{"id":4639,"date":"2022-06-24T23:29:41","date_gmt":"2022-06-25T07:29:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4639"},"modified":"2026-07-11T22:56:10","modified_gmt":"2026-07-12T06:56:10","slug":"metadata-management-for-data-warehouses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/metadatenverwaltung-fur-data-warehouses\/","title":{"rendered":"Metadatenmanagement f\u00fcr Data Warehouses | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Metadatenverwaltung f\u00fcr Data Warehouses<\/h2>\n

Metadatenverwaltung<\/a><\/strong> ist die Grundlage des Unternehmens Datenverwaltung<\/a><\/strong> und die Verbesserung von Data Warehouse<\/a><\/strong>F\u00fcr jemanden, der h\u00e4ufig mit Daten arbeitet, ist es zun\u00e4chst wichtig, das Metadatenmanagement zu verstehen. Dieser Artikel erl\u00e4utert das Konzept der Metadaten und f\u00fchrt in das Metadatenmanagement f\u00fcr Data Warehouses ein.<\/p>\n

Was versteht man unter Metadatenmanagement f\u00fcr Data Warehouses?<\/h3>\n

Bevor wir fortfahren, sollten wir Folgendes kl\u00e4ren: Was sind Metadaten?<\/strong> Und Was ist ein Data Warehouse?<\/strong>.<\/p>\n

Metadaten<\/strong>Metadaten, auch bekannt als Vermittlungsdaten oder Weiterleitungsdaten, sind Daten \u00fcber Daten. Meistens lassen sie sich anhand ihrer unterschiedlichen Bedeutungen in Gesch\u00e4fts- und technische Metadaten unterteilen.<\/p>\n

A Data Warehouse<\/strong> Ein Data Warehouse ist ein zentrales Informationsrepository, das analysiert werden kann, um bessere Entscheidungen zu treffen. Typischerweise flie\u00dfen Daten regelm\u00e4\u00dfig aus Transaktionssystemen, relationalen Datenbanken und anderen Quellen in ein Data Warehouse. Business-Analysten, Dateningenieure<\/a><\/strong>, Datenwissenschaftler<\/strong><\/a>Entscheidungstr\u00e4ger greifen \u00fcber Business-Intelligence-Tools (BI), SQL-Clients und andere Analyseanwendungen auf Daten zu.<\/p>\n

\"Metadatenverwaltung
Metadatenverwaltung f\u00fcr Data Warehouses<\/figcaption><\/figure>\n

Was genau versteht man unter Metadatenmanagement f\u00fcr Data Warehouses?<\/strong><\/p>\n

Die Metadaten im Data Warehouse erfassen haupts\u00e4chlich die Definition jedes Themas, die Zuordnungsbeziehungen zwischen verschiedenen Ebenen, den Datenstatus des Monitoring-Data-Warehouse und den Ausf\u00fchrungsstatus der Aufgaben. ETL<\/strong><\/a>Im Allgemeinen werden Metadaten einheitlich \u00fcber das Metadaten-Repository gespeichert und verwaltet. Dessen Hauptzweck ist die Gew\u00e4hrleistung von Koordination und Konsistenz bei Design, Bereitstellung, Betrieb und Management des Data Warehouse.<\/p>\n

Metadaten sind ein wichtiger Bestandteil von Data-Warehouse-Managementsystemen. Die Metadatenverwaltung ist eine Schl\u00fcsselkomponente in Enterprise-Data-Warehouses. Sie durchdringt den gesamten Prozess der Data-Warehouse-Erstellung und beeinflusst direkt die Erstellung, Nutzung und Wartung des Data-Warehouses.<\/p>\n

Warum ben\u00f6tigen Data Warehouses Metadatenverwaltung?<\/h3>\n
    \n
  1. Ein Muss f\u00fcr den Aufbau eines Data Warehouse<\/strong>Das Data Warehouse wird mithilfe von ETL-Tools aus externen Daten, Gesch\u00e4ftsdaten und Dokumenten erstellt. Ohne klare und eindeutige Regeln ist dieser Prozess nicht realisierbar.<\/li>\n
  2. Hilfe zum schnellen Verst\u00e4ndnis des Data-Warehouse-Systems<\/strong>Einerseits ist das Data Warehouse ein wichtiges Projekt einer Abteilung oder sogar eines Unternehmens mit langer Entwicklungszeit. Dabei sind zwangsl\u00e4ufig mehrere Beteiligte involviert. Fehlen klare Metadaten, hat dies erhebliche Auswirkungen auf das gesamte System und das Projekt. Andererseits dient das Data Warehouse nicht nur den Datenexperten, sondern auch der gesamten Abteilung und dem Unternehmen als Exportplattform f\u00fcr Analysedaten. Die Data-Management-Schicht (DM-Schicht) ist f\u00fcr Fachanwender unverzichtbar, die Data-Integrated-Management-Schicht (DIM-Schicht) f\u00fcr Entwickler. Klare Metadaten zur Beschreibung des Data-Warehouse-Systems sparen viel Kommunikationszeit zwischen den Beteiligten.<\/li>\n
  3. Effiziente und pr\u00e4zise Kommunikation<\/strong>Einerseits protokollieren die Management-Metadaten die Datenberechtigungen verschiedener Benutzer, Rollen und Abteilungen. Bei Benachrichtigungsbedarf kann das System schnell abgefragt werden, um beispielsweise Massen-E-Mails zu versenden und so Engp\u00e4sse oder \u00dcberbesetzungen in der Kommunikation zu vermeiden. Andererseits k\u00f6nnen bei der Kommunikation mit dem Produktmanagement oder der Forschung und Entwicklung die Bedeutung von Kennzahlen und die Dimensionen der gegenseitigen Kommunikation anhand der Gesch\u00e4ftsmetadaten gekl\u00e4rt werden. Dadurch werden Missverst\u00e4ndnisse von vornherein vermieden und die Kommunikationseffizienz gesteigert.<\/li>\n
  4. Garantiert<\/strong> Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/a>Die idealen Metadaten beschreiben die Struktur des Data Warehouse, das Schema des Warehouse, die Dimensionen, Kennzahlen, Hierarchien, Definitionen der Datenbanken \u00fcberall sowie den Speicherort und Inhalt der Data Marts<\/a><\/strong>Daher k\u00f6nnen wir mit Sicherheit beurteilen, welche Daten definitiv korrekt, welche m\u00f6glicherweise fehlerhaft und welche definitiv fehlerhaft sind. Vereinfacht gesagt, sollte jedes Feld einen Wertebereich, eine gesch\u00e4ftliche Definition und weitere Informationen enthalten. Sobald Metadaten definiert sind, k\u00f6nnen sie zur Erkennung und Bewertung der Datenqualit\u00e4t usw. eingesetzt werden, um die Datenqualit\u00e4t von Unternehmen durch das Datenqualit\u00e4tsmanagement nachhaltig zu verbessern.<\/li>\n
  5. Reduzierung der Kosten f\u00fcr den Aufbau von Datensystemen<\/strong>Sind die Metadaten gut etabliert, werden die Informationen genauer und schneller erfasst, sodass der Aufbau des Datensystems weniger oder gar nicht \u00fcberarbeitet werden muss, der Analyseaufwand sinkt, das gemeinsame Verst\u00e4ndnis und die Kommunikationseffizienz aller Beteiligten gest\u00e4rkt und die Entwicklungskosten minimiert werden.<\/li>\n
  6. Analysieren Sie schnell die Auswirkungen der \u00c4nderung<\/strong>Da Metadaten zentral gepflegt und mit Referenzbeziehungen verwaltet werden, kann das Metadatenverwaltungssystem bei \u00c4nderungen genutzt werden, um in Echtzeit zu analysieren, welche Gesch\u00e4ftsfunktionen, Anwendungssysteme und beteiligten Personen betroffen sind und ob eine Aufsichtsfunktion involviert ist.<\/li>\n
  7. Bereiten Sie sich auf die Zukunft vor<\/strong>Strategische Anwendungssysteme von Unternehmen wie Big Data, k\u00fcnstliche Intelligenz, Datensee<\/strong><\/a>Rechenzentren und Business Intelligence k\u00f6nnen nur mit einem guten Metadatenmanagement ihre volle Wirkung entfalten.<\/li>\n<\/ol>\n

    Anwendungsszenarien f\u00fcr Metadaten<\/h3>\n
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    1. Wirkungsanalyse<\/strong>W\u00e4hrend der Entwicklung sto\u00dfen wir h\u00e4ufig auf folgende Probleme: Welche Auswirkungen hat eine \u00c4nderung an einer Tabelle oder einem ETL-Prozess? Ohne Metadaten m\u00fcssen wir unter Umst\u00e4nden alle Skripte und Daten durchsuchen, um die gew\u00fcnschte Antwort zu erhalten. Mit einem ausgereiften Metadatenmanagement hingegen erhalten wir die Antwort direkt und sparen viel Zeit.<\/li>\n
    2. Datenherkunftsanalyse<\/strong><\/a>Die Datenherkunftsanalyse ist ein technisches Verfahren zur umfassenden Nachverfolgung des Datenverarbeitungsprozesses. Ziel ist es, alle zugeh\u00f6rigen Metadatenobjekte ausgehend von einem Datenobjekt sowie deren Beziehungen zu ermitteln. Die Beziehungen zwischen Metadatenobjekten beziehen sich insbesondere auf den Datenfluss, der die Metadatenobjekte repr\u00e4sentiert. Nach der Einrichtung eines Metadatenmanagementsystems k\u00f6nnen wir mithilfe der Datenherkunftsanalyse den Zustand, die Verteilung, die Konzentration und die Datenintensit\u00e4t im Data Warehouse analysieren.<\/li>\n
    3. ETL-Automatisierungsmanagement<\/strong>Im Data Warehouse bestehen viele ETL-Prozesse aus monotonen und sich wiederholenden Schritten. Beispielsweise auf der ODS-Ebene (Quellsystem: Dateneingabe \u2013 Datenausgabe). Ein weiteres Beispiel ist die ODS-DW-Ebene: SQL-Eingabe \u2013 Datenbereinigung \u2013 Datenverarbeitung \u2013 Tabellenausgabe. Diese Regeln sind Teil der Metadaten. Theoretisch l\u00e4sst sich dies realisieren, indem man ein festes Skript schreibt und dieses anschlie\u00dfend \u00fcber die Benutzeroberfl\u00e4che oder eine API ausw\u00e4hlt. So k\u00f6nnen wiederkehrende ETL-Prozesse automatisiert werden, wodurch der Zeitaufwand f\u00fcr die ETL-Entwicklung reduziert wird.<\/li>\n
    4. Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/strong>Die Logik der Datenbereinigung l\u00e4sst sich einfach in verschiedene Datentypen unterteilen und speziell zu verarbeitende Spalten festlegen. Um eine intelligente und schnelle Datenbereinigung zu erreichen, m\u00fcssen lediglich Standardbereinigungsregeln f\u00fcr die verschiedenen Datentypen und eine spezielle Verarbeitungslogik f\u00fcr bestimmte Spalten definiert werden. Das Datenqualit\u00e4tsmanagement liegt an der Schnittstelle von Data Governance und Metadatenmanagement und ist st\u00e4rker der Data Governance zuzuordnen.<\/li>\n
    5. Datensicherheitsmanagement<\/strong>Im von Ali empfohlenen Rechenzentrum werden alle Datenschnittstellenindikatoren aus dem Data Warehouse exportiert. Daher gen\u00fcgt es theoretisch, die Metadatenverwaltungsberechtigungen in diesen Metadaten zu konfigurieren, um die Datensicherheit f\u00fcr das gesamte Unternehmen zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n<\/ol>\n

      Abschluss<\/h3>\n

      Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass er Ihnen dabei hilft, ein besseres Verst\u00e4ndnis zu erlangen von Metadatenverwaltung f\u00fcr Data Warehouses<\/strong>Wenn Sie mehr \u00fcber Metadatenmanagement f\u00fcr Data Warehouses erfahren m\u00f6chten, empfehlen wir Ihnen folgenden Besuch: Gudu SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

      Als einer der\u00a0die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong> Gudu SQLFlow ist heute auf dem Markt erh\u00e4ltlich und kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und eine visuelle Anzeige durchf\u00fchren, sondern erm\u00f6glicht Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und eine visuelle Anzeige durchzuf\u00fchren.\u00a0(Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 25. Juni 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Metadata Management for Data Warehouses Metadata management is the foundation of enterprise data governance and the improvement of data warehouse. As someone who often works with data, the first task is to understand metadata management. This article will sort out the concept of metadata and introduce metadata management for data warehouses. What is metadata management for data warehouses? Before going any further, let’s figure out what is metadata and what is a data warehouse. Metadata, also known as intermediary data and relay data, is data about data. Most of the time, metadata can be divided into business metadata and technical\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":4663,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[178],"tags":[210,152,213,151,211,212],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4639"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4639"}],"version-history":[{"count":29,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4639\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6592,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4639\/revisions\/6592"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4663"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4639"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4639"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4639"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}