Datenkatalog erkunden

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  • Aktualisiert 12. März 2026
  • 2 Minuten Lesedauer

    • Der Datenkatalog ist die Selfservice-Discovery-Ebene zum Suchen, Bewerten und Zugreifen auf verwaltete Daten-Assets.

    Der Datenkatalog bietet eine zentrale Discovery- und Governance-Ebene, auf der Anwender nach Daten-Assets suchen, ihre Herkunft und Qualität verstehen und Zugriff auf verwaltete Daten im gesamten Unternehmen anfordern.

    Datenkatalog-Übersicht

    Der Datenkatalog behandelt eine allgemeine Herausforderung in Unternehmen. Daten sind in Dutzenden von Systemen vorhanden, aber das Finden vertrauenswürdiger, gut dokumentierter Assets erfordert eine manuelle Koordination über Teams hinweg. Der Datenkatalog löst dies, indem er eine einheitliche Discovery-Ebene bereitstellt. Metadatensammler sammeln automatisch technische Metadaten, Datenverwalter fügen Geschäftskontext hinzu, und Verbraucher bewerten Vertrauenspunktzahlen und Herkunft, bevor Sie Zugriff anfordern.

    Suche und Discovery:

    Suchen Sie Daten-Assets durch Stichwortsuche, Aspektfilterung und Durchsuchen nach Quellsystem, Domäne oder Sammlung. Suche sucht nach Asset-Namen, Beschreibungen, Tags, Klassifizierungen und Geschäftsglossarbegriffen. Die Ergebnisse umfassen Vertrauenspunktzahlen und Qualitätsindikatoren. Ansicht von Daten-Assets im Datenkatalog

    Asset-Details und -Beziehungen:

    Umfassende Details für jedes Daten-Asset anzeigen, einschließlich Schema, Feldbeschreibungen, Besitz, Datenklassifizierungen und Datenbeziehungen einschließlich Herkunft. Zeigen Sie Details eines Daten-Assets an

    Geschäftsglossar:

    Erstellen und verwalten Sie Geschäftsglossarbegriffe, die das Vokabular für Unternehmensdaten definieren. Verknüpfen Sie Glossarbegriffe mit Katalog-Assets, um den Geschäftskontext bereitzustellen. Dies fördert die konsistente Verwendung von Datendefinitionen in der gesamten Organisation. Liste der Glossarbegriffe

    Metadatensammler:

    Automatisierte Scanner, die eine Verbindung zu Quellsystemen herstellen, Schemata erkennen und Abstammungsbeziehungen erstellen. Sie füllen den Datenkatalog mit technischen Metadaten aus. Sammler werden nach Zeitplänen oder bei Bedarf ausgeführt, um Katalogmetadaten während der Entwicklung von Quellsystemen aktuell zu halten. Liste der Metadatensammler

    Datenkatalog-Anwender

    Tabelle : 1. Anwender
    Anwender Beschreibung
    Verbindungsadministrator Erstellt und verwaltet Verbindungen zu externen Systemen und konfiguriert Metadatensammler. Plant Erfassungsausführungen und überwacht die Ausführung und Protokolle der Sammlung.
    Datenverwalter Ergänzt Katalog-Assets mit dem Geschäftskontext und erstellt und verwaltet Geschäftsglossarbegriffe. Verknüpft Begriffe mit Assets, weist Besitzrechte zu, verwaltet Tags und Klassifizierungen, organisiert Assets in Domänen und Sammlungen und verfolgt den Asset-Lebenszyklusstatus.
    Kataloganzeige Durchsucht und durchsucht den Datenkatalog, um Daten-Assets zu erkennen. Zeigt Asset-Details und -Herkunft an, wertet Vertrauenspunktzahlen und Qualitätsindikatoren aus, zeigt Beispieldaten in der Vorschau an und identifiziert Assets zur Verwendung in Analytics, Workflows oder KI-Anwendungen.

    Datenkatalog-Workflow

    Dieser Lebenszyklus zeigt die unterschiedlichen Phasen von Discovery, Governance und Verbrauch im Datenkatalog:

    1. Verbinden: Verbindungsadministratoren erstellen Verbindungen zu externen Datenquellen und konfigurieren Metadatensammler. Diese sammeln technische Metadaten, einschließlich Schemas, Tabellen, Spalten, Beziehungen und Herkunft.
    2. Ernte: Metadatensammler werden nach Zeitplänen oder bei Bedarf ausgeführt, um Assets zu erkennen und Abstammungsbeziehungen aufzubauen. Sie füllen den Katalog mit aktuellen technischen Metadaten aus verbundenen Quellsystemen aus.
    3. Anreichern: Datenverwalter fügen Geschäftskontext hinzu, indem sie Glossarbegriffe erstellen, Begriffe mit Assets verknüpfen, Beschreibungen hinzufügen, Besitzrechte zuweisen, Klassifizierungen anwenden und Assets in Domänen und Sammlungen organisieren
    4. Erkennen: Katalogansichten suchen und durchsuchen, um relevante Daten-Assets zu finden. Sie überprüfen Metadaten und Herkunft, bewerten Vertrauenspunktzahlen, zeigen Beispieldaten in der Vorschau an und identifizieren Assets, die ihre Anforderungen erfüllen.
    5. Zugriff: Anwender fordern über Governance-Workflows Zugriff auf erkannte Assets an. Nach der Genehmigung verbrauchen sie verwaltete Daten über DataFabric-Tabellen, APIs, Analytics-Dashboards oder KI-Agenten.

    Vorteile des Datenkatalogs

    Tabelle : 2. Vorteile des Datenkatalogs
    Leistung Funktion Anwender
    Finden Sie Daten-Assets in Enterprise-Systemen ohne manuelle Koordination Suchen, durchsuchen, Aspektfilterung Alle Anwender
    Machen Sie sich mit Datenqualität und -Vertrauenswürdigkeit vertraut, bevor Sie Zugriff anfordern Vertrauenspunktzahlen, Qualitätsindikatoren, Vorschau der Beispieldaten Kataloganzeige
    Metadaten automatisch erkennen und katalogieren, wenn sich Quellsysteme entwickeln Metadatensammler, geplantes Sammeln Verbindungsadministrator
    Geben Sie den Geschäftskontext und das freigegebene Vokabular für Unternehmensdaten an Geschäftsglossarbegriffe, Asset-Beschreibungen Datenverwalter
    Organisieren und klassifizieren Sie Assets, um die Erkennbarkeit und Governance zu verbessern Domänen, Sammlungen, Tags, Klassifizierungen Datenverwalter
    Richten Sie die Verantwortlichkeit durch Zuweisungen von Besitzrechten und Führungsaufgaben ein Besitzer- und Verwaltungszuweisung, Lebenszyklusmanagement Datenverwalter

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    Weitere Informationen zur Verwendung des Datenkatalogs finden Sie unter: