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.
Was ist ein aktiver Metadaten-Hub?
Ein aktiver Metadaten-Hub bildet eine zentrale Ebene, die Datenquellen und Management-Tools miteinander verbindet und die Erfassung, Anreicherung und unternehmensweite Weitergabe von Metadaten ermöglicht. Er nutzt einen durch maschinelles Lernen (ML) erweiterten Datenkatalog zur Unterstützung der Metadaten-Orchestrierung und Richtliniendurchsetzung. Der Ansatz von BigID für das Metadatenmanagement hilft Unternehmen, Datenintelligenz über ihre gesamte Umgebung hinweg zu vernetzen und so fundiertere Entscheidungen in Bezug auf Daten-Governance, Datenschutz und Datensicherheit zu treffen.
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.
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.
Häufig gestellte Fragen zu aktiven Metadaten
Was ist Datenherkunft und warum ist sie wichtig?
Die Datenherkunft verfolgt, woher Daten stammen, wie sie sich verändern und wohin sie sich in verschiedenen Systemen bewegen. Sie hilft Unternehmen, Abhängigkeiten zwischen Datenbeständen zu verstehen, Qualitätsprobleme zu untersuchen und die Auswirkungen von Änderungen zu bewerten. BigID verbindet Datenbestände mit Herkunftsinformationen und anderen Metadaten und bietet Teams so einen umfassenderen Kontext für Daten-Governance und Risikomanagement.
Wie unterstützen Metadaten die KI-Governance?
Metadaten helfen Unternehmen bei der Beurteilung, ob Daten für den Einsatz mit KI geeignet sind, indem sie Kontextinformationen zu Sensibilität, Eigentumsverhältnissen, Herkunft und zulässiger Nutzung liefern. Diese Informationen können als Grundlage für Entscheidungen darüber dienen, auf welche Daten KI-Systeme zugreifen und wie diese verwaltet werden sollen. BigID verknüpft Datenermittlung und -klassifizierung mit Metadaten und Governance-Kontext, um fundiertere Entscheidungen in KI-Workflows zu ermöglichen.
Wie können Metadaten zur Verbesserung der Datenqualität beitragen?
Metadaten liefern Informationen über die Struktur, Quelle, Eigentümerschaft und Beziehungen eines Datensatzes zu anderen Daten. In Kombination mit Datenprofilierung und Qualitätssignalen helfen sie Teams, Inkonsistenzen zu erkennen, die Zuverlässigkeit zu bewerten und Probleme bis zu ihrer Ursache zurückzuverfolgen. BigID unterstützt die Datenkatalogisierung und Metadatenanreicherung, um Organisationen zu helfen, die Datenqualität im Kontext zu verstehen und zu verwalten.
Worauf sollten Organisationen bei einem modernen Datenkatalog achten?
Unternehmen sollten nach einem Katalog suchen, der mehr bietet als nur die Dokumentation von Datenbeständen. Zu den nützlichen Funktionen gehören die automatisierte Suche, die Anreicherung mit Metadaten, die Durchsuchbarkeit von Datenbeständen, die Nachverfolgung der Datenherkunft, Eigentümerinformationen und Kontextinformationen zu sensiblen Daten. Der Datenkatalog von BigID unterstützt die Suche, Klassifizierung, Profilerstellung und Kuratierung strukturierter, unstrukturierter und anderer Unternehmensdatenumgebungen.
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