Wie wählt man den besten Datenkatalog aus? | Gudu SQLFlow

Wie wählt man den besten Datenkatalog für die Unternehmensdaten aus?

Datenkataloge Datenkataloge sind zu einem wichtigen Bestandteil der Datenmanagementstrategie von Unternehmen geworden, doch die Auswahl des richtigen Datenkatalogs ist keine einfache Angelegenheit. Vor einer Entscheidung muss man die verschiedenen Optionen auf dem Markt verstehen und die Prioritäten festlegen. Datenkataloge sind Tools zur Metadatenverwaltung Sie helfen Unternehmen, große Datenmengen zu finden und zu verwalten. Die Idee hinter dem Datenkatalog besteht darin, Metadaten an einem zentralen Ort zu speichern und einen vollständigen Überblick über die Daten in der gesamten Datenbank zu bieten.

Es enthält außerdem Informationen zum Standort jedes einzelnen Datenpunkts. Bevor Unternehmen einen Anbieter auswählen, müssen sie den Markt sowie ihre Bedürfnisse und Erwartungen verstehen. Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl des optimalen Datenkatalogs für Ihre Unternehmensdaten.

Warum ist der Datenkatalog wichtig?

Laut Joe Maguire, Senior Research Director bei Gartner, gibt es drei Hauptquellen für die Nachfrage von Unternehmen nach Datenkatalogisierungstools.

Der Hauptgrund für die zunehmende Nutzung von Datenkatalogen in Unternehmen liegt in der steigenden Schwierigkeit des Metadatenmanagements. Die Datenschemata sind komplexer geworden und die Datenmengen zu groß, um Metadaten manuell zu erfassen und zu beschreiben.

„Selbst Technologien, die darauf ausgelegt sind, die Architektur zu vereinfachen, wie zum Beispiel …“ Datenseen die eine einzige Architekturkomponente zur Speicherung verschiedener Daten bereitstellen, können die Metadatenverwaltung„“, sagte Maguire.

Angesichts der wachsenden Datenmengen erweitern einige Unternehmen ihr Metadatenmanagement nicht.

„Dadurch, dass die Metadaten im Data Lake ignoriert werden, musste der Begriff ‚Datensumpf‘ geprägt werden, um einen Data Lake zu beschreiben, in dem die Daten unübersichtlich sind und niemand sie bereinigen kann“, sagte Maguire.

Der zweite Faktor ist der steigende Bedarf an Data Governance, da Unternehmen verstärkt auf Self-Service-Analytics und Data Science setzen. Dies führt auch zu einer höheren Nachfrage nach Datenkatalogen. Metadaten bilden die Grundlage von Data Governance, und Datenkataloge erleichtern den Zugriff darauf.

Der dritte Faktor ist, dass sich dieser Markt bewährt hat. Die Angebote der Anbieter sind zunehmend vielfältiger geworden und können Unternehmen, die Daten-Governance und Metadatenmanagement benötigen, wirklich helfen. Funktionen wie die automatische Metadatenerkennung, DatenherkunftDie Unterstützung von Datenmanagementaktivitäten macht Datenkataloge für Unternehmen attraktiv.

Datenkatalogkategorie

Laut Maguire besteht der wichtigste Unterschied bei der Diskussion von Datenkatalogen darin, den Unterschied zwischen unternehmensweiten Datenkatalogen und eingebetteten Datenkatalogen zu verstehen.

„Der Enterprise-Datenkatalog dient der Konsolidierung von Metadaten aus verschiedenen Metadatensilos, während der eingebettete Datenkatalog die Metadatenverwaltungsfunktionen umfasst, die auch in anderen Produkten verfügbar sind“, sagte Maguire.

Als Optionen für Unternehmensdatenkataloge können DBMS, Data Warehouses oder BI-Plattformen dienen. Eingebettete Datenkataloge erzeugen Metadatensilos – Metadatensilos, die Unternehmensdatenkataloge zu konsolidieren versuchen.

Folgende Datenkataloge sind am gebräuchlichsten:

1. Eigenständige DatenkatalogeDiese Datenkataloge sind universell, unabhängig und geschäftsorientiert und eignen sich für Datenmanagement, -analyse und Data Governance. Sie sind besonders geeignet für Unternehmen, die Daten für verschiedene Anwendungsfälle klassifizieren müssen. Zu den Anbietern unabhängiger Datenkataloge gehören derzeit Alation, Collibra, Informatica und Data.World.
2. Ein Metadatenverwaltungstool, das Katalogfunktionen bereitstellt.Moderne Datenkataloge zielen in erster Linie darauf ab, Datenverwalter Und Datenanalysten Diejenigen, die Metadatenverwaltungsaufgaben automatisieren. Gartner warnt in seinem neuesten Bericht über erweiterte Datenkataloge davor, dass einige Anbieter ihre Metadatenverwaltungstools als Datenkataloge umbenennen. Sie sollten eigene Recherchen durchführen, um sicherzustellen, dass Sie das richtige Tool auswählen.
3. Data-Lake-Unterstützungstool mit DatenkatalogisierungsfunktionenDa Unternehmen zunehmend Data Lakes aufbauen, benötigen sie durchsuchbare und wiederverwendbare Daten. Dies hat Anbieter dazu veranlasst, den Datenkatalogaspekt ihrer Produkte zu stärken. Sowohl Zaloni als auch Cloudera Navigator fallen in diese Kategorie. Unternehmen, die vor der Einführung von Data Lakes zurückschrecken, können diese Anbieter in Betracht ziehen.

Sobald sich Ihr Unternehmen für einen Enterprise-Datenkatalog oder einen eingebetteten Datenkatalog entschieden hat, können Sie sich der Suche nach den passenden Funktionen widmen. Ein guter Datenkatalog sollte einen großen Funktionsumfang bieten.

Was sollte ein guter Datenkatalog bieten?

Als Unternehmen liegt es in der Verantwortung Ihres Teams, zu bestimmen, welche Produkte für Ihre Daten am relevantesten sind. Die Datenkataloge der Anbieter weisen bestimmte Gemeinsamkeiten auf und müssen daher zunächst auf ihre Qualität geprüft werden.

Eine wichtige Funktion des Datenkatalogs ist seine Suchfunktion. Ohne flexible Such- und Filteroptionen können Nutzer keine Datensätze für Data-Engineering- und Analysezwecke finden. Datenkataloge müssen zudem Metadaten aus einer Vielzahl verknüpfter Datenbestände erfassen. Sie müssen außerdem Automatisierung und Datenintelligenz bereitstellen, um manuelle Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenkatalogisierung zu übernehmen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Daten durch Empfehlungen anreichern.

Der Datenkatalog sollte außerdem mit den verschiedenen Komponenten der Datenarchitektur innerhalb des Unternehmens verbunden sein. Ein unternehmensweiter Datenkatalog kann als … betrachtet werden. Data Warehouse „Das gilt für Metadaten“, sagte Maguire. Ein Datenkatalog konsolidiert Metadaten aus Metadatensilos, ähnlich wie ein Data Warehouse Daten aus Data-Warehouse-Silos konsolidiert.

Eine weitere wichtige Funktion des Datenkatalogs besteht darin, Konnektoren bereitzustellen, um Metadaten von verschiedenen Komponenten wie Datenbankmanagementsystemen (DBMS), Business-Intelligence-Tools und Data Warehouses abzurufen. Der Datenkatalog unterstützt die folgenden vier: Arten von Metadaten:

• Technische Metadaten, die das Datenmodell, das Speicherschema, das Dateilayout und die API beschreiben.
• Operative Metadaten, die die Datenherkunft, die Leistung und die Protokolldateiausgabe beschreiben, die sich aus verschiedenen Operationen an den Daten ergeben.
• Es gibt zwei Arten von GeschäftsmetadatenEine Art von Metadaten beschreibt das Unternehmen, beispielsweise den Inhalt eines Geschäftsdatenvokabulars. Eine andere Art beschreibt die Interaktion von Geschäftsrollen mit Datenbeständen, etwa Datenverantwortliche, Datenverwalter und Self-Service-Analysten, wobei Datenverantwortliche für bestimmte Datenbestände zuständig sind.
• Soziale Metadaten stellen Wissen dar, wie beispielsweise Bestätigungen oder Empfehlungen bestimmter Datenbestände oder andere benutzergenerierte Anmerkungen von Einträgen im Datenkatalog.

Gängige Anbieter von Datenkatalogen:

Auf dem Markt sind zahlreiche Enterprise- und Embedded-Datenkataloge verfügbar, die oft ähnliche und sich teilweise überschneidende Funktionen bieten. Im Folgenden finden Sie einen kurzen Vergleich der verschiedenen Datenkatalogoptionen.

1. Alation-Datenkatalog. Alation ist ein eigenständiges Datenkatalogisierungstool, das mithilfe von KI den Kontext von Daten innerhalb eines Unternehmens erfasst. Es gilt als benutzerfreundliche Option für alle Mitarbeiter.
2. Qlik-Katalog. Der Datenkatalog von Qlik bietet zudem automatisierte Tools zur Datenaufbereitung und Metadatenverwaltung, die die Transformation von Rohdaten unterstützen. Er verfügt außerdem über einen Data Mart, der es Benutzern ermöglicht, Datensätze zu suchen und zu veröffentlichen.
3. Cloudera-Datenkatalog. Der Datenkatalog von Cloudera ermöglicht es Benutzern, ihre Daten zu ermitteln, zu protokollieren und zu überwachen. Gleichzeitig bietet dieses Produkt die Möglichkeit, Zugriffe zu protokollieren und sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
4. Collibra-Katalog. Diese Option ist ein weiterer unabhängiger Datenkatalog, der speziell für Geschäftsanwender entwickelt wurde. Es handelt sich um ein durchsuchbares Repository, das das Auffinden und Verstehen von Daten erleichtert. Administratoren können damit außerdem Rollen und Verantwortlichkeiten dokumentieren.
5. IBM Watson Wissenskatalog. Dies ist ein offener, intelligenter Datenkatalog für die Steuerung von KI-Modellen und Daten. Diese Option bietet Nutzern Unterstützung für Datenvirtualisierung in Echtzeit, dynamische Datenmaskierung und automatische Metadatengenerierung.
6. Oracle Cloud-Infrastruktur. Oracle-Produkte bieten Such- und Erkundungsoptionen, mit denen Benutzer Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen durch facettenreiche Suchvorgänge und Filter finden und technische Metadaten über Datenbestände erfassen können.

Abschluss

Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hilft Ihnen bei der Suche nach dem optimalen Datenkatalog für Ihre Unternehmensdaten. Wenn Sie mehr über optimale Datenkataloge erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgende Website: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

Als einer der die besten Datenherkunftstools Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erhältlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und eine visuelle Anzeige durchführen, sondern ermöglicht Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuführen. (Veröffentlicht von Ryan am 2. Juli 2022)