Was ist ein Datenkatalog?
A Datenkatalog ist ein interaktives Inventarisierung der Metadaten und Daten, die Organisationen zum Suchen, Finden und Verstehen von Unternehmensdaten verwenden, um diese zu nutzen, zu verwalten oder zu schützen. Sie bieten auch einen Mehrwert für eine Vielzahl von Daten- und Geschäftsrollen, darunter Analysten, Datenwissenschaftler und Führungskräfte, die Unternehmensdaten für Geschäftsentscheidungen analysieren, sowie Datenteams, darunter IT, Dateneigentümer und Datenverwalter verantwortlich für die Verwaltung der Daten.
Benötigt mein Unternehmen eines?
Berücksichtigen Sie Ihre Umgebung. Die meisten Datenarbeiter können sich mit diesen Aussagen identifizieren:
- Meine komplexe Datenumgebung ist noch vielfältiger geworden, da die Daten in verschiedenen Datenbanken gespeichert sind. vor Ort und in der Cloud, und in verschiedenen Formaten.
- In meinem Unternehmen sind bereits viele Daten vorhanden und das Datenvolumen wächst ständig.
- Die Datenkultur wächst und mein Unternehmen verlässt sich auf datengesteuerte Entscheidungen, daher besteht eine erhöhte Nachfrage nach Daten.
- Die Datennutzer in meiner Organisation wissen nicht immer, wo sie die richtigen Daten für die Analyse bekommen und welche Daten sie verwenden sollen.
- Mein Unternehmen muss schützen Sie private Daten für Sicherheit und für Einhaltung von Vorschriften.
In all diesen und weiteren Fällen löst ein Datenkatalog diese Probleme, indem er eine einzige Quelle der Wahrheit schafft, um eine Aufzeichnung aller verschiedenen Daten in der Umgebung mit Kontext für ein gemeinsames Verständnis und eine Zusammenarbeit zu erstellen.
Datenkatalog vs. Datenwörterbuch
Datenwörterbücher sind genau das, wonach sie klingen: eine Ressource mit detaillierten Informationen zu Ihren Daten. Dazu können Beschreibungen verschiedener Datenattribute und -felder gehören. Datenwörterbücher sind eine leistungsstarke Ressource für IT-Teammitglieder, Datenverantwortliche und Entwickler, insbesondere für diejenigen, die Informationen zu Eigenschaften wie Datentyp, Länge, gültigen Werten, Korrelationen und vielem mehr suchen.
Datenwörterbücher definieren jedes Attribut oder jede Metadatenkategorie in Form einer Tabelle mit mehreren Zeilen und Spalten. Dies bietet IT-Teams Übersichtlichkeit, um schnell Informationen zu sammeln und die erforderlichen Maßnahmen einzuschätzen.
Anwendungsfälle für Datenkataloge
Unternehmen verwalten heute mehr Daten als je zuvor. Daher erfreuen sich Datenkataloge zunehmender Beliebtheit im Datenmanagement. Hier sind einige Anwendungsbeispiele:
Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten Wirkung zeigen
Im Idealfall zahlt sich der Aufwand für die Datenerfassung und -verarbeitung aus. Datenbasierte Entscheidungen sind für Unternehmen unbestreitbar vorteilhaft. Schlechte Entscheidungen können jedoch hohe Kosten verursachen. Datenkataloge können diesen Verlust verhindern, indem sie die Zusammenarbeit zwischen Teams erleichtern und klare Arbeitsabläufe ermöglichen.
Zeiteffiziente Datenverarbeitung
Es wird viel Zeit darauf verwendet, die richtigen Daten zu finden, und selbst dann sind sie möglicherweise nicht so nützlich wie erhofft. Ein Datenkatalog liefert den entscheidenden Kontext zu Ihren Daten und spart so wertvolle Zeit und Mühe. Er enthält oft detaillierte Informationen zu Datenmerkmalen, Werteverteilungen, statistischen Informationen oder etwas so Wichtigem wie Persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder persönliche Gesundheitsinformationen (PHI).
Halten Sie die Datenschutzbestimmungen ein
Eine der unausweichlichen Realitäten des Datenlebenszyklusmanagements ist die Anpassung an neue Vorschriften. Nur durch die Fähigkeit, Ihre Daten korrekt zu identifizieren und zu kennzeichnen, können Sie die Vorschriften einhalten. Unternehmen, die klar nachweisen können, woher Ihre Daten stammen, wofür sie verwendet werden und wer die Eigentümerschaft an ihnen hat, während sie sich durch die Pipeline bewegen, sind gefordert. Kataloge ordnen ansonsten unstrukturierte und unübersichtliche Daten.
Bei entsprechender Verwendung kann ein Datenkatalog:
- Geringere Gesamtausgaben
- Steigern Sie die Betriebseffizienz
- Verbessern Sie das Kundenerlebnis
- Verringern Sie das Betrugsrisiko
- Einen Wettbewerbsvorteil verschaffen
Wie funktioniert ein Datenkatalog?
Datenkataloge speichern nicht die physischen Daten, sondern Metadaten, also die Daten, die die zugrunde liegenden Daten beschreiben. Stattdessen erleichtern und beschleunigen sie das sichere Auffinden und Verwalten von Daten, indem sie Metadaten anzeigen und manchmal auch erstellen. Diese helfen dem Datennutzer, die Daten besser zu verstehen und Entscheidungen über deren Verwendung oder Verwaltung zu treffen.
Stellen wir uns einen Datenarbeiter vor, der nach einer Tabelle mit den benötigten Informationen sucht. Die grundlegenden Metadaten im Katalog könnten die Tabellen- und Spaltennamen, den Speicherort der Datenbank, in der die Tabelle gespeichert ist, und das Erstellungsdatum umfassen. Diese Erkenntnisse wären der erste Schritt, um dem Benutzer die Suche und das Auffinden von Unternehmensdaten zu erleichtern. Der Datenarbeiter müsste jedoch noch weitere Recherchen durchführen, um herauszufinden, ob die Daten die richtigen sind, was sie bedeuten und wie sie zu verwenden sind. Moderne Datenkataloge lösen dieses Problem, indem sie mehr Einblicke bieten, die das Auffinden und Verwalten von Daten erleichtern.
Steigern Sie den Wert Ihrer Unternehmensdaten
Moderne Kataloge verwenden ML und KI um noch mehr Einblicke zu bieten und sie so nützlicher zu machen. Über die technischen Metadaten hinaus können Machine-Learning-Datenkataloge nun mehr Einblicke und Kontext sowohl für die Datennutzung als auch für das Datenmanagement schaffen. Die Erstellung von Metadaten, die Aktionen ermöglichen, ist Aktive MetadatenDaten werden wertvoller, je mehr Nutzer sie für Analysen, Data Science oder Datenmanagement verstehen. Einige bieten eine Glossardefinition der Daten an, zeigen oder empfehlen verwandte Datensätze und geben an, wer der Dateneigentümer ist. Sie können auch Aufschluss darüber geben, ob die Daten für die Nutzung geeignet sind, indem sie einen Datenqualitätswert anzeigen oder Peer-Crowdsourcing-Abstimmungen und -Zusammenarbeit ermöglichen. Mit der Erweiterung und Weiterentwicklung von Datenumgebungen stehen Dateneigentümer vor der Herausforderung, den Nutzern die aktuellsten Beschreibungen und Details zum Verständnis der Daten bereitzustellen. Ein Machine-Learning-Katalog kann Folgendes bieten: automatisiertes Profiling im Katalog, damit Benutzer einen schnellen Überblick über die Daten erhalten und die zugrunde liegenden Daten besser verstehen.
Datenrisiko reduzieren
Daten sind das wertvollste Gut eines Unternehmens und laufen Gefahr, missbraucht oder übermäßig exponiert zu werden. Unternehmensdaten werden weniger risikobehaftet, wenn Data Governance im großen Maßstab angewendet wird. Unternehmen reduzieren Risiken, indem sie Kontext und Verständnis in einem Katalog für eine korrekte und konsistente Nutzung schaffen. Dies kann auch vor den Risiken übermäßig exponierter Daten und der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien schützen. Durch die Erweiterung der Katalogansicht können Datenteams gefährdete oder von Datenschutzbestimmungen betroffene Daten überwachen, bewerten und korrigieren.
Was sollte ein Datenkatalog bieten?
Ein Datenkatalog sollte eine interaktive Ansicht zum Auffinden und Suchen von Daten für die Zwecke der Datennutzung bieten und DatenmanagementOrganisationen, denen Daten am Herzen liegen, müssen eine umfassende Checkliste der Funktionen bei der Bewertung von Optionen auf dem Markt.
Manche spezialisieren sich auf eine einzelne Datenquelle oder eine begrenzte Sammlung von Datenquellen. Unternehmen, die Daten aus mehreren Datenquellen und -typen oder über verschiedene Plattformen hinweg katalogisieren möchten, sollten die Breite, Vielfalt und den Umfang der Objekte berücksichtigen, die ein Katalog aufnehmen kann.
Ein Unternehmen, das das zukünftige Wachstum eines vielfältigen Ökosystems plant, benötigt einen Datenkatalog, der den aktuellen Anforderungen entspricht und auch für die Weiterentwicklung des Unternehmens relevant bleibt. Zu den grundlegenden Kataloganforderungen gehören:
- Wichtige Daten aufnehmen
- Suche nach Datenobjekten
- Anbindung an aktuelle geschäftskritische Lösungen
- Integration in aktuelle Geschäftsprozesse und Plattformen
- Fügen Sie Einblicke und Informationen hinzu, um die Datennutzung und -verwaltung zu fördern
- Planen Sie für zukünftiges Wachstum
Ein hochwertiger Katalog hilft Datennutzern dabei, die benötigten Daten zu finden, bietet zusätzliche Einblicke, um Daten besser zu verstehen und für die Analyse auszuwählen, wendet maschinelles Lernen für tiefere Einblicke mit Automatisierung an, um manuelle Aufgaben zu reduzieren, und ermöglicht Maßnahmen zur Datenverwaltung.
Nutzen Sie Ihre Daten mit BigID
Der Datenkatalog von BigID bietet ein vollständiges Verzeichnis der Datenbestände mit Kontext, um den Datenwert zu steigern und das Datenrisiko zu verringern.
5 Gründe, warum Kunden sich für den BigID-Datenkatalog entscheiden:
- Ermöglicht die Datenverwaltung über eine einzige Plattform, um die Komplexität zu reduzieren, Datensilos aufzubrechen und eine konsistente Verwaltung zu gewährleisten.
- Beinhaltet beides strukturierte und unstrukturierte Datenbestände aus jeder Datenquelle, um alle Daten auf einer einzigen Plattform zu verwalten.
- Füllt den Katalog automatisch aus Datenscans, wodurch eine manuelle Katalogverwaltung vermieden wird.
- Verwendet ML für erweiterte Klassifizierung, um Kontext im großen Maßstab hinzuzufügen: Identifizieren Sie, um welche Datenbestände es sich handelt. sensible Daten kennzeichnen mit den entsprechenden Datenschutzrichtlinien und legen übermäßig exponierte Daten offen.
- Erweitert die Vorteile des Datenmanagements mit nativen und benutzerdefinierten Apps, einschließlich Lösungen für Datensatzverwaltung, Datenqualität und -verwaltung mit Workflows und Zusammenarbeit.
Erfahren Sie, wie BigID die Erkennung und Klassifizierung im großen Maßstab ermöglicht, um das Verständnis und den Schutz von Daten zu ermöglichen. 1:1-Demo mit unseren Experten für Metadatenmanagement.
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