Was ist ein Datenkatalog?
Ein Datenkatalog ist eine Sammlung von Datensätzen und Datenmanagement-Tools einer Organisation. Er hilft Datenwissenschaftlern und Geschäftsanwendern, Informationen schnell und einfach zu finden. Datenkataloge sind Standard für Metadatenmanagement.
Datenkataloge verwenden Metadaten, um ein Inventar aller Datensätze in der Organisation zu erstellen. Sie bieten den Benutzern einen einzigen Ort, um alle verfügbaren Daten einzusehen.
Arten von Datenkatalogen
Je nachdem, welche Metadaten ein Datenkatalog verarbeitet, gibt es drei verschiedene Typen, wie unten erwähnt:
- Technische Metadaten-Datenkataloge: Diese Metadaten erklären den Benutzern, wie Daten organisiert und angezeigt werden, indem sie die Struktur von Datenobjekten wie Tabellen, Zeilen und Spalten erläutern. Ein Datenkatalog extrahiert, standardisiert und indexiert Metadaten.
- Prozess-Metadaten-Datenkataloge: Diese Metadaten beschreiben die Umstände verschiedener Operationen in einem Data Warehouse. Datenkataloge bereichern die von verschiedenen Operationen gesammelten Metadaten, um sie für die Benutzer nützlich zu machen.
- Geschäfts-Metadaten-Datenkataloge: Geschäftsmetadaten oder externe Metadaten konzentrieren sich auf den geschäftlichen Wert der Metadaten. Die Geschäftsmetadaten könnten Informationen wie Datenbesitz, Attribute zur Klassifizierung von Datenquellen und mehr enthalten.
Vorteile von Datenkatalogen
Ein Datenkatalog hilft den Datenbürgern einer Organisation, Daten in einer Organisation zu suchen und darauf zuzugreifen. Er bietet den Benutzern die folgenden Vorteile:
- Verbesserter Datenkontext: Datenkataloge helfen Benutzern, auf Daten durch deren Beschreibungen und Kommentare anderer Datenbürger zuzugreifen, die ihnen helfen, den Kontext und die Daten besser zu verstehen.
- Reduziertes Risiko: Datenkataloge stellen sicher, dass Daten nur für die beabsichtigten Zwecke verwendet werden und mit den Unternehmensrichtlinien und Datenschutzgesetzen übereinstimmen.
- Genauere und schnellere Datenanalyse: Kontextuelle Daten machen es Analysten leichter, präzisere Analysen zu liefern und Datenprofis schneller auf Schwierigkeiten zu reagieren.
- Erhöhte Effizienz: Datenkataloge helfen Benutzern, Daten schneller zu entdecken, sodass mehr Zeit für die Analyse der Daten bleibt.
- Reduzierte Zeit zur Datenfindung: Datenkataloge helfen Benutzern, sofort die Quelle und Datenprobe zu sehen, um zu verstehen, ob die gefundenen Daten den Zweck erfüllen.
Best Practices für die Datenkatalogisierung
Ein Datenkatalog ist eine nützliche Plattform für das Datenmanagement. Ohne eine Datenkatalogisierungsmethodik können die Daten jedoch nicht optimal genutzt werden. Um einen Datenkatalog effektiv zu nutzen, können Benutzer die folgenden Best Practices befolgen:
- Alle Datentypen einbeziehen: Es ist ratsam, alle Datentypen in den Katalog aufzunehmen, da das ultimative Ziel des Datenkatalogs darin besteht, den Benutzern zu helfen, die Daten zu verstehen und zu entdecken, mit denen sie oft nicht vertraut sind.
- Sensible Daten priorisieren: Es ist wichtig, den Standort sensibler Daten zu kennen. Wenn sensible Daten an mehreren Orten gefunden werden, ist es hilfreich, redundante Daten zu identifizieren. Das Verständnis des Standorts sensibler Daten hilft beim Aufbau starker Governance- und Datenschutzrichtlinien.
- Klar beschreiben: Eine klare und ausführliche Beschreibung hilft bei der Entdeckung von Daten. Ein alternativer Name für dieselben Objekte könnte ein Beispiel für eine Beschreibung sein und helfen, Datenbeziehungen umfassender aufzubauen.
- Datenflüsse verwalten: Es wird empfohlen, Datenflüsse für einen besser funktionierenden Datenkatalog zu verwalten. Die Entdeckung von Datenflüssen hilft, Flüsse zwischen verschiedenen Datenquellen zu identifizieren. Das hilft weiter, die unbekannten Datenflüsse der Organisation zu verstehen.
- Zu einem Data Lake machen: Es wird empfohlen, Zonen im Datenkatalog zu erstellen, sobald alle Arten von Datensätzen darin enthalten sind. Das Erstellen von Zonen hilft, den Datenkatalog organisiert zu halten und es den Benutzern zu erleichtern, die benötigten Daten zu finden.
- Maschinelles Lernen nutzen: Manuelle Katalogisierung ist aufgrund der großen Datenmengen komplex. Mit maschinellem Lernen ist es möglich, das Tempo und das Volumen der eingegebenen Daten zu kontrollieren.
Datenkatalog vs. Metadatenmanagement
Datenkataloge und Metadatenmanagement werden oft austauschbar verwendet. Es gibt jedoch einen Unterschied in der Funktionsweise beider. Metadatenmanagement umfasst Aktivitäten zur Daten-Governance, Analytik und allgemeiner Disziplin im Datenmanagement. Andererseits bilden Datenkataloge den zentralen Teil des Metadatenmanagements und bieten ein Repository von Daten und dem Wert, den Daten bieten.
Datenkataloge sind Werkzeuge, die das Metadatenmanagement unterstützen, während das Metadatenmanagement die Richtlinien sind, die die Speicherung und Nutzung von Metadaten regeln. Metadatenmanagement ist ein Ansatz zum Datenmanagement, während ein Datenkatalog ein Werkzeug ist, das das Datenmanagement ermöglicht. Metadaten sind ein Teil des Datenkatalogs.
Shalaka Joshi
Shalaka is a Senior Research Analyst at G2, with a focus on data and design. Prior to joining G2, she has worked as a merchandiser in the apparel industry and also had a stint as a content writer. She loves reading and writing in her leisure.
