Was ist ein Datenkatalog?

Ein Datenkatalog ist ein detailliertes Inventar von Datenbeständen innerhalb einer Organisation. Es hilft Benutzern, Daten einfach zu entdecken, zu verstehen, zu verwalten, zu kuratieren und darauf zuzugreifen.

Mithilfe von Metadaten und Datenverwaltungstools organisieren Datenkataloge Datenbestände, damit Benutzer (z. B. Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Datenverantwortliche) schnell die richtigen Daten für ihre analytischen oder geschäftlichen Anwendungsfälle finden können. Viele Datenkataloge unterstützen die Suche in natürlicher Sprache, so dass die Benutzer Daten finden können, ohne Code oder SQL-Abfragen schreiben zu müssen.

Datenkataloge umfassen in der Regel eine breite Palette von Datenassets, darunter:

• Strukturierte Daten (Datenbanken, Datendateien)
• Unstrukturierte Daten (Dokumente, E-Mails, Bilder und Videos)
• Berichte und Abfrageergebnisse
• Datenvisualisierungen (Diagramme, Grafiken, Infografiken und Dashboards)
• Modelle für maschinelles Lernen (ML)
• Verbindungen zwischen Datenbanken (Datenbeziehungen und Abstammung)

Ein leistungsfähiger Datenkatalog umfasst auch Funktionen zur Verwaltung von Metadaten zum Erfassen und kuratieren der Metadaten jedes Assets. Diese Funktionen können die Identifizierung, Auswertung und effektive Nutzung von Daten erleichtern. Der Katalog sollte auch Data-Governance-Tools bieten, um die Datenqualität, Datenintegrität  und Datensicherheit zu gewährleisten .

Metadaten sind „Daten über Daten“. Es handelt sich dabei um Informationen über Daten, die vom Inhalt der Daten selbst unabhängig sind, z. B. Autor, Erstellungsdatum oder Dateigröße. Metadaten erleichtern die Suche, Organisation und Verwendung von Daten.

Ein klassisches Beispiel für Metadaten ist der Zettelkatalog oder Online-Katalog in einer Bibliothek. In diesen Katalogen enthält jede Karte oder jeder Eintrag Informationen über ein Buch: Titel, Autor, Thema, Erscheinungsdatum, Ausgabe, Standort in der Bibliothek oder eine Zusammenfassung.

Diese Informationen erleichtern es den Lesern, das Buch zu finden und zu bewerten: Ist es aktuell oder veraltet? Enthält es die Informationen, nach denen ich suche? Ist der Autor jemand, dem ich vertraue oder dessen Arbeit ich mag? In gleicher Weise erleichtern Metadaten den Datennutzern das Auffinden und die Bewertung der Daten ihres Unternehmens.

Verschiedene Arten von Metadaten erfüllen unterschiedliche Funktionen. Datenkataloge befassen sich in der Regel mit mehreren Klassen von Metadaten, darunter:

In der Regel verfügt ein Datenkatalog über Tools zur Metadatenverwaltung, um Metadaten zu kuratieren und mit Tags, Assoziationen, Bewertungen und Anmerkungen anzureichern.

Moderne Unternehmen beherbergen zunehmend komplexe Datenumgebungen. Die Daten können aus verschiedenen Cloud-Umgebungen und lokalen Systemen sowie aus verschiedenen Teams, Regionen und Plattformen stammen. Ein Datenkatalog macht es jedem Benutzer leicht, all diese Daten mit geringem technischen Aufwand zu finden, auszuwerten und zu nutzen.

Betrachten Sie diese Analogie: Digitale Bibliothekssysteme ersparen den Lesern die Zeit und Mühe, auf der Suche nach einem bestimmten Buch die Regale abzulaufen. Ein Datenkatalog dient einem ähnlichen Zweck, indem er den Benutzern hilft, die benötigten Daten schnell zu finden, anstatt sie in riesigen, unorganisierten Datensätzen stöbern zu lassen. Ein besserer Datenzugang verbessert die Effizienz von Initiativen zur Erkenntnisgewinnung im gesamten Unternehmen erheblich – so wie ein digitaler Bibliothekskatalog die Leser schneller auf die erste Seite des gewünschten Buches bringt.

Datenkataloge spielen auch bei der Data Governance, der Risikominderung und der Einhaltung von Vorschriften eine entscheidende Rolle, insbesondere bei der Vermeidung von Verstößen. Die Möglichkeiten in diesem Bereich reichen von der automatischen Datenklassifizierung für sensible Daten bis hin zu Benachrichtigungen bei der Entdeckung von Datenanomalien.

Mithilfe von Datenkatalogen können Datenexperten unabhängig auf Daten zugreifen, ohne auf IT-Teams oder Datentechniker angewiesen zu sein oder Compliance- und Governance-Probleme zu riskieren. Diese Faktoren schaffen eine agile, autarke Datenumgebung, von der das gesamte Unternehmen profitiert.

Datenkataloge und Datenwörterbücher dienen unterschiedlichen Zwecken, wirken aber zusammen, um Daten besser nutzbar zu machen.

Ein Datenkatalog bietet einen umfassenden Überblick über alle Datenbestände in einem Unternehmen. Er bietet einen geschäftlichen Kontext, der Benutzern hilft, Datensätze zu entdecken und zu bewerten.

Im Gegensatz dazu definiert ein Datenwörterbuch die Struktur und den Inhalt der einzelnen Datensätze. Es enthält Details wie Feldnamen, Datentypen, zulässige Werte, Bereiche und Formate. Es sorgt auch dafür, dass Datenfelder in verschiedenen Datenprojekten, Dateien und Programmen standardisiert sind.

Datenkataloge bieten eine Reihe von Vorteilen, die das Auffinden, die Verwaltung und die Nutzung von Daten in einem Unternehmen unterstützen:

• Beschleunigte Datenanalyse
• betrieblichen Effizienz
• Verbesserte datengesteuerte Entscheidungsfindung
• Verringertes regulatorisches Risiko
• Verbesserte Datensilos

Datenkataloge ermöglichen Self-Service-Analysen, mit denen Datenanalysten leichter Daten finden, abrufen, aufbereiten und ihnen vertrauen können, wodurch der gesamte Prozess der Datenanalyse beschleunigt wird.

Indem sie eine optimale Arbeitsteilung zwischen Benutzern und IT schaffen, verringern Datenkataloge unnötige Engpässe. Datenanwender können unabhängig auf Daten zugreifen und diese analysieren, sodass sich die IT-Teams auf strategische Aufgaben mit hoher Priorität konzentrieren können.

Mit zentralisierten, kontextbezogenen und vertrauenswürdigen Daten können Datenexperten schneller reagieren und fundiertere Entscheidungen treffen, was ihnen hilft die Kennzahlen für Business Intelligence (BI) und Big Data zu erfüllen.

Durch die Förderung, Vereinfachung und Automatisierung von Governance geben Datenkataloge den Analysten die Gewissheit, dass sie mit den Daten arbeiten, zu deren Verwendung sie berechtigt sind, und dass diese Daten mit den Branchen- und Datenschutzbestimmungen im Einklang stehen.

Datenkataloge können große Mengen isolierter Daten aus allen Datenquellen eines Unternehmens (z. B. Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses) vereinheitlichen. Das Aufbrechen dieser Silos fördert einen breiteren Datenzugang und die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Stakeholdern.

Moderne Datenkataloge bieten eine breite Palette von Tools und Funktionen, die den Datennutzern helfen, Unternehmensdaten verantwortungsvoll zu finden, zu verstehen und zu nutzen. Zu den Hauptmerkmalen gehören:

• Datenerkennung: Ein Datenkatalog sollte es allen Datennutzern ermöglichen, schnell und einfach relevante Daten zu finden. Das Sucherlebnis sollte intuitiv und benutzerfreundlich sein, ähnlich wie bei Netflix, Amazon oder anderen Verbraucherplattformen.
  
  
• Metadatenmanagement: Eine effektives Metadatenmanagement erhöht die Suchbarkeit und Auffindbarkeit von Datenkatalogen. Ein starker Datenkatalog sorgt dafür, dass Metadaten gut strukturiert, zugänglich und verwertbar sind.
  
  
• Datenabstammung: Mithilfe von Metadaten sollte ein Datenkatalog den Lebenszyklus von Daten visualisieren und eine transparente End-to-End-Ansicht ihrer Herkunft, ihrer Veränderungen und ihres Ziels innerhalb der Datenpipeline bieten.
  
  
• Data Governance: Ein effizienter Datenkatalog lässt sich nahtlos in Governance-Richtlinien und -Tools integrieren, einschließlich Regeln zur Datenqualität, Geschäftsglossare und Workflows.
  
  
• Daten-Profiling: Moderne Datenkataloge enthalten Profiling-Tools, die Daten überprüfen und dann durch Bereinigung und Validierung zur Aufrechterhaltung der Datenqualitätsstandards beitragen können.
  
  
• Datenschutz: Um die Datensicherheit und den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten, sollte ein Katalog Zugriffskontrollen und Benutzerberechtigungen durchsetzen und die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) unterstützen.
  
  
• Integration: Ein Datenkatalog sollte über Crawler, Konnektoren oder Programmierschnittstellen (APIs) mit dem Ökosystem eines Unternehmens verbunden sein – einschließlich Data Warehouse, BI-Tools und anderen Plattformen.
  
  
• Unterstützung für künstliche Intelligenz (KI): Daten sind der Schlüssel zum Erfolg von KI-Modellen. Moderne Unternehmensdatenkataloge helfen dabei, Datensätze für optimale Modellleistung und Transparenz zu kennzeichnen und vorzubereiten.

Ein KI-Datenkatalog nutzt fortschrittliche Technologien wie Automatisierung, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um herkömmliche Datenkatalogfunktionen zu verbessern und zu optimieren. Zu den Hauptmerkmalen eines KI-Datenkatalogs können gehören: