Datenkatalogisierung

Datenkatalogisierung bezeichnet den Prozess der systematischen Erfassung, Beschreibung und Organisation von Datenbeständen in einer Organisation anhand eines Datenkatalogs. Ziel ist es, Daten schnell auffindbar zu machen, deren Bedeutung zu verstehen, und deren Nutzung sicher, nachvollziehbar und effizient zu gestalten. Durch eine zentrale Sicht auf Datenquellen soll die Datenkompetenz erhöht, die Wiederverwendung gefördert und die Einhaltung von Richtlinien erleichtert werden.

Zentrale Begriffe sind Metadaten, Business Glossar, Datenherkunft (Lineage), Datenbesitzer und -verantwortliche, sowie Datenassets wie Tabellen, Dateien, Berichte oder Dashboards. Ein Datenkatalog enthält Beschreibungselemente wie Definitionen, Datentypen, Erstellungs- und Änderungszeiten, Zugriffsberechtigungen, Qualitätskennzahlen und Verknüpfungen zu Quell- und Zielsystemen. Taxonomien, Tags und Ontologien unterstützen die konsistente Kategorisierung.

Der Prozess umfasst das Sammeln von Metadaten aus Quellsystemen, die Anreicherung (Stichwort: semantische Zuordnung, Glossar-Pflege), die Zuweisung von Besitzern und Verantwortlichkeiten sowie regelmäßige Aktualisierung. Datenkataloge können automatische Verbindungen zu Datenquellen herstellen, Metadata-Feeds nutzen und KI-gestützte Vorschläge verwenden. Relevante Standards wie das Data Catalog Vocabulary (DCAT) unterstützen Interoperabilität, insbesondere in offenen oder gemeinsamen Umgebungen.

Durch Datenkatalogisierung lassen sich Daten leichter finden, verstehen und verantwortungsvoll nutzen. Sie stärkt Governance, Transparenz, Datenschutz-Compliance und die Qualität von Analysen, kann jedoch aufwändige Pflege erfordern, Integrationsaufwand verursachen und Herausforderungen bei Privatsphäre, Zugriffskontrollen sowie Silo-Aufbrüchen mit sich bringen.