Data Catalog

Ein Data Catalog ist ein organisatorisches Werkzeug welches dazu dient Daten innerhalb einer Organisation zu verwalten. Dabei werden Metadaten verwendet und nicht der Inhalt der Daten. Metadaten sind Daten, die andere Daten beschreiben oder zusammenfassen. Metadaten sind Daten über Daten. Sie beschreiben andere Daten z. B. deren Herkunft, Format, Bedeutung, die für die Daten verantwortliche Personen und die bei der Pflege einzuhaltenden Regeln.

Data Catalogs können in ihrem Umfang und ihrer Leistung variieren. Einige Data Intelligence Plattformen erweitern den Data Catalog um Funktionen wie Active Metadata Management, Data Governance, Advanced Analytics sowie Automation und AI zur Unterstützung von Data Intelligence Jobs. Der Data Catalog erhält seine Metadaten aus verschiedenen Quellen, darunter Hadoop, Amazon RedShift, Apache Hive, Tableau Server und andere.

Ein Data Catalog wird genutzt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, datengetrieben zu werden. Er hilft dabei, Daten zu strukturieren und den Zugang zu diesen zu vereinfachen. Dadurch verbessert der Data Catalog die Datenverwaltung und Datennutzung im Unternehmen und unterstützt die Zusammen­arbeit zwischen Teams.

Ein Data Catalog bietet eine Vielzahl von Vorteilen. Dazu gehören: 

• Erleichterung der Verwaltung der Daten-Assets 
• Verbesserung der Konsistenz und Qualität der Unternehmensdaten 
• Erleichterung des Auffindens von Daten und des Zugriffs auf Informationen 
• Verbesserung der Datenqualität durch Aufdecken von Fehlern und Inkonsistenzen 
• Verbesserung der Datennutzung durch Vereinfachung des Findens der richtigen Daten für die richtigen Aufgaben.

Einige der wichtigsten Best Practices für die Nutzung eines Data Catalogs ist die Auswahl des richtigen Data Catalogs. Ein Data Catalog sollte die Metadaten automatisch von anderen Systemen verwenden, die das Unternehmen nutzt. Außerdem sollten die Mitarbeiter*innen geschult werden, denn ein Data Catalog ist nicht sehr nützlich, wenn die Benutzer*innen nicht wissen, wie dieser verwendet werden soll. Zur Sicherstellung der Datenqualität sollten regelmäßige Überprüfungen und klare Daten-Governance-Richtlinien implementiert werden. Robuste Zugriffskontrollen und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften schützen sensible Daten. Die Zusammen­arbeit zwischen Abteilungen und der Wissensaustausch über den Katalog sollten aktiv gefördert werden. Schließlich helfen KPIs und Metriken dabei, den Erfolg und die Nutzung des Data Catalogs zu messen und zu analysieren, wodurch datengetriebene Entscheidungen unterstützt werden. Um einen Data Catalog erfolgreich zu verwenden, braucht es Zeit, damit dieser sich in die Kultur integriert.