7 Best Practices im Metadatenmanagement für IT-Verantwortliche und Entscheidungsträger

Die Einrichtung eines Prozesses zur Verwaltung von Metadaten (Daten über Daten) kann die dreifache Bedrohung durch ungenaue und verwirrende Daten, langsamen Zugriff auf Informationen und Compliance-Risiken angehen. Aber nur, wenn dies richtig durchgeführt wird. richtig. Was Sie jetzt erkunden werden Dies sind sieben Schlüsselprinzipien für eine effektive Metadatenverwaltung. Wir geben Ihnen praktische Ratschläge, reale Beispiele und Experten-Tipps, die Sie sofort anwenden können, um die Datenverarbeitung in Ihrem Unternehmen zu verbessern.

Die Verwaltung von Metadaten ist eine Verschwendung von Ressourcen – sofern Sie nicht über bestimmte grundlegende Datenelemente verfügen. Dies umfasst eine solide Dateninfrastruktur (einschließlich Prozesse zur Erhebung, Speicherung und Analyse von Daten) sowie eine solide Grundlage für die Datenverwaltung.

Warum das wichtig ist: Ohne diese Grundlagen kann Ihre Metadaten Ihre Daten nicht korrekt darstellen, da sie keine konsistente und zuverlässige Informationsquelle zur Beschreibung haben. Es ist wie wenn man versucht, eine Bibliothek zu organisieren, ohne zu wissen, welche Bücher man dort hat oder wo sie aufbewahrt werden.

Andrii Panchenko, Leiter der Business Intelligence (BI) und Datenmanagement bei Yalantis, betont, dass das Metadatenmanagement nicht isoliert funktionieren kann:

Echtes Beispiel: US-amerikanischer Lebensmittelhersteller entwickelt ein reibungsloses Datenmanagement-System

Yalantis’ Dateningenieure halfen dabei Lebensmittelhersteller Mit einer komplexen Lieferkette kann man keine Katastrophe riskieren: ein veraltetes Datenmanagement, bei dem jede Abteilung die Zutaten einzeln in die Mischung einbrachte. Das Ergebnis war ein durcheinandergewordener Mix aus doppeltem und unzusammenhängendem Datenmaterial, das nur schwer verarbeitet werden konnte. Hier ist, wie wir ihnen dabei halfen, ihre Datenabteilung aufzuräumen. Data-Engineering-Dienste:

• Umsetzung Daten-Governance— Festlegung von Regeln für die Verarbeitung und Nutzung von Daten innerhalb des gesamten Unternehmens. Dazu gehören die Erstellung von Datenlexika, die Metadaten enthalten, und Businessglossare, die den Geschäftsrahmen bieten. Zusammen verbessern sie die Datenkompetenz und ermöglichen die Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen über mehrere Geschäftsbereiche hinweg.
• Zuweisen von Dateninhabern—die Sicherstellung, dass jeder Abteilung eine Person zur Überwachung der Genauigkeit und Konsistenz ihrer Daten hat.
• Aktualisierung von Datenprozessen und -speichern—mit Azure Data Factory neue Datenpipelines erstellen und eine zentrale Datenverarbeitungslösung einrichten Datenbanken auf Amazon SQL Server. Außerdem verwendeten wir Python, um die Datenladung und -prüfung zu automatisieren, was die Fehlerrate erheblich reduzierte.
• Die Integration der Metadatenverwaltung—die Implementierung einer Metadatenstruktur mithilfe von AWS Glue Repository und ein Datenkatalog, um ihre Datenbestände zu organisieren und zu beschreiben, sodass sie einfacher zu finden und zu nutzen sind.

Das Ergebnis? Eine gut organisierte Datenküche, in der jeder leicht das benötigte finden und schneller Erkenntnisse generieren kann, und die konsistente Datenanalyse ermöglicht., Hochwertig Informationen in allen Bereichen. Eine echte Chef-Kuss, Wie man sagt.

Wenn Sie diese Grundelemente zuerst implementieren, können Sie Metadatenmanagement-Tools direkt in Ihre Datenpipelines integrieren – und das ist von entscheidender Bedeutung für die Lösung häufiger Datenprobleme wie unzusammenhängender Berichterstattung, langsamer Datenabrufe und Compliance-Risiken. Erfahren Sie, warum diese Integration von entscheidender Bedeutung ist.

Automatisieren Sie Prozesse, die wichtige Informationen zu Ihren Daten (wie deren Herkunft, Format und Aktualisierungsgeschichte) während ihrer Übertragung durch Ihre Systeme verfolgen. Diese Methode wird als aktiver Metadatenmanagement bezeichnet. Sie trägt zur Sicherstellung der Datenqualität bei, erleichtert die Informationssuche und unterstützt die Compliance, indem sie einen klaren Überblick über die Datenverwendung und -änderungen bietet.

Warum das wichtig ist: Mit der aktiven Verwaltung von Metadaten erstellen Sie eine selbstaktualisierende Liste Ihrer Daten und automatisieren so die Aktualisierung der Metadaten. Das hilft Ihnen Verlauf der Spurdaten— von wo Daten stammen, wie sie sich verändern und wohin sie weitergeleitet werden. Dies hilft wiederum, Datenqualitätsprobleme, logische Lücken und verarbeitungsbedingte Ineffizienzen zu identifizieren und so mehrere wichtige Geschäftsprobleme zu lösen.

Herausforderung #1. Inkonsequente Daten verhindern eine einheitliche Sicht auf das Unternehmen: Stellen Sie sich eine Einzelhandelskette vor, bei der das Verkaufsteam die Kundennamen als “Letzter, Erste” eingibt, während das Support-Team “Erster, Letzter” verwendet. Diese Unterschiede erschweren es, ein vollständiges Bild der Kundeninteraktionen zu gewinnen. Die Metadatenverwaltung definiert Standardformate für alle, sodass alle Abteilungen dieselbe Datensprache verwenden.

Herausforderung #2. Compliance-Risiken bedrohen den Geschäftsnamen und die Finanzen: Vorschriften wie der DSGVO und der CCPA verpflichten Unternehmen dazu, Daten transparent zu verwalten, insbesondere wenn es um sensible Daten wie Kundendaten und Finanztransaktionen geht. Mit einer geeigneten Metadatenverwaltung erhalten Sie eine klare Aufzeichnung darüber, wer Daten auf welche Weise und aus welchem Grund zugreifen konnte, was die Audits vereinfacht und die Einhaltung der Vorschriften sicherstellt.

Beispiel aus Yalantis’ Portfolio: Als Yalantis Metadaten-Verfolgung für Oxygen implementiert, Die FinTech-Firma , hat die Auditzeit von Wochen auf Tage verkürzt, indem sie schnellen Zugriff auf Datenverarbeitungsdaten bereitstellt. Dies erfüllt nicht nur regulatorische Anforderungen, sondern schafft auch Vertrauen bei Kunden, die sich um die Datensicherheit kümmern.

Herausforderung #3: Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung aufgrund der Schwierigkeiten bei der Datenbeschaffung: Ein Marketingteam könnte stundenlang in Tabellenkalkulationen nach den Kampagnenleistungen des letzten Quartals suchen. Mit der Metadatenverwaltung können sie – und andere Teams – schnell auf die Daten zugreifen, die sie für die Planung und Optimierung von Kampagnen benötigen. Zentralisierte Repositories wie Google BigQuery oder Snowflake Diese Metadaten zu speichern, um sie über BI-Visualisierungen oder andere Methoden einfach zu finden und zu nutzen. Alation Kataloge.

Herausforderung #4. Schlechte Datenqualität führt zu Fehlinterpretationen und Fehlern: Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, ihre Daten oder deren Quelle zu verstehen. In der Fertigung beispielsweise kann der Begriff ‘Fehldurchfallrate’ für verschiedene Teams unterschiedliche Bedeutungen haben – je nach Artikel, Chargen oder Produktionslauf. Eine gute Metadatenstrategie hilft dabei, dies zu beheben:

• Teams dazu ermutigen, Daten klar zu definieren
• die Einführung konsistenter Geschäftsbedingungen innerhalb des gesamten Unternehmens
• Erstellung eines standardmäßigen “Datenlexikons”, das von allen genutzt werden kann

Dies führt zu einer besseren Qualitätskontrolle und weniger Missverständnissen. Wenn alle dieselbe Datensprache verwenden, wird die Arbeit einfacher und genauer.

Metadaten-Management-Tools im Zentrum eines Datenpipelines: Beispiele, Arbeitsprinzip, Praxisbeispiele

Aktive Metadaten-Management-Tools sind Software, die Aufgaben wie das Erfassen und Speichern von Informationen über Ihre Daten sowie das Nachverfolgen dessen Herkunft und der Veränderung ihrer Daten unterstützt. Diese Tools verbinden Rohdaten mit den Personen, die sie nutzen müssen, und bieten Kontext sowie die Kontrolle darüber, wie Daten verarbeitet werden. Beispiele dafür sind: AWS Glue Data Catalog, Informatica, und IBM Watson Knowledge Catalog. In Best Practice 7 werden wir besprechen, wie man die richtigen Werkzeuge auswählen kann.

Wie in dem nachfolgenden Diagramm gezeigt, sind aktive Metadatenmanagement-Tools zentraler Bestandteil des Datenstroms. Sie beeinflussen die Art und Weise, wie Daten verarbeitet werden – von ihrem ersten Eintrag in Ihrem System bis hin zur Nutzung für Analyse und Berichterstellung:

Ohne Metadaten-Management-Tools können verschiedene Abteilungen Daten unübersichtlich verwenden und so unzusammenhängende Informationen und unklare Geschäftsmetriken erhalten.

Echtzeitbeispiel: Dan Khasis, der CEO des Unternehmens für Software zur Routenplanung Route4Me, Er teilte mit, wie das Metadatenmanagement ihre Probleme mit Datenfragmentierung und Ineffizienz gelöst hat. Durch die Integration von dbt (Daten-Build-Tool) in ihre Datenpipelines und die Verwendung von Alation und Collibra Für die Metadatenverwaltung verwaltet sie die Metadaten dynamisch:

Die Integration von Metadatenmanagement-Tools in Ihre Datenpipelines ist entscheidend für die Erhaltung der Datenqualität, der Zugänglichkeit und der Compliance. Datenwissenschaftliche Dienstleistungen Zusätzlich zu der Metadatenverwaltung kann diese auch die Datenanalyse automatisieren und verbessern, wodurch es einfacher wird, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Durch die Analyse von Metadaten in Verbindung mit den Daten selbst können Sie verborgene Muster entdecken und die Datenworkflows effektiver optimieren. Aber passen Sie die spezifische Implementierung dieser Tools an die individuellen Bedürfnisse und Branche Ihres Unternehmens an – und das bringt uns zur nächsten besten Praxis.

Stellen Sie zunächst Ihre dringendsten Datenprobleme im Vordergrund – diejenigen, die direkt Ihre Gewinnmarge oder die operative Effizienz beeinträchtigen. Ein Lebensmittelhersteller könnte die Standardisierung der Datenverarbeitung in allen Abteilungen priorisieren, während ein FinTech-Unternehmen sich auf die Verfolgung komplexer Transaktionsdaten für die Compliance konzentrieren könnte.

Warum das wichtig ist: Versuche, alle Metadatenprobleme gleichzeitig zu lösen, führen oft zu einer Verteilung der Ressourcen, verzögerten Ergebnissen und einem möglichen Projektversagen.

Real-lBeispiele aus drei Branchen: Um zu zeigen, wie die Anpassung in der Praxis funktioniert, stellen wir hier drei Beispiele vor, in denen Yalantis Kunden dabei geholfen hat, ihre Metadatenmanagement-Strategien anzupassen:

Diese Unternehmen verschwendeten keine Ressourcen, indem sie alles auf einmal verfolgten – sie lösten die dringendsten Herausforderungen zuerst.

Nun werden wir zwei wesentliche Komponenten besprechen, die für die Einrichtung eines Metadatenmanagementsystems erforderlich sind.

Um ein robustes Metadaten-Management-System zu erstellen, beginnen Sie mit einem Metadaten-Repository und einem Datenkatalog. Diese Komponenten bilden die Grundlage Ihrer Metadaten-Infrastruktur und ermöglichen die effiziente Speicherung, Organisation und den Zugriff auf Ihre Metadaten.

Warum das wichtig ist: Ein robustes Repository und ein Datenkatalog bilden die Grundlage für eine effektive Metadatenverwaltung. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre Metadaten zentral zu verwalten, sie leicht zugänglich zu machen und die Grundlage für weiterentwickelte Praktiken zu schaffen, wenn sich die Anforderungen Ihrer Organisation ändern.

A Metadaten-Repository Funktioniert als zentrales Speicher-System für alle Ihre Metadaten, getrennt von Ihren eigentlichen Daten. Diese Trennung ermöglicht Folgendes:

• Bessere Organisation und Kategorisierung von Metadaten
• Effizientes Metadatenmanagement ohne Beeinträchtigung Ihrer primären Datenspeicherlösung
• Einfachere Aktualisierungen und Wartung der Metadaten unabhängig von den Daten, die sie beschreiben

Auf der anderen Seite, ein Datenkatalog Ist eine zentralisierte, ständig aktualisierte Aufzeichnung der Datenherkunft, -verwandtschaft, -klassifizierung und -standort. In Verbindung mit einem Geschäftsglossar bietet sie Geschäftsanwendern eine klare und aussagekräftige Darstellung der Daten, die für eine verlässliche Entscheidungsfindung unerlässlich ist.

Ole-Olesen Bagneux, ein angesehener Experte für Datenmanagement, Voraussagen dass “Datenkataloge zu Suchmaschinen für Unternehmen werden und nicht nur alle Daten, sondern auch alle Wissensdaten in Ihrem Unternehmen bereitstellen”.”

Metadaten-Repository und Datenkatalog arbeiten Hand in Hand

Das Metadaten-Repository und der Datenkatalog arbeiten zusammen, um eine umfassende Lösung für die Metadatenverwaltung bereitzustellen:

1. Das Repository speichert und verwaltet die Metadaten.
2. Der Katalog organisiert und präsentiert diese Metadaten in einem benutzerfreundlichen Format.
3. Gemeinsam ermöglichen sie die effiziente Erstellung, Speicherung, Abrufmöglichkeiten und Nutzung von Metadaten.

Echtzeitbeispiel: Die Data Engineerinnen und Data Engineer der Yalantis nutzen AWS Glue Data Catalog häufig sowohl als Repository als auch als Katalog. Durch die Integration mehrerer Datenquellen erhalten sie einen klaren Überblick über Datenstrukturen und -beziehungen. Datenengineering-Unternehmen Es kann Ihnen dabei helfen, ähnliche Lösungen zu implementieren, die auf Ihre Datenlandschaft zugeschnitten sind und eine bessere Übersicht und einen effizienteren Datenzugriff für alle Teams gewährleisten. Dadurch können Data Scientists und Analysten Datasets einfacher finden und verstehen, was die Analyse und die Entscheidungsfindung beschleunigt.

Wenn Sie Ihr Metadaten-Management-System aufbauen, sollten Sie berücksichtigen, dass nicht alle Daten gleichwertig sind. In dem nächsten Abschnitt werden die wichtigsten Unterschiede zwischen Daten, Informationen und Wissen im Metadaten-Management erläutert.

Die unterschiedlichen Ebenen der Datenreife – Daten, Informationen und Wissen – zu erkennen und zu adressieren. Jede davon erfordert innerhalb einer Metadatenstrategie unterschiedliche Managementansätze.

Warum das wichtig ist: Wenn Sie Ihre Metadatenstrategie an die spezifische Ebene anpassen – sei es Daten, Informationen oder Wissen –, stellen Sie sicher, dass Ihr System die richtigen Geschäftsprozesse zu den richtigen Zeiten unterstützt. So hat Yalantis diese Unterscheidung beispielsweise bei verschiedenen Projekten angewendet:

• Datenmanagement: Ein Lebensmittelhersteller musste Rohdaten organisieren und Doppelarbeit vermeiden. Wir verwendeten Metadaten, um Rohdaten zu Produktions- und Verkaufsdaten zu katalogisieren und zu strukturieren.
• Informationsmanagement: Eine Immobilienfirma benötigte einen schnellen Zugriff auf relevante, strukturierte Daten für die Entscheidungsfindung. Wir verwendeten Metadaten, um verschiedene Immobilien- und Marktdatenpunkte zu kategorisieren und miteinander zu verknüpfen.
• Wissensmanagement: Ein schnell wachsendes Online-Bank Es war notwendig, das Verständnis komplexer Ereignisse und datengestützte Entscheidungen zu verbessern. Wir verwendeten Metadaten, um die Entwicklung der Finanzmodelle und die Begründung der Entscheidungen nachzuverfolgen.

Wie können Sie herausfinden, auf welche spezifische Ebene Sie Ihre Metadatenstrategie anpassen sollen? Identifizieren Sie, ob Ihr Hauptaugenmerk auf Datenerhebung, Informationsverarbeitung oder Wissensentwicklung liegt.
Schauen Sie sich die bestehenden Datapraktiken, die Anforderungen der Branche und die zukünftigen Pläne an.

Nehmen wir ein hypothetisches mittelständiges Einzelhandelsunternehmen – einen Elektronikhändler mit Filialen und Online-Präsenz. Es möchte seine Datenmanagement-Praktiken verbessern. Folgendes könnte dabei helfen, seine Anforderungen zu bewerten:

1. Aktuelles Stand und Ziele:
   a. Datenreife: Vorrangig bei Daten Niveau mit Basis Informationen Verarbeitung
   b. Geschäftsziele: Implementierung der Omnichannel-Strategie und Optimierung des Bestands
2. Industrie- und Datenbezogene Überlegungen:
   a. Regulative Anforderungen: Präzise Bestandsverfolgung und Finanzberichterstattung
   b. Datenkomplexität: Mehrere Lager, E-Commerce-Plattform, Tausende von Artikelvarianten, saisonal angepasste Bestände
   c. Anwendungsfälle: Häufige Anfragen nach Bestandsumsatzberichten von Filialen und Produktkategorien
3. Zukünftige Pläne:
   a. Entscheidungsfindung: Vertrauen auf wöchentliche Verkaufs- und Bestandsberichte für taktische und strategische Entscheidungen
   b. Wachplans: Implementierung von Predictive Analytics zur Bedarfsplanung im nächsten Jahr

Aufgrund dieser Analyse könnten sie ihre ursprüngliche Metadatenstrategie darauf konzentrieren, ihr Management auf der Ebene der Daten zu stärken und sich in andere Bereiche zu erweitern. Informationen Stufe, während man die Zukunft plant Wissen Niveaubedürfnisse. Ihre Strategie könnte Folgendes umfassen:

• Implementierung eines Datenkatalogs für Bestands- und Verkaufsdatenbanken (Datenebene)
• Entwicklung standardisierter Definitionen für wichtige Einzelhandelskennzahlen (Informationen Level)
• Dokumentieren der Datenverlaufsgeschichte für Inventur- und Verkaufsberichte (Informationen Level)
• Planung für zukünftige Metadatenbedürfnisse im Zusammenhang mit der Kundensegmentierung und der Bedarfsplanung (Wissen Level)

Dieser Ansatz ermöglicht es unserem elektronischen Einzelhändler, seine unmittelbaren Anforderungen im Bereich des Bestandsmanagements und der Umsatzberichterstattung zu erfüllen, während gleichzeitig die Grundlage für fortschrittlichere Omnichannel- und vorausschauende Analysefunktionen in Zukunft gelegt wird. Dienstleistungen im Bereich der Datenanalyse Dies kann ihre Fähigkeit weiter verbessern, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Was haben wir nun vor? Eine Strategie, um sicherzustellen, dass Ihre Metadaten für alle Beteiligten verständlich und nützlich sind.

Verknüpfen Sie die Metadatenverwaltung mit aktuellen und umfassenden Dokumentationen, um eine vollständigere und zugängliche Wissensbasis zu Ihren Daten zu erstellen. Diese Kombination verbessert die Entscheidungsfindung, indem sie Kontext bietet und die Dateninterpretation in den Teams verbessert.

Warum das wichtig ist: Selbstverständlich kann die Verwendung von Metadaten ohne den notwendigen Geschäftsrahmen nicht zu aussagekräftigen Erkenntnissen führen. Die Kombination von Metadaten mit geeigneter Dokumentation (wie z. B. Confluence oder Git) ermöglicht es den Teams, das vollständige Bild der Daten, ihrer Felder und ihrer Verwendung zu gewinnen. Diese Kombination:

• bietet einen umfassenderen Kontext für die Dateninterpretation
• bietet Hinweise zur Datenverwendung und -interpretation
• Erklärt die Geschäftslogik hinter Datenstrukturen und -beziehungen

Damit die Funktion funktioniert, halten Sie Ihre Dokumentation aktuell. Veraltetes Dokumentationsmaterial, selbst wenn es durch Metadaten unterstützt wird, kann zu manuellen Fehlern und Ineffizienzen führen. Um dies zu verhindern:

• Festlegen eines regelmäßigen Überprüfungs- und Aktualisierungszeitplans für die Dokumentation
• Implementieren Sie einen Änderungsmanagementprozess, der die Aktualisierung der Dokumentation umfasst, wann immer Datenstrukturen oder Prozesse geändert werden.
• Verwenden Sie automatisierte Tools, um Ungenauigkeiten zwischen Metadaten und Dokumentation aufzuzeigen

Echtzeitbeispiel: Eine US-Lebensmittelfirma, die wir unterstützt hatten, verfügte über veraltete Dokumentation, was zu Verwechslungen und Fehlern führte. Wir haben dies dadurch behoben:

1. Aktualisierung aller datenbezogenen Dokumente
2. Verknüpfung von Dokumenten mit bestehenden Metadaten mithilfe automatischer Vergleichswerkzeuge
3. Die Behebung von Differenzen durch Gespräche mit den Dateninhabern und Geschäftsanwendern
4. Einstellung automatischer Metadatenaktualisierungen, um alles synchron zu halten

Die Ergebnisse zeigten, dass manuelle Datenverfalschungen um 75 Prozent zurückgingen, die Zeit für die Dateninterpretation um 40 Prozent verkürzte und die Einführung neuer Teammitglieder um die Hälfte verkürzt wurde.

Nun, da wir die menschliche Seite der Metadatenverwaltung behandelt haben, kommen wir zur nicht-menschlichen Seite. Schließlich ist es 2024 – wenn wir nicht mindestens einmal über KI sprechen, könnte jemand unser “fortschrittliches Denken”-Siegel aufheben.

Verwenden Sie KI und maschinelles Lernen zur Verwaltung von Unternehmensmetadaten, um die Genauigkeit und Konsistenz der Metadaten zu erhöhen, die manuelle Arbeit und Fehler zu reduzieren und Datenqualitätsprobleme zu lösen – besonders hilfreich für Unternehmen mit großen, komplexen Datenumgebungen.

Die wichtigsten Einsatzbereiche von KI und ML bei der Verwaltung von Metadaten sind:

• Automatisierte Datenentdeckung—die Suche und Katalogisierung von Daten in verschiedenen Systemen ohne manuellen Eingriff.
• Intelligente Metadaten-Tags—die Metadaten präzise zu kennzeichnen, um die Suchbarkeit und Nutzbarkeit der Daten zu verbessern.
• Die Identifizierung überflüssiger Daten— Erkennen von unnötigen Datenquellen, die die Systemleistung verlangsamen.
• Proaktives Datenverlaufsmanagement—die Vorhersage und Abwehr möglicher Komplikationen bei Datenflüssen.
• Vorhersagende Diskrepanzerkennung—die Vorbeugung von Inkonsequenzen bei Metadaten, bevor diese auftreten.
• Verhinderung von Engpässen— Identifizierung entscheidender Datenpfade und Vorhersage möglicher Engpässe für präventive Maßnahmen.

Anwendungsfall in der realen Welt: Dan Khasis, CEO von Route4Me, berichtet über die Erfahrungen seines Unternehmens mit KI und ML in der Metadatenverwaltung:

Mit KI-/ML-Technologien werden Ineffizienzen aufgedeckt, die die Menschen möglicherweise übersehen. Das Wichtigste ist, sie nicht als Ersatz für menschliches Fachwissen zu betrachten, sondern als Werkzeug, das unsere Fähigkeit zur Verwaltung und zum Nutzen aus Metadaten verbessert. Unternehmen für die Entwicklung von maschinellem Lernen Dies kann die Implementierung von KI-/ML-Lösungen weiter beschleunigen und eine effektivere Metadatenverwaltung sowie eine verbesserte Gesamtleistung gewährleisten.

Nun, da wir untersucht haben, wie KI bei der Verwaltung von Metadaten helfen kann, widmen wir unsere Aufmerksamkeit den praktischen Details der Implementierung. Folgende Kapitel beschäftigen sich mit der Navigation in der manchmal überwältigenden Welt der Metadatenmanagement-Software.

Die Auswahl einer Unternehmens-Metadaten-Management-Software, die zu Ihrer aktuellen Infrastruktur passt, kann die Implementierung beschleunigen und die Akzeptanz unter den Benutzern erhöhen. Hier ein einfacher Leitfaden auf Grundlage unserer Erfahrungen bei Yalantis:

Wenn Sie bereits eine bestimmte Cloud-Umgebung verwenden:

• Benutzer von Amazon Web Service: Überlegen Sie AWS Glue für sein vielseitiges Katalog- und Datenverarbeitungssystem
• Benutzer von Microsoft Azure: Suchen Sie nach Microsoft Purview zur einfachen Integration mit anderen Microsoft-Tools
• Benutzer von Google Cloud: Erkunden Google Cloud Data Catalog, Insbesondere wenn Sie BigQuery verwenden.

Wenn Sie nicht an eine bestimmte Cloud-Plattform gebunden sind, Allerlei Optionen sind möglich: Collibra, Alation, Informatica, oder IBM Information Steward.

Erst anfangen? AWS Glue oder Google Cloud Data Catalog bietet benutzerfreundliche Metadatenmanagement-Lösungen mit geringen Einstiegsschranken, die sich ideal für eine schnelle Implementierung und einfache Bedienung eignen.

Denken Sie daran: Die Metadateninfrastruktur ist eine wichtige Komponente Ihrer gesamten Datenarchitektur und nicht ein isoliertes System. Eine Behandlung als Nebentatigkeit kann zu Dateninkonsequenzen, ineffizienten Prozessen und verpassten Erkenntnissen führen.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie die Metadatenfunktion in die Datenarchitektur von Google Cloud Platform integriert ist:

Eine gute Verwaltung der Unternehmensmetadaten ist wie ein gut gepflegter GPS-Gerät für Ihre Datenautobahn – es hält Sie auf dem richtigen Weg, hilft Ihnen, Staus zu vermeiden und sorgt dafür, dass Sie Ihre Reise effizient erreichen.

Bevor wir abschließen, lassen Sie uns diese sieben Strategien besprechen, die die Grundlage für eine effektive Metadatenverwaltung bilden:

Wenn Sie diese Best Practices befolgen, werden Sie echte Verbesserungen in der Art und Weise feststellen, wie Ihr Unternehmen seine Daten nutzt:

• Verknüpfen Sie Daten so, dass sie einfacher zu finden und zu nutzen sind: Stellen Sie allen in Ihrem Unternehmen, nicht nur IT-Experten, die Möglichkeit, die benötigten Daten zu finden und zu verstehen. Das führt zu schnelleren und besseren Entscheidungen in allen Abteilungen.
• Verbessern Sie die Teamarbeit: Wenn alle verstehen, was Daten bedeuten und woher sie stammen, funktioniert das Arbeiten in Teams besser. Kein weiteres Unverständnis mehr über widersprüchliche Berichte oder Zahlen.
• Zeit sparen, Fehler reduzieren und die Compliance verbessern: Verringern Sie doppelte Arbeit und Fehler, indem Sie deutlich zeigen, woher Daten stammen und wie sie verwendet werden sollen. Das bedeutet weniger Zeit für die Fehlerbehebung, mehr Zeit für produktives Datenverwenden und eine einfachere Einhaltung der Vorschriften.
• Verstehen Sie Ihre Kunden besser: Verknüpfen Sie die einzelnen Informationen über Kunden mit anderen Daten, um ein klareres Bild davon zu erhalten, was sie wollen und brauchen.

Die Verwaltung Ihrer Metadaten ist ein kontinuierlicher Prozess. Je nachdem, wie sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt, sollten Sie Ihren Ansatz auch entsprechend aktualisieren:

• Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Metadatenstrategie regelmäßig (z. B. vierteljährliche Audits Ihres Datenkatalogs und der Dokumentation der Abstammung).
• Anpassen Ihrer Praktiken an neue Datenquellen oder Geschäftsanforderungen (z. B. die Integration von Metadaten aus den Systemen eines neu erworbenen Unternehmens)
• Schulung neuer Teammitglieder zu Ihren Metadaten-Prozessen, um eine konsistente Datenverwaltung innerhalb des gesamten Unternehmens zu gewährleisten.
• Bleiben Sie über neue Metadaten-Management-Tools und Technologien informiert, um Ihre Datenverwaltungs- und Analysefähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.

Auf diese Weise haben Sie stets die richtigen Informationen einfach zur Hand, die Ihre Innovationen reibungslos voranbringen – mit geringeren betrieblichen Risiken.