Was ist ein Datenkatalog?

Definition und Zweck

Ein Datenkatalog ist im Kern eine organisierte Bestandsaufnahme der Datenbestände innerhalb eines Unternehmens. Betrachten Sie es als Bibliothekskatalog, aber für Daten. In der Regel werden die Daten nicht selbst gespeichert, sondern gesammelt, kuratiert und bereitgestellt (dies wird als Metadaten bezeichnet). Diese Metadaten bieten Kontext und machen Daten auffindbar, verständlich und vertrauenswürdig.

Der Datenkatalog dient als zentrales, durchsuchbares Repository, in dem Data Governance-Experten (wie Analysten, Wissenschaftler und Ingenieure) und sogar Geschäftsanwender Informationen über die ihnen zur Verfügung stehenden Daten finden können. Hier werden wichtige Fragen beantwortet, wie:

• Über welche Daten und welche Datenverwaltung verfügen wir?
• Woher kommen diese Daten?
• Was bedeuten diese Daten?
• Wem gehören diese Daten?
• Wie und von wem werden diese Daten verwendet?
• Ist diese Daten- und Datenverwaltung zuverlässig und aktuell?

Mit diesen Antworten versetzt ein Datenkatalog die Nutzer in die Lage, relevante Daten für ihre Aufgaben effizient zu finden, ihre Herkunft und Qualität zu verstehen und sie letztendlich effektiver für Entscheidungsfindung, Datenanalyse und betriebliche Prozesse zu nutzen.

Es schließt die Lücke zwischen Datenbeständen und den Personen, die sie verwenden müssen. Das hilft auch bei Data Lakehouse und Data Warehouse.

Data Catalog und Data Dictionary

Obwohl die Begriffe „Datenkatalog“ und „Datenwörterbuch“ manchmal synonym verwendet werden, dienen sie unterschiedlichen, wenn auch zusammenhängenden Zwecken.

Ein Data-Governance-Wörterbuch ist in erster Linie eine technische Ressource für den Zugriff. Sie enthält eine detaillierte Beschreibung der Datenelemente auf Schemaebene mit Schwerpunkt auf den strukturellen Aspekten einer Datenbank oder eines Datasets. Ein Datenwörterbuch umfasst normalerweise Folgendes:

• Tabellennamen und Beschreibungen: Was jede Tabelle repräsentiert.
• Spaltennamen und Datentypen: Der Name jedes Felds und die Art der darin enthaltenen Daten (z. B. Text, Ganzzahl, Datum).
• Einschränkungen: Auf die Daten angewendete Regeln, z. B. Primärschlüssel, Fremdschlüssel und NULL-Zulässigkeit.
• Beziehungen : Die Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen oder Datenelementen.
• Grundlegende Definitionen: Beschreibungen der einzelnen Felder.

Ein Datenkatalog bietet dagegen eine breitere, stärker geschäftsorientierte Perspektive. Oft werden Informationen aus Datenverwaltungswörterbüchern integriert, es werden jedoch umfassendere kontextbezogene Metadaten und Funktionen hinzugefügt. Zu den wichtigsten Unterscheidungsmerkmalen eines Datenkatalogs gehören:

• Größerer Anwendungsbereich: Es kann mehrere Datenquellen abdecken, die über eine einzige Datenbank hinausgehen, einschließlich Data Lakes, Data Warehouses, BI-Tools und sogar Spreadsheets.
• Umfangreiche Metadaten: Neben technischen Metadaten umfasst sie Geschäftsmetadaten (z. B. Geschäftsdefinitionen, Eigentümerschaft, Nutzungsrichtlinien, Datenqualitätsbewertungen), Betriebsmetadaten (z. B. Aktualisierungszeitpläne, ETL-Auftragsinformationen) und soziale Metadaten (z. B. Benutzerbewertungen, Kommentare, Anmerkungen).
• Suche und Entdeckung: Leistungsstarke Suchfunktionen ermöglichen es Benutzern, Datenbestände mithilfe von Schlüsselwörtern, Geschäftsbegriffen oder durch das Durchsuchen von Beziehungen und Herkunft zu finden.
• Data Governance-Abstammung: Visualisierungen, die den Ursprung, die Transformationen und Abhängigkeiten von Datenbeständen darstellen.
• Funktionen für die Zusammenarbeit: Tools für den Austausch von Wissen, Fragen und das Verständnis von Daten.
• Governance-Unterstützung: Unterstützt die Durchsetzung von Data Governance-Policies durch Klarheit in Bezug auf Data Governance, Eigentümerschaft, Sensibilität und angemessene Nutzung.

Im Wesentlichen ist ein Datenwörterbuch eine Komponente, die in einen Datenkatalog eingespeist werden kann. Der Datenkatalog dient als umfassenderes, benutzerfreundlicheres Portal für die Ermittlung, das Verständnis und das Vertrauen in alle Datenbestände des Unternehmens, nicht nur in deren technische Definitionen.

Vorteile und Anwendungsbeispiele

Die Implementierung eines Datenkatalogs bietet Unternehmen erhebliche Vorteile und optimiert deren Interaktion mit ihren Daten sowie deren Management. Diese Vorteile führen zu spürbaren Verbesserungen in verschiedenen Geschäftsbereichen.

Zugänglichkeit

Einer der unmittelbarsten Vorteile eines Datenmanagement-Katalogs ist die verbesserte Zugänglichkeit von Daten. Durch die Bereitstellung eines zentralen, durchsuchbaren Inventars ermöglichen es Datenkataloge Benutzern aller technischen Möglichkeiten, die benötigten Daten einfach zu finden. Diese Self-Service-Funktion reduziert die Zeit, die Datenwissenschaftler, Analysten und geschäftliche Benutzer auf die Suche nach relevanten Datensätzen, auf das Verstehen ihrer Bedeutung oder auf die Überprüfung ihrer Vertrauenswürdigkeit verwenden, erheblich.

Diese neu gewonnene Zugänglichkeit führt direkt zu gesteigerter Produktivität:

• Schnellere Einblicke: Analysten können mehr Zeit mit der Analyse von Daten verbringen und benötigen weniger Zeit für die Suche nach Daten. Dies ermöglicht schnellere Erkenntnisse und eine schnellere Entscheidungsfindung.
• Demokratisierung von Daten: Geschäftsanwender können die für ihre Domäne relevante Data Governance ohne tief greifendes technisches Fachwissen oder ständige Abhängigkeit von der IT sicher finden und verstehen.
• Verbesserte Zusammenarbeit Wenn alle Benutzer Zugriff auf dasselbe Verständnis von Datenressourcen haben, wird die Zusammenarbeit bei datengesteuerten Projekten effizienter und effektiver.
• Onboarding neuer Teammitglieder: Neue Mitarbeiter können sich viel schneller an die Arbeit machen, wenn sie mithilfe des Katalogs die Datenlandschaft des Unternehmens verstehen.
• Weniger Redundanz: Durch die Auffindbarkeit vorhandener Datenbestände tragen Kataloge dazu bei, doppelte Daten oder Analyseanstrengungen zu vermeiden.

Compliance und Datenverwaltung

Datenkataloge sind von entscheidender Bedeutung, um Compliance-Bemühungen zu verstärken und allgemeine Datenmanagementpraktiken zu verbessern. In einer Zeit immer strengerer Datenschutzbestimmungen (wie der DSGVO, der CCPA und des HIPAA) ist es von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, welche Daten gespeichert sind, wer Zugriff darauf hat und wie sie verwendet werden. So tragen Datenkataloge dazu bei:

• Verbesserte Data Governance: Kataloge bieten eine Plattform, um Data Governance-Policies zu dokumentieren und durchzusetzen, Verantwortlichkeit zuzuweisen und die Datenverwaltung zu verfolgen. Sie machen die Regierungsführung greifbar und operationell.
   
• Gesetzliche Compliance: Durch die Katalogisierung sensibler Daten und ihrer Nutzung können Unternehmen leichter die Einhaltung von Vorschriften zum Datenschutz und zur Datenverwaltung nachweisen. Funktionen wie das Kennzeichnen von Daten für personenbezogene Daten sind von entscheidender Bedeutung.
   
• Risikominderung: Das Verständnis der Datenherkunft und ihrer Auswirkungen hilft bei der Bewertung von Risiken, die mit Datenänderungen oder potenziellen Verletzungen verbunden sind. Außerdem unterstützt sie bei der Identifizierung und Verwaltung veralteter, veralteter oder trivialer (ROT) Daten.
   
• Verbesserte Datenqualität: Kataloge lassen sich in Datenqualitätstools integrieren oder ermöglichen es den Nutzern, die Qualität der Data Governance zu bewerten und zu kommentieren, und sorgen so für Transparenz und fördern eine Kultur der Verbesserung der Datenqualität.

Implementierung und Tools

Eine Datenkatalog-Initiative und ein entsprechender Verwaltungsprozess können entmutigend wirken, aber ein mehrstufiger Ansatz kann zum Erfolg führen. Hier sind die wichtigsten Schritte für den Anfang:

Klare Ziele und Umfang definieren

Welche spezifischen Probleme möchten Sie mit einem Datenkatalog lösen? (z. B. Verbesserung der Datenerkennung für Analysten, Unterstützung der Compliance, Verbesserung der Data Governance). Beginnen Sie mit einem verwaltbaren Bereich. Welche Data Domains oder Quellen sind am kritischsten? Konzentrieren Sie sich zuerst auf hochwertige Anwendungsfälle, anstatt alles auf einmal zu katalogisieren.

Identifizieren der wichtigsten Akteure und Bilden eines Teams

Beziehen Sie Vertreter verschiedener Benutzer- und Managementgruppen ein: Datenbesitzer, Data Governance Stewards, Data Engineers, Datenanalysten, Data Scientists und Geschäftsanwender. Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten für die Erstellung, Pflege und Verwaltung des Katalogs. Sichern Sie sich Unterstützung von Führungskräften, um die Initiative zu fördern.

Bewertung der vorhandenen Metadatenlandschaft

Geben Sie an, wo sich die Metadaten derzeit befinden. Das kann in Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Datenmodellierungstools, ETL-Skripten oder sogar in Stammeswissen innerhalb von Teams geschehen. Dann:

• Verstehen der Qualität und Vollständigkeit vorhandener Metadaten, um Lücken zu identifizieren
• Bewertung der Tools auf der Grundlage der definierten Ziele, des Umfangs, der vorhandenen Infrastruktur und des Budgets.
• Entwickeln einer Strategie zum Ausfüllen des Katalogs
• Etablieren von Prozessen zur Aktualisierung der Metadaten. Ein veralteter Katalog verliert schnell an Wert.

Verwenden Sie dann ein Pilotprojekt, das auf eine bestimmte Benutzergruppe oder Data Domain in Ihrer Organisation abzielt, um Feedback zu sammeln und die gesamte Organisation zu durchlaufen. Vermitteln Sie die Vorteile des Datenkatalogs, und bieten Sie Schulungen an, um die Akzeptanz zu fördern.

Werkzeugtypen und Beispiele

Der Markt bietet ein breites Spektrum an Tools für die Datenorganisation, die alle ihre Stärken und Schwerpunkte haben. Sie lassen sich in der Regel wie folgt einteilen:

• Eigenständige/spezialisierte Datenkataloge: Diese Tools wurden speziell für die Datenkatalogisierung und -erkennung entwickelt. Oft bieten sie umfassende Funktionen in den Bereichen Metadatenmanagement, Abstammungsvisualisierung, Suche und Zusammenarbeit und sind für die Verbindung mit einer Vielzahl von Datenquellen in der Datenlandschaft eines Unternehmens konzipiert. Zu den wichtigsten Merkmalen zählen oft eine erweiterte KI-gestützte Metadatenerkennung, automatisiertes Tagging und Klassifizierung, robuste Data-Governance-Workflows und leistungsstarke Tools für die Zusammenarbeit.
   
• Datenplattformen mit eingebetteten Katalogen: Viele moderne Datenplattformen - wie z. B. Data Lake-Plattformen, Data Warehouse-Lösungen oder umfassende Datenmanagement-Suites - beinhalten Funktionen für eingebettete Datenkataloge. Diese sind in der Regel gut in ihr jeweiliges Ökosystem integriert und bieten Funktionen wie die nahtlose Integration mit anderen Diensten der Plattform (z. B. Datenaufnahme, Verarbeitung, BI), eine einheitliche Nutzererfahrung und die Optimierung für die Datenspeicher- und Verarbeitungsmodule der Plattform. Möglicherweise bieten sie jedoch weniger umfassende Konnektivität oder Standalone-Funktionen als spezialisierte Tools.
   
• Open-Source-Datenkataloge: Hierbei handelt es sich um Community-basierte Lösungen, die flexible und oftmals kosteneffiziente Optionen bieten. Sie können individuell angepasst werden, erfordern aber möglicherweise mehr technisches Fachwissen für Bereitstellung, Konfiguration und Wartung. Ihre Stärken umfassen Erweiterbarkeit durch APIs und Plugins, Anbieterneutralität und starken Community-Support, sodass sie für Organisationen mit robusten internen technischen Teams geeignet sind.

Cloud-Anbieter verwenden native Kataloge in der Regel aufgrund eines eng integrierten Ansatzes mit ihren jeweiligen Cloud-Ökosystemen, der die Katalogisierung der in dieser spezifischen Cloud-Umgebung gespeicherten Datenbestände vereinfacht. Zu den gängigen Merkmalen zählen die umfassende Integration mit anderen Cloud-Diensten (Storage, Datenbanken, Analysen), Pay-as-you-go-Preismodelle und die vom Cloud-Anbieter verwaltete Skalierbarkeit.