Datenmanagement

Data Catalog

Der Schlüssel zur effektiven Datennutzung.

ein zentrales verzeichnis aller metadaten

Ein strukturierter Zugang zu Unternehmensdaten ist heute von entscheidender Bedeutung. Ein Data Catalog als zentrales Verzeichnis der Metadaten bietet hierfür die ideale Lösung.

Metadaten sind konkrete Beschreibungen von Daten wie

Quelle
Struktur
Format
Datenqualität
Zugriffsberechtigung

Durch den Data Catalog als zentrales Verzeichnis können Datenressourcen innerhalb einer Organisation schnell und effizient gesucht, verstanden und darauf zugegriffen werden. Er hilft dabei, Fragen zu beantworten wie:

Welche Daten gibt es?
Wo liegen sie, wie sind sie definiert?
Wer ist dafür verantwortlich?

Die 3 wichtigsten Metadaten-Kategorien

Fachliche Metadaten: Beschreibung der Semantik, der fachlichen Dokumentation und möglicher Einsatz von Daten im Business-Kontext

Technische Metadaten: Alle notwendigen Infos zu technischen Rahmenparametern wie Modelldetails, Datentyp und -format, Verfügbarkeit und technischen Zugriffsinformationen

Prozessuale Metadaten: Datenaktualisierung, Dataflow Details und Infos zum Ablauf der Dataflows

Vorteile eines Data Catalog

Es geht um Transparenz, Überblick und Effizienz.

Verbesserte Daten-Auffindbarkeit: Mitarbeiter finden schnell und einfach die benötigten Daten.

Erhöhte Datenqualität: Durch Metadaten und Datenbeschreibungen wird die Datenqualität transparent.

Effizientere Zusammenarbeit: Teams können Daten und Erkenntnisse leichter teilen und nutzen.

Compliance-Unterstützung: Erleichtert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Governance-Richtlinien.

Zeitersparnis: Reduziert den Aufwand für die Datensuche und -analyse erheblich.

Ein Data Catalog ist somit ein unverzichtbarer Baustein für effektives Datenmanagement in modernen Unternehmen, der die Datennutzung optimiert und fundierte, datenbasierte Entscheidungen ermöglicht.

Die Zeiten, in denen Infos zu den Daten nur in den Köpfen Einzelner gespeichert waren, sind vorbei.

Ob der EU Data Act oder ERP-Migration – Daten sind eine strategische Ressource, die zentral für alle verfügbar sein muss, um echten Mehrwert zu bieten.

Und darum gehören sie in den Data Catalog!

Hauptfunktionen eines Data Catalogs

Zentrale Verwaltung von Metadaten: Speichert Informationen wie Zugangsdaten, Beschreibungen, Tabellennamen, Attribute und Datentypen für verschiedene Datenquellen.

Benutzerfreundliche Oberfläche: Ermöglicht auch Anwendern ohne tiefes Datenbank-Know-how den Zugriff auf Informationen.

Suchfunktion: Bietet eine leistungsstarke, facettierte Suche, um relevante Daten schnell zu finden.

Automatisierung: Sammelt, klassifiziert und verknüpft Daten automatisch, was die Effizienz steigert.

Data Lineage: Ermöglicht die Nachverfolgung der Datenherkunft und -transformation.

Anwendungsfälle

Der Data Catalog ist ein vielseitiges Werkzeug, das die Datenverwaltung, -analyse und -nutzung in Unternehmen erheblich verbessert:

Data Mesh

Der Data Catalog unterstützt alle Hauptsäulen des Data-Mesh-Konzepts, einschließlich der Dezentralisierung der Datenverantwortung, der Erstellung von Datenprodukten, der Self-Service Data Platform und der dezentralen Governance.

Data Fabric

Der Data Catalog hilft dabei, einen einheitlichen semantischen Layer über verteilte Daten und Systeme zu spannen und fungiert als Hub zum Austausch von Metadaten zwischen Systemen.

Self-Service Analytics

Durch die Bereitstellung eines zentralen Zugriffspunkts auf Datenwissen ermöglicht der Data Catalog Endnutzern, selbstständig Datenbestände zu durchsuchen, zu verstehen und zu nutzen.

Data Governance

Er erleichtert die Verwaltung von Daten-Assets, verbessert die Datenkonsistenz und -qualität und unterstützt die Einhaltung von Governance-Vorschriften.

Data-management in Data Warehouses und Data Lakes

Der Data Catalog fungiert als zentrales Verzeichnis für nutzbare Datenquellen in Data Warehouses und hilft, Data Lakes strukturiert und durchsuchbar zu halten.

Förderung der Zusammenarbeit

Der Data Catalog verbessert die Kollaboration zwischen Teams, indem er Datensilos abbaut und eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensdaten bietet.

so gelingt ein erfolgreicher Data Catalog

Klare Datenstrategie: Definition von Zielen und Erwartungen an den Data Catalog.

Technische Infrastruktur: Geeignete Systeme und Tools zur Unterstützung des Catalogs.

Data Governance: Etablierte Prozesse für Datenqualität und -management.

Schulung und Change Management: Vorbereitung der Mitarbeiter auf die neue Technologie.

Gemeinsam mit Ihnen erschließen wir das volle Potenzial Ihrer Daten – schreiben Sie uns für ein unverbindliches Gespräch!

Data Catalog in Projekten, die anregen

Data Governance als Teil der Data & Analytics-Plattform

Im Rahmen des Aufbaus einer modernen Data & Analytics-Plattform wurde eine unternehmensweite Data Governance mit standardisierten Stamm-, Referenz und Metadaten etabliert.

hier den vollständigen Projektbericht von AT&S lesen

Data Lakehouse mit vielfältigsten Technologien

Implementierung einer Data & Analytics-Plattform im Bereich Erneuerbare Energien, das dem schnellen Firmenwachstum gerecht wird und BI- und IoT-Analysen in einer zentralen Datenplattform unterstützt.

hier den vollständigen Projektereicht von SENEC lesen

Weitere QUNIS Projekte, in denen ein Data Catalog implementiert wurde xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx – schreiben Sie uns einfach.

IHRE FRAGEN, Unsere Antworten rund um Datenarchitekturen und Data LakehouseS

Wie kann ich bei der Implementierung einer D&A-Plattform Kosten sparen, methodisch und infrastrukturell? Moderne Lakehouse-Architekturen mit Automation sparen Ihnen Kosten.

Werde ich in der Lage sein, eine Lakehouse-Lösung mit hoher Qualität selbst weiterzuentwickeln? Wir befähigen Sie …

Wie und wo fange ich am besten an? Am besten mit einem konkreten Use Case, der die Basis für weitere Use Cases legt.

Wie schaffe ich es, eine Datenplattform zu bauen, die offen dafür ist, dass sich Fachbereiche selbst helfen können? Mit einer Open Lakehouse Architektur.

Unsere Cloud-Strategie ist noch unklar. Kann ich trotzdem ein Lakehouse aufbauen? Antwort QUNIS

Wir haben intern kein Lakehouse-Know-how. Wie kann ich dieses aufbauen? Antwort QUNIS

Welche Datenarchitektur passt zu mir? Antwort QUNIS

Unsere bisherige Data & Analytics Implementierung ist nicht standardisiert – eher hysterisch gewachsen, wie kann ich diese modernisieren? Antwort QUNIS

Ihre Frage ist nicht dabei? Fragen Sie uns direkt

So arbeiten wir mit Ihnen in einem Lakehouse-Projekt

1. Strategiephase

Der Grundstein für eine belastbare Datenarchitektur wird gelegt.

Für ein nachhaltiges Data & Analytics-Projekt und den Aufbau der passenden Datenarchitektur braucht es ein tiefes Verständnis der Ziele und einen klaren Plan.
Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir eine Data & Analytics-Strategie, die genau festlegt, wie die Datenziele erreicht werden können.
Wie beim Architekturentwurf eines Hauses definieren wir welche „Datenbausteine“ sind nötig.
Wir strukturieren das Gesamt-Projekt, definieren, welche organisatorischen Voraussetzungen zu schaffen sind und wie fügen sich Technologien zusammen.

2. Use Case-Identifizierung

Unser Ansatz: „Slice the Elephant.“

Wir teilen das Projekt in konkrete, umsetzbare Einheiten ein und brechen das große Ziel in kleine Use Cases auf.
Die Use Cases werden Schritt für Schritt umgesetzt und bewertet.
So zeigen wir schon früh erste Erfolge und steigern den Business-Value mit jeder Umsetzung.
In dieser Phase macht auch die Bereitstellung von kleinen Demos und MVPs für die Fachbereiche sehr viel Sinn, um die Anforderungen zu schärfen.

3. Implementierung und laufender Betrieb

Der Plan wird Realität. Es entsteht eine belastbare Datenarchitektur, die Ihren Insights und Visualisierungen eine stabile Basis gibt.

Mit einer agilen Implementierung stellen wir sicher, dass die Use Cases nicht nur realisiert, sondern von Anfang an fest in Ihre Geschäftsprozesse integriert werden.
Die Infrastruktur wächst schrittweise und passt sich den dynamischen Anforderungen an, ohne dass ständig neu gebaut werden muss.

4. Ausbildung und Training

Know-how aufbauen und selbstständig agieren.

Für den Aufbau von unternehmensinternem Know-how bieten wir Ihnen eine umfassende Palette an Schulungs- und Trainingeinheiten zu Technologien, Tools, Werkzeugen, Methoden, Abläufen und Strukturen von Business Intelligence, Big Data, Advanced Analytics und AI.
Wir trainieren in Standard-Schulungen oder nach Bedarf ganz individuell. Als Vorbereitung für die nächsten Projektschritte, für Ihr generelles Verständnis, einen Überblick oder im Sinne des Enablements zum Arbeiten mit einer Technologie oder auf Ihrer eigenen Lösung.

„Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen
zum Data Catalog für Ihr Unternehmen.“

Patrick Eisner Senior Sales Manager, QUNIS

Bereit, wenn Sie es sind

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Das qunis versprechen

Maßgeschneiderte Beratung & Planung Ihrer Data Lakehouse-Architektur. Erfahrende Experten mit fundiertem Branchenwissen. End-to-End-Unterstützung von der Strategie und Konzeption bis zur Implementierung und Schulung. Optimierung bestehender Systeme für maximale Effizienz. Technologische Unabhängigkeit von Microsoft und SAP bis Databricks und Dremio.