Was ist Metadatenmanagement?

Metadatenmanagement ist die Geschäftsdisziplin der Verwaltung der Metadaten über Daten. Sie gibt den Informationen Ihrem Unternehmen Sinn und beschreibt sie. Metadaten erschließen den Wert Ihrer Daten, indem sie die Benutzerfreundlichkeit und Auffindbarkeit dieser Daten verbessern. Metadaten liefern den erforderlichen Kontext, um Ihre Systeme, Ihre Daten und Ihr Unternehmen zu verstehen und zu verwalten. Mit dem Metadatenmanagement ist es einfacher, Daten zu finden und zu verwenden sowie den kritischen Datenkontext bereitzustellen, den Ihr Unternehmen und Ihre IT-Teams benötigen.

Metadaten enthalten grundlegende Informationen zu Daten – einschließlich Dateityp, Erstellungszeitpunkt, Dateigröße, Autor und mehr. Es gibt verschiedene Arten von Metadaten – einschließlich beschreibender Metadaten, Struktur-Metadaten, administrativer Metadaten, Referenz-Metadaten und statistischer Metadaten, die alle eindeutige Informationen über Ihre Daten liefern. Sie können Metadaten manuell oder automatisch erstellen. Die manuelle Erstellung von Metadaten ermöglicht mehr Details, während die automatische Erstellung im Allgemeinen nur sehr grundlegende Informationen enthält. Je wichtiger das Informationsgut ist, desto wichtiger ist es im Allgemeinen, die Metadaten um ihn herum zu verwalten. Das liegt daran, dass Sie mehr Informationen zur Verwendung dieses wertvollen Informationsbestands benötigen. Wenn das Informationsgut nicht so wichtig ist, werden nicht viele Metadaten benötigt.

Eine robuste Metadaten-Verwaltungsstrategie stellt sicher, dass die Daten eines Unternehmens über verschiedene Systeme hinweg qualitativ hochwertig, konsistent und genau sind. Unternehmen, die eine umfassende Metadaten-Verwaltungsstrategie verwenden, treffen mit größerer Wahrscheinlichkeit Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage korrekter Daten als Unternehmen, die keine Metadaten-Verwaltungslösung haben. Das ist ein wichtiger Bestandteil jeder Daten-Verwaltungsinitiative.

Warum beabsichtigen Unternehmen ihre Metadaten dokumentieren und verwalten?

Die meisten Organisationen verfügen über eine Informationsarchitektur, die einer überfüllten, völlig unorganisierten Buchhandlung ähnelt. Daten sind überall. Die Daten der meisten Unternehmen sind nicht organisiert oder katalogisiert, sodass es äußerst schwierig ist, zu finden, wonach sie suchen.

Das ist das Hauptproblem – mangelnde Auffindbarkeit von Daten und damit mangelnde Datennutzbarkeit. Und dieses Problem nimmt nur zu. Die Datenmengen in Unternehmen können innerhalb von 10 Jahren von Gigabyte über Terabyte auf Petabyte ansteigen. In einer Zeit, in der „Daten das neue Öl sind“, müssen erfolgreiche Unternehmen in der Lage sein, alle ihre Daten zu finden und zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Die Beschreibungs- und Suchfunktionen des Metadatenmanagements sind entscheidend für das erfolgreiche Auffinden und Verwenden dieser Daten.

Metadatenmanagement ist auch wichtig, weil sich Definitionen je nach Informationskontext ändern können. Sehen Sie sich an, wie verschiedene Gruppen über den Begriff „Kunde“ nachdenken und ihn definieren könnten. Wenn Sie beispielsweise mit Mitarbeitern aus den Bereichen IT, Vertrieb oder Compliance sprechen, haben diese möglicherweise unterschiedliche Auffassungen oder Ansichten darüber, was Kunden repräsentieren und wie diese Daten gespeichert werden. Für die IT könnten sich Daten über Kunden auf die Durchführung von Analyseberichten und Dashboards für das Unternehmen sowie auf die sehr technischen Aspekte der Speicherung dieser Daten konzentrieren. Wenn Sie die IT-Abteilung bitten, zu definieren, wo sich „Kunden“-Daten befinden, antwortet sie möglicherweise, dass „sie sich in unserem Enterprise Data Warehouse befinden, das wir für die Berichterstattung verwenden und das bis 2015 zurückreicht. Außer wir haben auch Kundendaten im Data Lake, die aus der Neuerfassung stammen. Diese Daten befinden sich im Data Lake und müssen vor der Berichterstattung transformiert werden.“ Für sie können „Kunden“-Daten also sehr analyseorientiert sein oder einen historischen Rückblick enthalten.

Ihr Vertriebsteam konzentriert sich möglicherweise stärker auf die Abläufe, z. B. darauf, wie es Kundendaten heute in seinen Verkäufen verwendet. Für sie können Kundendaten nur aktive Kunden oder Kundendaten auf Kontoebene (wie den Namen des Unternehmens) bedeuten, im Gegensatz zu allen Kunden, die das Unternehmen jemals hatte. Vertriebsteams können Kundendaten eher als Unternehmensnamen als personenbezogene Daten bezeichnen. Und Compliance kann an personenbezogene Kundendaten denken, da ihre Daten hauptsächlich zur Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO verwendet werden.

Wie Sie sehen, liegt die Herausforderung nicht nur in Definitionen, sondern in der Inkonsistenz der Definitionen in diesen verschiedenen Teams und Prozessen. Darüber hinaus wachsen die Daten immer weiter. Sie müssen in der Lage sein, Ihre Daten zu finden, um Ihre beste Analyse durchführen zu können. Im Betrieb möchten Sie die verschiedenen Anwendungen verstehen und wissen, woher sie ihre Daten beziehen. Aus Compliance-Gründen möchten Sie sicherstellen, dass das Unternehmen die Regeln einhält, und für die IT wird es hauptsächlich darum gehen, Analysen zu erstellen und historische Aufzeichnungen zu führen.

Mit dem Metadatenmanagement können Sie jedem Teil Ihres Unternehmens die Metadaten zur Verfügung stellen, die er benötigt, um Ihre Systeme, Ihre Daten, Ihr gesamtes Unternehmen und eine konsistente Ansicht der Daten im gesamten Unternehmen zu verstehen und zu verwalten. Nur so kann ein Unternehmen Funktionen ordnungsgemäß ausführen und sicherstellen, dass es letztendlich alles richtig macht.

Anwendungsfälle des Metadatenmanagements

Das Metadatenmanagement hilft verschiedenen Personen in Ihrem Unternehmen dabei, ihre speziellen Fragen zu beantworten und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie eine einheitliche Sicht auf die Daten einhalten.

• Analysen: Für aufschlussreichere Analysen suchen, verstehen und stellen Benutzer Daten mithilfe von Selfservice-Datenkatalogen und gesteuerten Workflows für ihre Analyseprogramme bereit. Analysen können Ihnen bei der Beantwortung von Fragen wie „Welches ist der beste Verkaufsdatensatz für meinen Analytics-Job?“ helfen.
• Betrieb: Um den Betrieb zu optimieren, ermitteln, sammeln und verwalten Teams alle Metadatenbestände und Data Lineages des Unternehmens, um die Betriebsqualität zu verbessern. Das kann bei der Beantwortung von Fragen wie „Welche Systeme sind an der Erfüllung von Kundenaufträgen beteiligt?“ helfen.
• Compliance: Um behördliche Anforderungen (DSGVO, CCPA, BCBS 239 usw.) zu erfüllen, können Sie Ihre Compliance-Programme mit Datenverwaltungsfunktionen, einschließlich Datenschutz, unterstützen. Datenverwaltungsteams können wichtige Datenelemente identifizieren, Definitionen dokumentieren und Berichte zur Einhaltung von Vorschriften erstellen. Das kann bei der Beantwortung der Frage „Wo speichern und verarbeiten wir personenbezogene Daten?“ helfen.

Funktionen einer Lösung für das Metadatenmanagement

Umfassende Software für das Metadatenmanagement ist eine einzige Lösung, die all Ihre Metadaten an einem Ort erfasst und verwaltet. Die Funktionen, nach denen Sie in Ihren Lösungen suchen sollten, sind u. a.:

• Service für das Metadatenmanagement: Entdecken, sammeln und verwalten Sie all Ihre Metadaten für Elemente wie Geschäftsdefinitionen, Glossare und Regeln an einem Ort.
• Lösung für die Daten-Governance: Dokumentieren und unterstützen Sie Ihre Governance-Richtlinien und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Datenkatalog: Katalogisieren Sie alle physischen Daten zu den zugrunde liegenden Systemen, die die kritischen Datenbestände für die Suche, Zusammenarbeit und Bereitstellung des Zugriffs speichern.
• Als Service verfügbar: 100 Prozent SaaS und einfach bereitzustellen

Eine umfassende Lösung ermöglicht ein durchgängiges Metadatenmanagement. Dazu gehört:

• Erkennung und Extraktion: Automatisieren Sie die Sammlung von Metadaten aus Ihren lokalen oder Cloud-Systemen
• Metadatenspeicher: Ein einziger Metadatenspeicher für alle Ihre geschäftlichen und technischen Metadaten
• Klassifizierung und Lineage: Durch maschinelles Lernen gesteuerte Klassifizierung von Metadatenbeständen in Datenelementen und visueller Lineage.
• Governance und Sicherheit: Business-Glossar, Daten-Verwaltungsrichtlinien und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften auf einer Plattform.
• Suche und Zusammenarbeit: Durchsuchen Sie den gesamten Datenkatalog. Arbeiten Sie aktiv mit Kommentaren, Bewertungen und Tags.
• Data-Quality-KPIs: Verfolgen Sie wichtige Datenqualitätsindikatoren für all Ihre Metadaten.
• Integration und Bereitstellung: Metadaten als Service zur Verfügung stellen. Bereitstellung des Datenzugriffs über den Katalog.

Wie Metadatenmanagement die Zusammenarbeit fördert

Wenn ein Unternehmen ein gewisses Maß an Datenkompetenz erreichen möchte, müssen die verschiedenen Personas in Ihrem Unternehmen zusammenarbeiten. Datenkompetenz erfordert Teamleistung. Das ist nicht etwas, das einzelne Teams alleine schaffen und hoffen, am selben Ort anzukommen. Sie benötigen eine Lösung, um alles zu regeln und Datenverwaltern die Interaktion mit Datenbenutzern zu ermöglichen.

Sehen wir uns an, wie verschiedene Teams das Metadatenmanagement einsetzen. Beispielsweise sind Governance-Teams möglicherweise mehr über Definitionen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften besorgt, müssen jedoch mit dem IT-Team zusammenarbeiten. IT-Teams katalogisieren möglicherweise die physischen Systeme, die die Informationen speichern, dokumentieren die verschiedenen Kontrollen und die Sicherheit, die sie in dieses System integriert haben. Sie arbeiten mit den verschiedenen Teams zusammen, die das System verwalten, um sicherzustellen, dass sie alle in Bezug auf Datenschutz und Compliance geschult wurden, aber sie müssen mit dem Compliance-Team interagieren. Dann haben Sie die Analysebenutzer, die einen Großteil dieser Daten verbrauchen, und sie möchten sicherstellen, dass sie die Governance-Richtlinien einhalten und die von den Sicherheits- und IT-Teams festgelegten Protokolle befolgen. Es muss zu verschiedenen Zeiten eine Interaktion zwischen allen diesen Teams geben.

Fazit: Suchen Sie nach einer Lösung für das Metadatenmanagement mit kollaborativen Governance-Prozessen wie Workflows, Verwaltung, Versionskontrolle und Prüfprotokollen.

Heute sind viele Ihrer Metadaten mehrerer Anwendungen und Systeme getrennt. Dies führt zu einer fehlenden Verbindung zwischen Metadatensilos. Beispielsweise verwenden einige Unternehmen einige Anwendungen für ETL und speichern ihre Metadaten entsprechend. Sie haben andere Anwendungen, die sich auf Daten-Governance konzentrieren, und sie speichern diese Daten entsprechend. Sie haben andere Anwendungen, die Datenkatalogdaten speichern und die Kataloge separat speichern. All diese Informationen sind miteinander verbunden und sollten sich an einem Ort befinden, um eine bessere Integration, bessere Konsistenz und bessere Kontrolle durch eine umfassende Lösung für das Metadatenmanagement zu ermöglichen.

Metadatenmanagement und KI

Im Metadatenmanagement vollzieht sich eine Verschiebung aufgrund von Edge-Geräten, IoT und KI. Es besteht ein größerer Bedarf, diese Metadaten zu verwenden, um zusätzlichen Wert aus Daten zu gewinnen.

Der Einfluss von Metadaten auf Produktionsumgebungen (und die Produktivität) wird zunehmend von der Katalogisierung ihrer verschiedenen Typen, dem Mapping, der Datenmodellierung, dem maschinellem Lernen und Edge Computing abhängen. Diejenigen, die Metadaten in diesen Bereichen erfolgreich operationalisieren, werden vom Metadatenmanagement profitieren.

Integrierte Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) erleichtern die Klassifizierung von Metadaten und Datenlinien (horizontal, vertikal, regulatorisch). Stellen Sie den Datenkontext, die Kohärenz und die Kontrolle bereit, die Sie benötigen, um die höchste Effizienz, beste Leistung und intelligenteste Entscheidungsfindung in all Ihren Teams und Abteilungen zu erzielen.