Daten sind eine kritische Komponente moderner Unternehmen. Unternehmen erhalten Daten aus vielen Quellen, wie z. B. Verbrauchern, Lieferanten und internen Systemen, und nutzen sie, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit zunehmender Datenmenge und -komplexität kann es jedoch schwierig werden, sie effizient zu verwalten und zu nutzen.
Ein Datenkatalog kann dabei helfen. Es ist ein Tool, das von Unternehmen zur Verwaltung ihrer Datenbestände verwendet wird. Mit anderen Worten, es ist einfach ein Verzeichnis von Fakten über ein Unternehmen. Diese Fakten können Standort, Struktur und Anwendungen umfassen.
Für ein effektives Data Asset Management ist ein Datenkatalog unerlässlich. Ohne einen Datenkatalog laufen Unternehmen Gefahr, den Überblick über ihre Daten zu verlieren. Es verhindert, dass sie wissen, welche Daten sie haben, wo sie sind und wie sie sie verwenden. Dadurch verursachte Datenfehler, Doppelungen und Inkonsistenzen können schwerwiegende Auswirkungen auf Unternehmen haben.
Komponenten in einem Datenkatalog
Metadaten, Datenherkunft, und Datenqualitätsdetails sind die drei wichtigsten Bestandteile eines Datenkatalogs.
Metadaten
Die Details, die die Daten im Katalog charakterisieren, werden als Metadaten bezeichnet. Es enthält Details wie Name, Speicherort, Format und Verwendungszweck der Daten. Indem sie den Datenkontext geben, ermöglichen Metadaten Benutzern, die Datenbestände schneller zu finden und zu verstehen.
Datenverlauf
Die Datenherkunft ist die Dokumentation der Erstellung, Transformation und Bewegung der Daten zwischen verschiedenen Systemen. Es bietet einen umfassenden Überblick über den Weg der Daten, wodurch es einfacher wird, die Genauigkeit der Daten zu bestimmen und ihre Historie zu verfolgen.
Informationen zu Qualitätsdaten
Informationen zur Datenqualität untersuchen Faktoren wie Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz und Aktualität. Es bietet eine Möglichkeit, die Eignung der Daten für bestimmte Verwendungszwecke zu bestimmen. Außerdem garantiert es, dass die Daten den Anforderungen der Organisation entsprechen.
Datenkataloge verstehen
Ein Datenkatalog ist ein vollständiges Inventar von Datenbeständen, das genaue Informationen zu jeder Datensammlung enthält. Es enthält Informationen zu Metadaten, Datenherkunft und Datenqualität, um Unternehmen bei der effektiven Verwaltung ihrer Datenbestände zu unterstützen.
Metadaten beschreiben die wichtigen Merkmale eines Datensatzes, z. B. Schema, Format, Datentyp und Datenquelle. Die Datenherkunft erklärt die Geschichte eines Datensatzes, einschließlich seiner Herkunft, Änderungen und Abhängigkeiten. Und Datenqualitätsinformationen demonstrieren die Korrektheit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit eines Datensatzes.
Datenkataloge werden häufig mit Datenwörterbüchern oder Dateninventaren verwechselt, obwohl sie nicht dasselbe sind. Obwohl Datenwörterbücher Datenstücke definieren und beschreiben, geben Datenkataloge detaillierte Informationen über vollständige Datensätze. Dagegen listen Dateninventare lediglich die Datenbestände auf, ohne weitere Angaben zu machen.
Planung eines Datenkatalogs
Es ist wichtig, sich vor dem Erstellen eines Datenkatalogs richtig vorzubereiten, um sicherzustellen, dass er die Anforderungen des Unternehmens erfüllt. Das Identifizieren von Datenquellen, das Etablieren von Metadatenstandards und das Verstehen von Benutzeranforderungen sind allesamt wichtige Themen.
Die Relevanz und der Wert von Datenquellen für die Organisation sollten sorgfältig geprüft werden. Um die Einheitlichkeit und Interoperabilität im gesamten Unternehmen zu wahren, sollten Metadatenstandards verwendet werden. Benutzeranforderungen sollten definiert werden, um sicherzustellen, dass der Datenkatalog unter Berücksichtigung dieser Anforderungen erstellt wird.
Schritte zum Erstellen eines Datenkatalogs
Schritt 1: Suchen Sie Datenquellen
Der erste Schritt beim Erstellen eines Datenkatalogs besteht darin, alle Datenquellen Ihrer Organisation zu identifizieren. Dies umfasst Datenbanken, Data Warehouse, Tabellenkalkulationen und andere Datenrepositorys. Wenn Sie alle Quellen identifiziert haben, können Sie mit dem Sammeln von Metadaten beginnen.
Schritt 2: Sammeln von Metadaten
Der folgende Schritt besteht darin, Metadaten aus allen aufgelisteten Datenquellen zu sammeln. Metadaten geben die wichtigsten Merkmale eines Datasets an, wie z. B. Schema, Format, Datentyp und Quelle. Die Erfassung von Metadaten hilft bei der Datenorganisation und erleichtert das Suchen und Finden.
Schritt 3: Datenprofilierung
Nach der Sammlung von Metadaten werden die Daten profiliert. Der Prozess der Überprüfung von Datensätzen, um ihre Struktur, Substanz und Qualität zu identifizieren, wird als Datenprofilierung bezeichnet. Die Profilerstellung hilft bei der Identifizierung von Datenqualitätsproblemen wie fehlenden Daten. Es stellt sicher, dass die Daten sauber und für die Verwendung geeignet sind.
Schritt 4: Erstellen Sie ein Datenwörterbuch
Der folgende Schritt besteht darin, ein Datenwörterbuch zu erstellen. Ein Data Dictionary ist eine umfassende Bestandsaufnahme aller Daten in Ihrem Unternehmen. Es bietet umfassende Metadatenbeschreibungen, Informationen zur Datenqualität und Datenherkunft. Ein Datenwörterbuch ist entscheidend, um die Daten Ihrer Organisation zu verstehen und sicherzustellen, dass sie korrekt verwendet werden.
Schritt 5: Identifizieren von Datenbeziehungen
Der nächste Schritt besteht darin, die Verbindung zwischen den Daten zu identifizieren. Dazu gehört es, die Verbindung zwischen Datensätzen zu erkennen und hervorzuheben. Dies ermöglicht es den Beteiligten, die Verbindung zwischen Datenquellen leicht zu verstehen.
Schritt 6: Aufbau einer Linie
Das Erstellen einer grafisch dargestellten Herkunft ist entscheidend für die Bestimmung der Reise der Daten. Die Herkunft erklärt die vielen Prozeduren, die am Datenfluss beteiligt sind. Dies ermöglicht es den Beteiligten, die zugrunde liegende Ursache eines Problems schnell zu identifizieren, indem sie einfach die Herkunft verfolgen.
7. Schritt: Datenorganisation
Daten, die in einer Datei oder einer Tabelle enthalten sind, sind technisch vorhanden. Je nach Geschäftsanforderungen kann dies sinnvoll sein oder auch nicht. Daher sind manuelle Anstrengungen erforderlich, um die Daten so zu organisieren, dass Geschäftsanwender sie verstehen und ihnen vertrauen können. Das Markieren von Daten, das Anordnen von Daten basierend auf Verwendung und Benutzerrolle und das Automatisieren der Datenorganisation sind alles Methoden der Datenorganisation.
Schritt 8: Erleichtern Sie den Zugriff
Der Datenkatalog sollte innerhalb des Datenstapels leicht verfügbar sein, um effektiver genutzt zu werden. Sie können den Datenkatalog auf der Website verwenden, wenn Sie ein Tool wie verwenden Sprinkle, was die Benutzerfreundlichkeit des Datenkatalogs erhöht.
Schritt 9: Setzen Sie Sicherheitsmaßnahmen ein
Da der Datenkatalog einen Überblick über alle Daten einer Organisation bietet, ist es wichtig, die Sicherheitsanforderungen einzuhalten. Ein Datenkatalog muss über rollenbasierte Sicherheit, Informationen darüber, wer welche Daten wann verwendet hat, Auditing und Verschlüsselung verfügen.
Nutzung Ihres Datenkatalogs
Indem Benutzern vollständige Informationen zu Datenbeständen bereitgestellt werden, kann ein Datenkatalog dazu beitragen, das Datenmanagement und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Ein Datenanalyst kann beispielsweise den Datenkatalog verwenden, um relevante Datensätze für eine bestimmte Studie zu lokalisieren. Und sie können die Metadaten verwenden, um die Struktur und den Inhalt der Daten zu verstehen. Der Datenkatalog kann von einem Geschäftsanwender verwendet werden, um verschiedene Datensätze zu untersuchen und Einblicke in das Verbraucherverhalten, die Produktleistung oder Markttrends zu erhalten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Pflege eines Datenkatalogs sorgfältige Planung und konsequente Arbeit erfordert. Der Vorteil einer gründlichen Bestandsaufnahme der Datenbestände ist jedoch enorm. Es kann die Entscheidungsfindung verbessern und die Produktivität steigern.
Unterschiede zwischen Datenwörterbüchern, Dateninventaren und Datenkatalogen
Obwohl Datenwörterbücher, Dateninventare und Datenkataloge alle Details zu den Datenbeständen einer Organisation bieten, variieren Umfang und Detaillierungsgrad.
Wörterbuchdaten
Datenwörterbücher enthalten Details zur Struktur der Daten, einschließlich der Namen und Beschreibungen der Tabellen, Felder und Verbindungen. Sie werden oft von Datenbankadministratoren entwickelt und konzentrieren sich auf spezifische technische Informationen.
Inventarisierung von Daten
Dateninventare enthalten Details zu den physischen Datenbeständen, einschließlich ihres Standorts, Eigentümers und Sicherheitsniveaus. Sie werden häufig von IT-Einheiten mit einem managementorientierten Fokus auf die Inventarisierung von Datenbeständen entwickelt.
Datenkataloge
Datenkataloge kombinieren Metadaten, Datenherkunft und Datenqualitätsinformationen, um ein vollständiges Bild der Datenbestände einer Organisation zu bieten. Sie sollen benutzerfreundlich und für Geschäftsanwender, Datenwissenschaftler und andere Interessengruppen zugänglich sein, die die Datenbestände verstehen und anwenden müssen.
Wichtige Dinge zu berücksichtigen
Bei der Entwicklung eines Datenkatalogs müssen viele Variablen berücksichtigt werden. Zunächst ist es wichtig, die Datenquellen zu bestimmen, die in den Katalog aufgenommen werden müssen. Damit ist gewährleistet, dass alle Daten erfasst und zugänglich sind.
Darüber hinaus müssen Metadatenstandards und Data-Governance-Verfahren etabliert werden, um sicherzustellen, dass die Daten im Katalog korrekt, vollständig und aktuell sind. Datenorganisation und Zugänglichkeit sind ebenfalls wichtige Faktoren, die berücksichtigt werden müssen, da der Katalog so angeordnet sein sollte, dass er für Benutzer sinnvoll ist und innerhalb des Datenstapels leicht verfügbar ist.
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