{"id":4936,"date":"2022-07-02T07:14:21","date_gmt":"2022-07-02T15:14:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=4936"},"modified":"2026-07-11T22:56:10","modified_gmt":"2026-07-12T06:56:10","slug":"how-to-choose-the-best-data-catalog","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wie-man-den-besten-datenkatalog-auswahlt\/","title":{"rendered":"Wie w\u00e4hlt man den besten Datenkatalog aus? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Wie w\u00e4hlt man den besten Datenkatalog f\u00fcr die Unternehmensdaten aus?<\/h2>\n

Datenkataloge<\/strong><\/a> 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 Priorit\u00e4ten festlegen. Datenkataloge sind Tools zur Metadatenverwaltung<\/strong><\/a> Sie helfen Unternehmen, gro\u00dfe Datenmengen zu finden und zu verwalten. Die Idee hinter dem Datenkatalog besteht darin, Metadaten an einem zentralen Ort zu speichern und einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber die Daten in der gesamten Datenbank zu bieten.<\/p>\n

Es enth\u00e4lt au\u00dferdem Informationen zum Standort jedes einzelnen Datenpunkts. Bevor Unternehmen einen Anbieter ausw\u00e4hlen, m\u00fcssen sie den Markt sowie ihre Bed\u00fcrfnisse und Erwartungen verstehen. Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl des optimalen Datenkatalogs f\u00fcr Ihre Unternehmensdaten.<\/p>\n

\"Wie
Wie w\u00e4hlt man den besten Datenkatalog aus?<\/figcaption><\/figure>\n

Warum ist der Datenkatalog wichtig?<\/h3>\n

Laut Joe Maguire, Senior Research Director bei Gartner, gibt es drei Hauptquellen f\u00fcr die Nachfrage von Unternehmen nach Datenkatalogisierungstools.<\/p>\n

Der Hauptgrund f\u00fcr die zunehmende Nutzung von Datenkatalogen in Unternehmen liegt in der steigenden Schwierigkeit des Metadatenmanagements. Die Datenschemata sind komplexer geworden und die Datenmengen zu gro\u00df, um Metadaten manuell zu erfassen und zu beschreiben.<\/p>\n

\u201eSelbst Technologien, die darauf ausgelegt sind, die Architektur zu vereinfachen, wie zum Beispiel \u2026\u201c Datenseen<\/strong><\/a> die eine einzige Architekturkomponente zur Speicherung verschiedener Daten bereitstellen, k\u00f6nnen die Metadatenverwaltung<\/strong><\/a>\u201e\u201c, sagte Maguire.<\/p>\n

Angesichts der wachsenden Datenmengen erweitern einige Unternehmen ihr Metadatenmanagement nicht.<\/p>\n

\u201eDadurch, dass die Metadaten im Data Lake ignoriert werden, musste der Begriff \u201aDatensumpf\u2018 gepr\u00e4gt werden, um einen Data Lake zu beschreiben, in dem die Daten un\u00fcbersichtlich sind und niemand sie bereinigen kann\u201c, sagte Maguire.<\/p>\n

Der zweite Faktor ist der steigende Bedarf an Data Governance, da Unternehmen verst\u00e4rkt auf Self-Service-Analytics und Data Science setzen. Dies f\u00fchrt auch zu einer h\u00f6heren Nachfrage nach Datenkatalogen. Metadaten bilden die Grundlage von Data Governance, und Datenkataloge erleichtern den Zugriff darauf.<\/p>\n

Der dritte Faktor ist, dass sich dieser Markt bew\u00e4hrt hat. Die Angebote der Anbieter sind zunehmend vielf\u00e4ltiger geworden und k\u00f6nnen Unternehmen, die Daten-Governance und Metadatenmanagement ben\u00f6tigen, wirklich helfen. Funktionen wie die automatische Metadatenerkennung, Datenherkunft<\/strong><\/a>Die Unterst\u00fctzung von Datenmanagementaktivit\u00e4ten macht Datenkataloge f\u00fcr Unternehmen attraktiv.<\/p>\n

Datenkatalogkategorie<\/h3>\n

Laut Maguire besteht der wichtigste Unterschied bei der Diskussion von Datenkatalogen darin, den Unterschied zwischen unternehmensweiten Datenkatalogen und eingebetteten Datenkatalogen zu verstehen.<\/p>\n

\u201eDer Enterprise-Datenkatalog dient der Konsolidierung von Metadaten aus verschiedenen Metadatensilos, w\u00e4hrend der eingebettete Datenkatalog die Metadatenverwaltungsfunktionen umfasst, die auch in anderen Produkten verf\u00fcgbar sind\u201c, sagte Maguire.<\/p>\n

Als Optionen f\u00fcr Unternehmensdatenkataloge k\u00f6nnen DBMS, Data Warehouses oder BI-Plattformen dienen. Eingebettete Datenkataloge erzeugen Metadatensilos \u2013 Metadatensilos, die Unternehmensdatenkataloge zu konsolidieren versuchen.<\/p>\n

Folgende Datenkataloge sind am gebr\u00e4uchlichsten:<\/p>\n

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  1. Eigenst\u00e4ndige Datenkataloge<\/strong>Diese Datenkataloge sind universell, unabh\u00e4ngig und gesch\u00e4ftsorientiert und eignen sich f\u00fcr Datenmanagement, -analyse und Data Governance. Sie sind besonders geeignet f\u00fcr Unternehmen, die Daten f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle klassifizieren m\u00fcssen. Zu den Anbietern unabh\u00e4ngiger Datenkataloge geh\u00f6ren derzeit Alation, Collibra, Informatica und Data.World.<\/li>\n
  2. Ein Metadatenverwaltungstool, das Katalogfunktionen bereitstellt.<\/strong>Moderne Datenkataloge zielen in erster Linie darauf ab, Datenverwalter<\/strong><\/a> Und Datenanalysten<\/strong><\/a> Diejenigen, die Metadatenverwaltungsaufgaben automatisieren. Gartner warnt in seinem neuesten Bericht \u00fcber erweiterte Datenkataloge davor, dass einige Anbieter ihre Metadatenverwaltungstools als Datenkataloge umbenennen. Sie sollten eigene Recherchen durchf\u00fchren, um sicherzustellen, dass Sie das richtige Tool ausw\u00e4hlen.<\/li>\n
  3. Data-Lake-Unterst\u00fctzungstool mit Datenkatalogisierungsfunktionen<\/strong>Da Unternehmen zunehmend Data Lakes aufbauen, ben\u00f6tigen sie durchsuchbare und wiederverwendbare Daten. Dies hat Anbieter dazu veranlasst, den Datenkatalogaspekt ihrer Produkte zu st\u00e4rken. Sowohl Zaloni als auch Cloudera Navigator fallen in diese Kategorie. Unternehmen, die vor der Einf\u00fchrung von Data Lakes zur\u00fcckschrecken, k\u00f6nnen diese Anbieter in Betracht ziehen.<\/li>\n<\/ol>\n

    Sobald sich Ihr Unternehmen f\u00fcr einen Enterprise-Datenkatalog oder einen eingebetteten Datenkatalog entschieden hat, k\u00f6nnen Sie sich der Suche nach den passenden Funktionen widmen. Ein guter Datenkatalog sollte einen gro\u00dfen Funktionsumfang bieten.<\/p>\n

    Was sollte ein guter Datenkatalog bieten?<\/h3>\n

    Als Unternehmen liegt es in der Verantwortung Ihres Teams, zu bestimmen, welche Produkte f\u00fcr Ihre Daten am relevantesten sind. Die Datenkataloge der Anbieter weisen bestimmte Gemeinsamkeiten auf und m\u00fcssen daher zun\u00e4chst auf ihre Qualit\u00e4t gepr\u00fcft werden.<\/p>\n

    Eine wichtige Funktion des Datenkatalogs ist seine Suchfunktion. Ohne flexible Such- und Filteroptionen k\u00f6nnen Nutzer keine Datens\u00e4tze f\u00fcr Data-Engineering- und Analysezwecke finden. Datenkataloge m\u00fcssen zudem Metadaten aus einer Vielzahl verkn\u00fcpfter Datenbest\u00e4nde erfassen. Sie m\u00fcssen au\u00dferdem Automatisierung und Datenintelligenz bereitstellen, um manuelle Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenkatalogisierung zu \u00fcbernehmen. K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen k\u00f6nnen Daten durch Empfehlungen anreichern.<\/p>\n

    Der Datenkatalog sollte au\u00dferdem mit den verschiedenen Komponenten der Datenarchitektur innerhalb des Unternehmens verbunden sein. Ein unternehmensweiter Datenkatalog kann als \u2026 betrachtet werden. Data Warehouse<\/strong><\/a> \u201eDas gilt f\u00fcr Metadaten\u201c, sagte Maguire. Ein Datenkatalog konsolidiert Metadaten aus Metadatensilos, \u00e4hnlich wie ein Data Warehouse Daten aus Data-Warehouse-Silos konsolidiert.<\/p>\n

    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 unterst\u00fctzt die folgenden vier: Arten von Metadaten<\/strong><\/a>:<\/p>\n