Vereinheitlichung des Datenmodells und des Geschäftsglossars

Die zunehmende Akzeptanz der Datendemokratisierung schafft neue Rahmenbedingungen und Technologien für den Datenaustausch über Datensilos hinweg. Diese Strategien reduzieren die Reibung beim Datenaustausch zwischen Geschäftsbereichen und der Datenzugriff wird mühelos. Eine der zentralen Herausforderungen bei der Datenintegration ist die Arbeit mit unterschiedlichen Datenmodellen, die unterschiedliche Datenbanken und Datensätze auf unterschiedliche Weise beschreiben.

Der traditionelle Ansatz zum Zusammenführen von Datensätzen bestand darin, einen Datensatz aus seiner Datenbank zu extrahieren, ihn umzuwandeln und ihn in eine andere Datenbank zu laden, um ihn an die Datenstruktur dieser Datenbank anzupassen. Um den ETL-Prozess durchzuführen, müssen Dateningenieure die technischen Aspekte des Verschiebens und Umwandelns von Daten sowie das Organisieren und Beschriften jedes Datensatzes verstehen. Ihr Verständnis der Modellierung der beiden Datensätze ist äußerst wichtig, um sicherzustellen, dass sie zu einem zusammengeführt werden können.

Moderne Datenvirtualisierungstechnologie bietet besseren Zugriff auf unterschiedliche Datenquellen, indem sie Daten von ihrer zugrunde liegenden Datenstruktur abstrahiert, den Prozess vereinfacht und die Notwendigkeit von ETL eliminiert. Diese Technologie ist zwar leistungsstark, bietet jedoch keine einheitliche Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen.

Datenvirtualisierung bietet eine einzige Schnittstelle oder Konnektivitätsebene, die den Zugriff auf verteilte Daten von einem Ort aus ermöglicht. Um jedoch zu verstehen, was die Daten bedeuten, müssen sich Analysten weiterhin auf jedes einzelne Datenmodell für jede Datenbank verlassen, um den Kontext zu erhalten. Für eine effektive Analyse müssen wir verstehen, was die Daten in jedem System darstellen und in welcher Beziehung sie zueinander stehen. Diese Erkenntnisse erfordern eine effektive Datenföderationsstrategie, die den Zugriff auf verschiedene Datenspeicher standardisiert. Ein einheitliches Datenmodell, das Daten und Beziehungen über Datensilos hinweg abbildet, ist eine entscheidende Komponente. Für einen noch einfacheren Zugriff kann ein Geschäftsglossar, das diese Beziehungen Geschäftsbegriffen zuordnet, dieses Datenmodell noch wertvoller machen, indem es seine Zugänglichkeit für Unternehmensleiter und Entscheidungsträger erhöht.

Das föderierte Datenmodell

Ein föderiertes Datenmodell basiert auf Metadaten, die aus den verbundenen Quellsystemen extrahiert und in eine einheitliche logische Datenstruktur zusammengeführt werden. Wenn Daten um ein einziges Datenmodell herum organisiert sind, können Datenplattformen mit all Ihren heterogenen Datenbanken interagieren, als wären sie eine einzige. Mit diesem Ansatz können Sie mit einer föderierten Abfrage Daten aus mehreren Systemen abrufen. Diese Funktion spart Dateningenieuren und erfahrenen Analysten bei der Integration von Daten und der Erstellung von Datenbeständen und Datenprodukten viel Zeit.

Durch die Abstraktion der Logik von der physischen Ebene wird auch die Self-Service-Datenanalyse einfacher, da die Tools weniger komplex sind und nicht mit mehreren zugrunde liegenden Datenbankstrukturen interagieren müssen.

Föderierter Datenkatalog

Bei einer föderierten Datenstrategie werden Metadaten verwendet, um einen globalen oder föderierten Datenkatalog für den Datenzugriff zu erstellen. Dieser Datenkatalog nutzt das zentrale Metadaten-Repository, um ein durchsuchbares Inventar von Datenbeständen zu erstellen, mit dem Analysten föderierte Datenabfragen erstellen können.

Ein föderierter Datenkatalog ermöglicht die Suche in allen Ihren Datenbeständen. Er kann auch die Herkunft konsolidieren, sodass Benutzer und Datenverwalter nachvollziehen können, wie Daten in der Vergangenheit geändert wurden.

Eine föderierte Datenstrategie kann auch verwalten, wer Zugriff auf welche Daten hat. Anstatt den Zugriff auf jede Datenbank einzeln zu verwalten oder einheitliche Regeln auf alle Datenbanken anzuwenden, kann ein föderierter Datenkatalog als Sicherheitsgateway fungieren, um die Identität an einem Ort zu verwalten. Außerdem unterstützt er autorisierten Zugriff auf alle Datenbestände.

Mit einem standardisierten Datenkatalog ist die Erstellung von Self-Service-Funktionen viel weniger komplex. Self-Service-Plattformen können den Prozess des Datenzugriffs automatisieren, jedoch mit einheitlicherer Terminologie. Da Geschäftsbenutzer wissen, nach welchen Daten sie suchen, sind sie viel unabhängiger. Ein einfacheres Modell hilft der KI auch dabei, besser zu verstehen, wie auf Daten zugegriffen werden kann. Ein konsolidierter und standardisierter Satz von Datensemantiken, der Datenelemente einheitlich definiert, erleichtert einem LLM-Modell die Übersetzung von Datenanforderungen in eine SQL-Abfrage unter Verwendung der Geschäftsterminologie.

Einheitliches Geschäftsglossar

Ein föderiertes Datenmodell eignet sich zwar hervorragend zum Erstellen einzelner Datenabfragen über Datenquellen hinweg, diese Modelle sind jedoch normalerweise nicht auf Geschäftsbenutzer ausgerichtet. Geschäftsglossare sind besonders wichtig, wenn Daten über Domänen und Regionen hinweg föderiert werden, da Geschäftsbegriffe in den einzelnen Geschäftsbereichen manchmal unterschiedlich definiert sind. Auch die Terminologie ist in den Regionen unterschiedlich.

Beispielsweise „Umsatz“ in Großbritannien im Vergleich zu „Erlösen“ in den USA. Beide Begriffe bedeuten im Datenmodell dasselbe, aber jede Region verwendet ein anderes Vokabular. Ein ausführliches Geschäftsglossar, das Geschäftsbegriffe und ihre Synonyme genau definiert, erleichtert das Auffinden der Daten und das Verständnis ihrer Bedeutung, insbesondere für geschäftsorientierte Entscheidungsträger.

In der Vergangenheit existierten Geschäftsglossare in eigenständigen Dokumenten, in denen jeder Begriff definiert wurde. Heute sind Geschäftsglossare mit Datenwörterbüchern und Datenkatalogen verknüpft, sodass Benutzer automatisch auf die Daten zugreifen können, indem sie nur Geschäftsbegriffe verwenden. Diese Verbesserung ermöglicht es Geschäftsbenutzern, frei auf Daten in der Organisation zuzugreifen, indem sie lediglich die Geschäftsbegriffe verstehen, die die gesuchten Daten beschreiben.

Moderne Wirtschaftsglossare umfassen:

Zentralisiertes Repository

Diese Funktion schafft eine einzige zuverlässige Quelle für Geschäftsbegriffe, Definitionen und zugehörige Metadaten.

Strukturierte Taxonomie

Diese Funktion organisiert Geschäftsbegriffe in strukturierten Taxonomien oder Hierarchien. Die hierarchische Kategorisierung ermöglicht es Benutzern, verwandte Begriffe und Konzepte zu erkunden und so ein tieferes Verständnis des Bereichs der Organisation zu erlangen.

Automatische Zuweisung

Manchmal können Geschäftsbegriffe aus Glossaren automatisch Datenbeständen zugewiesen werden, wodurch technische Metadaten mit dem relevanten Geschäftskontext verknüpft werden. Dieser automatische Zuweisungsprozess hilft bei der Normalisierung technischer Metadaten, indem er jedem Datenbestand eine geschäftliche Essenz hinzufügt und so seine Relevanz und Benutzerfreundlichkeit verbessert.

Normalisierung technischer Metadaten

Diese Funktion verbindet Geschäftsbegriffe mit technischen Metadaten. Das Geschäftsglossar hilft dabei, die Terminologie über Datensätze hinweg zu standardisieren. Die Normalisierung technischer Metadaten stellt Konsistenz in Datenbeschreibungen sicher und erleichtert Benutzern die Interpretation und Analyse von Informationen.

Standardisierung eines Business-Glossars

Das Unternehmensglossar sollte von oben nach unten aufgebaut werden und sich an den Anforderungen des Unternehmens orientieren. Eine hervorragende Möglichkeit zum Erstellen Ihres Unternehmensglossars ist die Verwendung der vorhandenen Standardterminologie der Branche. Dieser Ansatz bietet Ihnen eine solide Grundlage und erleichtert den verbesserten Datenaustausch mit Dritten. Sie können zum Erstellen Ihres Unternehmensglossars auch eine hierarchische Taxonomiestruktur verwenden, die Ihnen dabei hilft, die Daten effektiver zu organisieren und zu klassifizieren.

Dateninterpretation Konfliktmanagement

Da jede Domäne ihre eigenen Geschäftsglossare und logischen Modelle hat, können Konflikte entstehen, wenn verschiedene Geschäftsgruppen Begriffe und Daten zusammenführen. Eine Ressource zur Bewältigung dieser Meinungsverschiedenheiten ist ein wesentlicher Bestandteil eines gut funktionierenden universellen Datenglossars.

Datenverwalter können auch beim Markieren von Datenbeständen hilfreich sein, um deren Wert zu kennzeichnen oder Probleme mit der Datenqualität zu kennzeichnen. Während Datenverwalter die Führung bei der Datenklassifizierung übernehmen können, liegt die korrekte Klassifizierung von Daten, damit sie leichter zugänglich und auffindbar sind, in der Verantwortung aller, die mit Datenbeständen interagieren. KI kann diesen Prozess unternehmensweit unterstützen. KI kann aus vorhandenen Datenmodellen lernen und Klassifizierungsbezeichnungen vorschlagen, wenn Konflikte oder Unsicherheiten auftreten.

Ein einheitliches Datenmodell und ein Geschäftsglossar können bei der Abstimmung der Geschäftsdaten und des Geschäfts selbst von großem Nutzen sein. Da verschiedene Bereiche einheitlicher über Daten nachdenken und konsistenter kommunizieren, kann die Entscheidungsfindung kooperativer und effizienter erfolgen, da Geschäftsterminologie und -metriken standardisiert sind.

Anwendung von KI für intelligente Datenkataloge

KI wird bei der Erstellung effizienter Datenkataloge und Geschäftsglossare immer wichtiger. Da KI-Modelle immer effektiver werden, erhalten sie ein besseres Verständnis der Datenbestände in Ihrem Unternehmen. Mithilfe der KI erhalten Analysten einen Copiloten, der ihnen hilft, genau den Datensatz zu finden, der ihnen die Antworten liefert, die sie benötigen.

Die Vereinheitlichung des Datenzugriffs und die Abstraktion von Metadaten von den eigentlichen Daten ermöglicht eine größere Flexibilität bei der Datennutzung. Ein vereinheitlichter Datenkatalog macht das Auffinden und Zugreifen auf Daten viel schneller und effizienter. Geschäftsfragen können mit dieser Funktion schneller und effektiver beantwortet werden. Je schneller Unternehmen qualitativ hochwertige Entscheidungen treffen können, desto wettbewerbsfähiger sind sie auf dem Markt.

Der steigende Datenbedarf schafft eine Umgebung, in der die Replikation von Daten über ETL-Pipelines an jeden beliebigen Ort nicht nachhaltig ist. Ein Modell, das Informationen darüber konsolidiert, wo Daten gespeichert sind und wie auf sie zugegriffen werden kann, ist viel skalierbarer. Föderierte Datenstrategien, die Metadaten und den Kontext rund um Daten verwalten, bieten die Flexibilität und Agilität, die für die Zukunft erforderlich sind.