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Lösungen zum Metadatenmanagement

Das Metadatenmanagement ist die Kernkomponente, um das echte Potenzial von Unternehmensdaten ausschöpfen zu können. Das Finden, Aufnehmen, Integrieren, Verbinden, Teilen und Analysieren von Metadaten erfordert in der Regel aber manuelle Prozesse und viel Zeit, hohe Ausgaben sowie spezialisierte technische Ressourcen. Allerdings kann die richtige Lösung zum Metadatenmanagement jeder Organisation helfen, bessere Schlüsse im Hinblick auf die Umsatzsteigerung, das Erzielen von Compliance oder das Erreichen sonstiger strategischer Ziele zu ziehen.
Lösungen zum Metadatenmanagement

erwin als Leader im Gartner Magic Quadrant für Lösungen zum Metadatenmanagement 2020 eingestuft

Was sind Metadaten?

Was sind Metadaten?

Einfach ausgedrückt sind Metadaten Daten über Daten. Metadaten werden jedes Mal generiert, wenn es zur Erfassung von Daten an einer Quelle kommt, Benutzer auf Daten zugreifen, Daten in einer Organisation verschoben werden, eine Datenintegration oder -ergänzung mit anderen Daten aus anderen Quellen stattfindet, oder Daten profiliert, bereinigt und analysiert werden. Metadaten sind wertvoll, weil sie Informationen über die Attribute von Datenelementen liefern, die für die strategische und betriebliche Entscheidungsfindung genutzt werden können.

Sie beantworten diese wichtigen Fragen:

  • Welche Daten haben wir?
  • Woher stammen sie?
  • Wo befinden sie sich jetzt?
  • Wie haben sie sich verändert, seitdem sie ursprünglich generiert oder erfasst wurden?
  • Wer darf sie verwenden und wie?
  • Handelt es sich um sensible Daten oder sind Risiken damit verbunden?

Was ist das Metadatenmanagement?

Metadatenmanagement ist die Verwaltung von Daten, die andere Daten beschreiben. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Assoziationen und der Herkunft. Für das Metadatenmanagement müssen Richtlinien und Prozesse eingeführt werden, um sicherzustellen, dass Informationen in der gesamten Organisation integriert, geteilt, verknüpft, analysiert und gepflegt werden können und dass darauf zugegriffen werden kann.

Warum ist das Metadatenmanagement schwierig?

Es ist aus verschiedenen Gründen kompliziert, für einen unternehmensweiten Überblick über und problemlosen Zugriff auf zugrunde liegende Metadaten zu sorgen und dies auch aufrechtzuerhalten:

  • Die zahlreichen Datentypen und Datenquellen, die es heute gibt, sind nicht darauf ausgelegt, zusammenzuwirken.
  • Dateninfrastrukturen wurden im Laufe der Zeit zusammengebastelt – mit ganz verschiedenen Technologien, unzureichender Dokumentation und wenig Reflexion im Hinblick auf eine spätere Integration.
  • Der geschäftliche Kontext ist beschränkt oder fehlt komplett und allgemeine Begriffe wurden nicht unternehmensweit standardisiert und übernommen.
  • Es fehlen Richtlinien, Prozesse und Tools zum Definieren und Steuern des Datenzugriffs anhand von Rollen und über Workflows hinweg.
  • Der herkömmliche manuelle Ansatz ist kostspielig, zeitaufwendig und fehlerträchtig. Zudem ermöglicht er es nicht, mit einer dynamischen Unternehmensinfrastruktur für das Datenmanagement Schritt zu halten.

Dadurch können die Anwendungen und Initiativen, die auf eine solide Dateninfrastruktur angewiesen sind, kompromittiert werden, was wiederum fehlerhafte Analysen und Erkenntnisse zur Folge hat. Wenn eine Organisation Analysetools nicht vollumfänglich nutzen kann, kann sie auch nicht datengestützt werden – oder schlimmer noch: Sie könnte sich in die falsche Richtung entwickeln.

Die Vorteile bei Verwendung von erwin Data Intelligence für das Metadatenmanagement

Organisationen wissen nicht, was sie nicht wissen – und dieses Problem verschlimmert sich zunehmend. Durch das anhaltende Datenwachstum nimmt auch die Notwendigkeit von Daten- und Analyseinitiativen zu, damit Sie aus alledem schlau werden können. Das Metadatenmanagement bietet Ihnen folgende Vorteile:

Bessere Datenqualität

Datenprobleme und Inkonsistenzen innerhalb integrierter Datenquellen oder Ziele werden in Echtzeit identifiziert, sodass die Datenqualität insgesamt durch schnellere Erkenntnisse und/oder Korrekturen verbessert werden kann.

Schnellere Erkenntnisse

Kehren Sie die aktuelle 85:15-Regel um, durch die hochbezahlte Wissensarbeiter zu sehr damit beschäftigt sind, Fehler oder Inkonsistenzen nachzuvollziehen und zu beheben, weshalb ihnen wenig Zeit zum Analysieren von Quelldaten bleibt.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Bestimmungen wie die DSGVO, HIPAA, PII, BCBS und CCPA sind mit Auflagen in Sachen Datenschutz und Sicherheit verbunden. Sensible Daten müssen also gekennzeichnet, ihre Herkunft dokumentiert und ihre Bewegungen zwecks Nachverfolgbarkeit erfasst werden.

Digitale Transformation

Die Kenntnis über vorhandene Daten und ihren potenziellen Wert fördert die digitale Transformation durch Verbesserung digitaler Erfahrungen, Erweiterung des digitalen Betriebs, Voranbringen digitaler Innovationen und Schaffung digitaler Systeme.

Zusammenarbeit im Unternehmen

Der geschäftliche Bereich übernimmt die Verbesserung der Abstimmung von Daten-Governance und strategischen Unternehmenszielen, während die IT sich um die technischen Mechanismen rund um das Datenmanagement kümmert: Das sind Gegebenheiten, die das Finden, Vertrauen auf und Nutzen von Daten zum effektiven Erreichen von Organisationszielen begünstigen.

Höhere Produktivität und niedrigere Kosten

Automatisierte und wiederholbare Prozesse zum Metadatenmanagement führen zu höherer Produktivität. Berichten zufolge wurden Produktivitätssteigerungen von mehr als 85 % beim Programmieren, mehr als 70 % beim Aufdecken von Metadaten, bis zu 50 % beim Datendesign, bis zu 70 % bei der Datenumwandlung und bis zu 80 % bei der Datenzuordnung verzeichnet.

Schnellere Projektabschlüsse

Beschleunigen Sie Big Data-Bereitstellungen, Data Vaults, die Data Warehouse-Modernisierung, die Cloud-Migration usw. um bis zu 70 %.

Warum erwin für das Metadatenmanagement?

Die Lösung zum Metadatenmanagement von erwin – erwin Data Intelligence Suite von Quest – kombiniert Prozesse zum Datenmanagement und zur Daten-Governance in einem automatisierten Workflow. Sie bietet einzigartige Funktionen zum automatisierten Erfassen, Transformieren und Einspeisen von Metadaten aus einer breiten Palette von Datenquellen, betrieblichen Prozessen, Unternehmensanwendungen und Datenmodellen in einen zentralen Datenkatalog und sorgt dann dafür, dass sie zugänglich und im Kontext rollenbasierter Ansichten verständlich sind.

erwin Data Intelligence stützt sich auf unser breit gefächertes Branchen-Know-how und unsere bewährte Datenmodellierungssoftware und lässt sich mit Drittanbietertools für das Management von Datenzugriffsrechten und Sicherheit integrieren. Seit mehr als 30 Jahren arbeiten wird mit renommierten Marken aus dem Finanzsektor, dem Gesundheitswesen, den Bereichen Technologie und kritische Infrastruktur sowie Regierungsbehörden zusammen, um gemeinsam Produkte zu entwickeln, auf die sie sich verlassen können. Dabei passen wir unsere Roadmap beständig an ihr Input an.

erwin Data Intelligence basiert auf einem verbreiteten Metamodell, das offen und erweiterbar ist und zudem eine ganze Reihe an APIs umfasst. Zahlreiche Standard-Daten-Connectors zur automatisierten Erfassung, Aktualisierung und für das Metadatenmanagement mit Versionskontrolle sind inbegriffen. Die optionalen erwin Smart Data Connectors von Quest führen Reverse Engineering für ETL-Code aller Art aus und stellen eine bidirektionale Verbindung zu Reporting- und anderen Umgebungstools her. Diese Connectors stellen den schnellsten und präzisesten Pfad für die Datenherkunft, für Auswirkungsanalysen und andere detaillierte grafische Beziehungen bereit.

Zudem ist erwin Data Intelligence Teil der umfangreicheren erwin EDGE Plattform von Quest, die auch Funktionen für die Datenmodellierung, Unternehmensarchitektur und Geschäftsprozessmodellierung umfasst. Kunden setzen für Folgendes auf den aktiven metadatengestützten Ansatz von erwin:

  • Überblick über ihre Geschäfts-, Technologie- und Datenarchitekturen sowie die Beziehungen zwischen ihnen
  • Erstellung und Automatisierung eines angelegten Unternehmensdatenkatalogs, mit physischen Assets, Datenmodellen, Datenbewegungen, Datenqualität und abrufbarer Datenherkunft
  • Nutzung ihrer Metadaten zur Förderung einer agilen und gut verwalteten Datenvorbereitung mit integrierten Unternehmensnomenklaturen und Datenverzeichnissen, die geschäftlichen Kontext liefern, damit Stakeholder sich Datenkenntnisse aneignen können

Schlüsselkomponenten von erwin Data Intelligence für das Metadatenmanagement

Die erwin Data Intelligence Suite kombiniert Funktionen für Datenkataloge mit Funktionen für Datenkenntnisse, um Stakeholder im Unternehmen stärker für Datenbestände zu sensibilisieren, ihnen den Zugriff darauf zu erleichtern, Orientierungshilfen für die Datennutzung bereitzustellen und mittels Absicherungen dafür zu sorgen, dass Datenrichtlinien und Best Practices eingehalten werden. Das Ergebnis ist eine automatisierte Echtzeit-Datenpipeline hoher Qualität – inklusive statischen Daten in Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes sowie Daten in Bewegung, wenn sie in wichtige Anwendungen integriert und von ihnen genutzt werden – mit Kontrollmöglichkeiten für die Zusammenarbeit und das Risikomanagement. Die Schlüsselkomponenten von erwin Data Intelligence sind:

erwin Data Catalog von Quest

erwin Data Catalog von Quest automatisiert das unternehmensweite Metadatenmanagement, die Datenzuordnung, Codegenerierung und Datenherkunft für Datenbewegungen und/oder -integrationen sowie die Modernisierung der Datenarchitektur. Die Lösung erfasst Metadaten aus einer breiten Palette von Datenquellen und ordnet Datenelemente von der Quelle bis hin zum Ziel zu, auch für „Daten in Bewegung“. Gleichzeitig wird die Datenintegration über Plattformen hinweg harmonisiert.

erwin Data Literacy von Quest

erwin Data Literacy by Quest ermöglicht es Datenverwaltern, Datenbestände zu managen und zu kontrollieren, damit die Datenbenutzer die für ihre Rollen relevanten Daten finden und innerhalb eines geschäftlichen Kontextes problemlos verstehen können. Durch die Erstellung von Datengemeinschaften und die Förderung der Daten-Gewandtheit (Data Fluency) erhalten Stakeholder einen integrierten und kontextbezogenen Überblick über die semantischen, geschäftlichen und technischen Aspekte der gesamten Datenlandschaft.

erwin Data Connectors by Quest

erwin Standard Data Connectors sind in erwin Data Catalog enthalten und tragen zur effizienten Erfassung und Einspeisung von Metadaten aus gewöhnlichen Datenquellen für statische Daten bei. Viele Kunden entscheiden sich jedoch für die Ergänzung um erwin Smart Data Connectors zur Automatisierung und Erfassung von statischen Daten aus komplexeren Quellen sowie Daten in Bewegung aus einer Vielfalt von Codetypen sowie branchenüblichen Tools und Sprachen (BI, ELT, ETL). erwin Smart Data Connectors unterstützen IT-Teams zudem mit metadatengestützter Automatisierung zur Beschleunigung des Entwicklungszyklus. Durch die umfangreichere Transparenz, verbesserten Prozesse und integrierten Datennutzungsplattformen mit wiederverwendbarem Code lässt sich viel Zeit und Geld sparen.

Jetzt starten

Machen Sie sich mit dem Metadatenmanagement vertraut. erwin Data Intelligence hilft Ihnen, Ihr Datenmanagement und Bemühungen für Daten-Governance zu verbinden, unterstützt Sie durch Automatisierung und ermöglicht es Ihnen, schneller relevante Erkenntnisse zu gewinnen und Ihre Entscheidungsfindung nicht nur zu verbessern, sondern auch zu beschleunigen.

Ressourcen

Whitepaper

Metadata Management: The Hero in Unleashing Enterprise Data's Value

Connect all the pieces of your data management and data governance lifecycles to reduce risks and realize results
eBook

Solving the Enterprise Data Dilemma

This e-book discusses harmonizing IT-oriented data management with business-led data governance to fuel an automated, high-quality...
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