Metadata meistern: Data Catalogs im Data Warehousing mit Datahub

Metadata in Data Warehousing meistern

In der heutigen datengesteuerten Welt ist es unerlässlich, große Datenmengen effizient zu verwalten und zu organisieren. Unternehmen aller Branchen müssen mit mehr Daten als je zuvor umgehen. Die Einführung und Entwicklung eines Enterprise Data Warehouses in einem Unternehmen spielt natürlich eine zentrale Rolle, ist aber keine Lösung für eine große Herausforderung: Wie lassen sich die Daten, insbesondere die Metadaten, in einer Enterprise Data Warehouse effektiv organisieren und verwalten? An dieser Stelle kommt das Konzept der Datenkataloge ins Spiel und Tools wie Datahub werden unverzichtbar. 

Ein Datenkatalog dient als umfassendes Inventar der Datenbestände in einem Unternehmen und bietet Kontext, Anmerkungen und Metadaten, um das Verständnis und die Erkennung von Daten zu erleichtern. Er ist wie eine Karte zu Ihren Daten und hilft den Benutzern, sich in der komplexen Datenlandschaft zurechtzufinden, um genau die Daten zu finden, die sie benötigen.

Ein Datenkatalog kann den Benutzern helfen zu verstehen, wo sie bestimmte Daten im data warehouse finden, die ihren Bedürfnissen entsprechen, und zu untersuchen, woher sie stammen und wie sie mit anderen Daten verbunden sind. Dies kann Aufgaben wie Datenanalyse und Berichterstellung erheblich vereinfachen und das data warehouse für alle Mitarbeiter des Unternehmens zugänglicher und nutzbarer machen.

Datenkataloge verstehen

Was ist ein Datenkatalog?

Im Allgemeinen ist ein Datenkatalog wie ein Metadaten-Inventar, das aus organisierten und strukturierten Metadaten über alle Datenbestände in einer Organisation besteht. Er ist ein zentraler Ort, an dem all diese Metadaten gespeichert, kombiniert und kategorisiert werden können, was die Entdeckung und das Verständnis der entsprechenden Daten, beispielsweise in einem Data Warehouse, erheblich erleichtert. Ein Datenkatalog verfügt auch über Suchfunktionen, um spezifische Daten aus den verfügbaren indizierten Datensätzen zu finden. Er dient als einzige zuverlässige Quelle Ihrer Metadaten und ermöglicht es den Benutzern, den Daten, die sie für ihre Analysen oder Geschäftsentscheidungen verwenden, zu vertrauen.

Die Rolle eines Datenkatalogs im Data Warehousing

Im Zusammenhang mit Data Warehousing bietet ein Datenkatalog viele Vorteile. Er ermöglicht es, alle im Data Warehouse gespeicherten Daten zu erkunden und zu durchsuchen. Technische Anwender sowie Business User können relevante Daten entdecken, ihren Kontext verstehen und sicherstellen, dass sie aktuell, zuverlässig und genau sind. Die folgende Abbildung zeigt, wo Datenkataloge im Data Warehousing mit Data Vault 2.0 angesiedelt sind. Ein Datenkatalog sollte die gesamte Enterprise BI Solution abdecken. Dies gilt zum Beispiel auch für einen Data Lake, falls vorhanden, sowie für die Informationsbereitstellung.

Nachdem wir nun verstanden haben, was ein Datenkatalog ist, wollen wir uns damit beschäftigen, welche Rolle die einzelnen Komponenten in einem Datenkatalog spielen und wie ein Tool wie DataHub Unternehmen bei diesen Aufgaben unterstützen kann.

Einführung in DataHub

In der Welt der Datenkataloge sticht, DataHub als eine immer beliebtere Wahl für viele Unternehmen hervor. DataHub ist eine wachsende Open-Source-Software, die von LinkedIn entwickelt wurde, um dem wachsenden Bedarf an einem dynamischeren und skalierbareren Datenmanagement-Tool gerecht zu werden. Sie wurde teilweise entwickelt, weil die bestehenden Tools den expandierenden Anforderungen von LinkedIn nicht ausreichten.

Mit dem Wachstum von LinkedIn stiegen auch das Datenvolumen, die Datenvielfalt und die Datengeschwindigkeit. Da LinkedIn eine effizientere Datenverwaltung benötigte, entwickelte und führte das Unternehmen DataHub im Jahr 2020 ein. Die Open-Sourcing von DataHub ermöglichte es anderen Organisationen, von diesem fortschrittlichen Tool zu profitieren, und es wurde seitdem von vielen Unternehmen übernommen, die eine moderne, skalierbare Datenkataloglösung suchen.

DataHub unterstützt sowohl die Push- als auch die Pull-basierte Aufnahme von Metadaten, einschließlich einer breiten Palette von Integrationen, z. B. Airflow, BigQuery, Databricks, dbt, Apache Hive Kafka, Looker, MSSQL, MongoDB, Oracle, S3, PowerBI, Snowflake, Spark und vieles mehr. Eine vollständige Liste finden Sie hier. Dies gibt datahub die Möglichkeit, Metadaten der gleichen Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren und anzuzeigen, z. B. eine dbt-Modelldefinition, und wenn die Tests erfolgreich durchgeführt wurden, direkt neben dem Datenbankschema und Statistiken für alle Spalten.

Hauptmerkmale und Funktionen von DataHub

DataHub geht als Metadatenplattform über herkömmliche Datenkataloge hinaus. DataHub bietet alle wichtigen Funktionen und Möglichkeiten:

1. Skalierbarkeit: DataHub ist darauf ausgelegt, Metadaten aus Tausenden von Datensätzen zu verarbeiten, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für große Organisationen macht.

2. Flexibles und erweiterbares Datenmodell: Das technische Datenmodell hinter diesem Tool ist so konzipiert, dass es anpassbar und erweiterbar ist, um Organisationen die Anpassung an ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zu ermöglichen.

3. Leistungsstarke Such- und Discovery-Funktionen: Nutzt Elasticsearch, bietet DataHub robuste Suchfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, Datensätze schnell basierend auf verschiedenen Attributen wie Datenherkunft, Schema und Nutzung zu entdecken.

4. Reichhaltige Metadaten: Im Gegensatz zu traditionellen Datenkatalogen erfasst und präsentiert DataHub eine Vielzahl von Metadaten, einschließlich Data Lineage, Operational Metadata und Business Metadata. Dies ermöglicht den Benutzern ein umfassendes Verständnis ihrer Daten.

5. Datenherkunft und Beziehungen: DataHub erfasst und visualisiert automatisch die Data-Lineage(Data Lineage) und zeigt, wie Daten durch verschiedene Systeme fließen. Es stellt auch Beziehungen zwischen Datensätzen dar, sodass Benutzer verstehen können, wie verschiedene Datenbestände miteinander interagieren.

Fazit

Die Verwendung eines Datenkatalogs bringt mehrere Vorteile mit sich:

1. Verbesserte Datenermittlung: Mit den Such- und Kategorisierungsfunktionen eines Datenkatalogs können Benutzer schnell genau die Daten finden, die sie benötigen, ohne große Datenmengen durchforsten zu müssen.
2. Verbessertes Verständnis der Daten: Die Metadaten in einem Datenkatalog liefern den Nutzern den notwendigen Kontext zu den Daten, so dass sie leichter zu interpretieren und korrekt zu verwenden sind.
3. Bessere Compliance und Governance: Ein Datenkatalog unterstützt Data Governance Initiativen, indem sichergestellt wird, dass Daten konsistent, genau und regelkonform sind.
4. Größeres Vertrauen in Daten: Durch die Bereitstellung von Transparenz in der Datenherkunft trägt ein Datenkatalog dazu bei, Vertrauen in die Daten aufzubauen, indem er Benutzern ermöglicht, deren Historie einzusehen und ihre Richtigkeit und Zuverlässigkeit zu überprüfen.
5. Zeit- und Ressourceneffizienz: Indem er das Auffinden und Verstehen von Daten erleichtert, kann ein Datenkatalog dem Unternehmen Ressourcen einsparen, wodurch datengesteuerte Aktivitäten beschleunigt und die Belastung für Data Management-Teams reduziert werden.

Zusammenfassend bietet DataHub eine flexible, funktionsreiche und allumfassende Option für Datenkataloge in einer Data Warehousing-Umgebung. Durch die Bereitstellung leistungsstarker Funktionen für Datensuche, Metadaten-Management, Data Lineage und Data Governance ermöglicht es Unternehmen, den maximalen Wert aus ihren Daten zu ziehen.

Wenn Sie mehr über Datenkataloge erfahren möchten, sehen Sie sich hier kostenlos die Aufzeichnung an.

- Ole Bause (Scalefree)