Neue erfordert oft neue Tools, Ansätze und Fähigkeiten, um die nächste Phase erfolgreich zu gestalten.
Wo also sollten Sie anfangen? Finden Sie heraus, welche Datenquellen und Tools für das Projekt relevant sind, überprüfen Sie den aktuellen Stand und die Lücken Ihrer Datenstrategie und definieren Sie klare Meilensteine für den Erfolg. Sobald Sie diese Ziele erreicht haben, identifizieren Sie Tools, Services und Fähigkeiten, mit denen Sie diese Lücken proaktiv schließen können. Richten Sie bestehende Initiativen – Datenminimierung, Datenvalidierung und Datenmigration – aufeinander aus, um das Beste aus Ihren bestehenden Projekten und Ressourcen herauszuholen.
Abschluss
Datenherausforderungen sind komplex und entwickeln sich ständig weiter. Ohne Transparenz und Kontrolle über ihre Daten tappen Unternehmen im Dunkeln. Durch die Integration aktiver Metadaten in ihre Datenstrategien können Unternehmen Licht ins Dunkel bringen und so Folgendes erreichen:
- Bestimmen Sie, welche Daten für Ihr Unternehmen wichtig sind – nicht alle Daten sehen gleich aus und nicht alle Daten werden zusammen gespeichert.
- Sammeln Sie Metadaten aus allen verschiedenen Datenquellen in Ihrer gesamten Umgebung.
- Fügen Sie den Geschäftskontext hinzu, damit Sie das Gesamtbild erfassen: Der Kontext ist entscheidend.
- Verbinden Sie Daten, Metadaten und Aktivitäten, um Ihr Verständnis für das Was, Warum und Wer zu erweitern.
- Bereichern Sie vorhandene Tools mit zusätzlichem Verständnis – fügen Sie risikoorientierte und kontextbasierte Einblicke hinzu, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Diese Schritte sind entscheidend für die nächste Generation des modernen Datenmanagements – und die Zukunft der Daten.
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