Datenkatalog

 

Ein Datenkatalog verwaltet ein Inventar der Datenbestände durch die Ermittlung, Beschreibung und Organisation von Datensätzen. Der Katalog bietet Kontext, der es Datenanalysten, Datenwissenschaftlern, Datenverwaltern und anderen Datennutzern ermöglicht, relevante Datensätze zu finden und zu verstehen, um daraus geschäftlichen Nutzen zu ziehen.

 

 

Datenverwaltung

Data Governance ist eine Sammlung von Praktiken und Prozessen, die dazu beitragen, die formale Verwaltung von Datenbeständen innerhalb einer Organisation sicherzustellen. Data Governance umfasst oft weitere Konzepte wie Datenkatalog, Datenqualität und andere, um einem Unternehmen zu helfen, eine bessere Kontrolle über seine Datenbestände zu erlangen.

Datenherkunft

Die Fähigkeit, Auswirkungsanalysen und Ursachenanalysen durchzuführen, indem die Herkunft eines bestimmten Datenelements rückwärts (um alle Daten zu finden, die die aktuellen Daten beeinflusst haben) oder vorwärts (um alle anderen Daten zu identifizieren, die von den aktuellen Daten beeinflusst werden) verfolgt wird.

Datenqualität

Die Messung des Datenzustands basiert auf Faktoren wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit und Aktualität. Die Messung der Datenqualität kann Unternehmen dabei helfen, zu behebende Datenfehler zu identifizieren und zu beurteilen, ob die Daten für den vorgesehenen Zweck geeignet sind.

Metadatenverwaltung

Die einheitliche Metadatengrundlage ist der Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Umsetzung datengesteuerter Initiativen zur digitalen Transformation mit Intelligenz und Automatisierung.

Metadaten- und Herkunftserkennung

 
SQLFlow ermöglicht unseren Kunden das Scannen und Extrahieren von Metadaten und Datenherkunft mit detaillierten Informationen auf granularer Ebene aus allen ihren SQL-bezogenen Datenquellen, sodass sie den umfassendsten und vollständigsten Datenkatalog zur Unterstützung ihrer Geschäftsanforderungen erstellen können.

  • Datenbanken, Cloud-Data-Warehouses und Cloud-Data-Lakes

  • Komplexe Unternehmensanwendungen in einem Versionskontrollsystem wie Github, Bitbucket

  • Das lokale Dateisystem

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Datenkatalog Datenherkunft Import

Importieren Sie die Datenherkunft in Ihren Datenkatalog

Nach dem Erkennen, Scannen und Extrahieren von Metadaten und Datenherkunft aus den relationalen Datenbanken und dem SQL-Skript liegen die Metadaten in Microsoft Excel-Tabellen oder Dateiformaten wie XML-, JSON- und CSV-Dateien vor, die ohne zusätzliche benutzerdefinierte Modellierung oder Programmierung direkt in den Datenkatalog geladen werden können.

Metadaten im Datenkatalog visualisieren

Wenn Ihr Datenkatalog bereits Metadaten enthält, können Geschäftsbenutzer nach dem Exportieren der Metadaten in SQLFlow die Datenherkunft visualisieren und analysieren, um Antworten zu finden, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.

Innerhalb der interaktiven Grafikvisualisierungsoberfläche wissen Sie, woher die Daten stammen, welche Transformationen sie im Laufe der Zeit durchlaufen haben und welche anderen Datenelemente aus diesem Datenwert abgeleitet werden.

Datenkatalog Datenherkunft Visualisieren

Beginnen Sie mit der Verwendung von SQLFlow

Dieses Datenherkunftstool ist sowohl für geschäftliche als auch für technische Benutzer geeignet.

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