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Metadatenmanagement

Metadatenmanagement hilft dabei, ein gemeinsames Datenverständnis zu schaffen

Einheitliches Verständnis unternehmensweiter Daten

Wachsende Datenbestände, verzweigte Datenströme und die Nutzung durch unterschiedliche Instanzen lässt einen Datenhaushalt schnell einem Datendschungel gleichen. Abhilfe verschafft das Metadatenmanagement in Form von Standardisierungen, Beschreibungen von Datenobjekten und unternehmensweiter Verfügbarkeit dieser Informationen. Durch ein einheitliches Verständnis unternehmensweiter Daten lassen sich Effizienzsteigerungen oder Kostenminimierungen erzielen.

Symbolbild Metadatenmanagement

Einführung von Metadatenmanagement

Metadatenmanagement lässt sich auf zwei verschiedenen Arten im Unternehmen implementieren – auch nachträglich:

1. Bei modellgetriebenen Entwicklungsprozessen können Metadaten bereits bei Entwicklungsstart definiert werden und zur teilautomatisierten Entwicklung und Steuerung von BI-Anwendungen beitragen.

2. Historisch gewachsene BI-Anwendungslandschaften mit Redundanzen und Inkonsistenzen lassen sich auch nach längerer Laufzeit durch Reengineering beleuchten und nachträglich strukturieren bzw. Daten lassen sich nachträglich definieren.

IST-Analysen verkürzen Entwicklungsprozesse

Bestehende Lösungen können mittels Ist-Ananalysen leicht identifiziert und wiederverwendet werden. Somit kann der Aufbau neuer Redundanzen vermieden und somit Kosten eingespart werden. Abhängigkeitsanalysen können bereits in frühen Projektphasen dazu führen, eine bessere Aufwandsabschätzung und Risikoanalyse durchzuführen.

Das Herzstück des Datenmanagements stellt das zentrale Repository dar, welches mit Metadaten u.a. aus fachlichen Dokumenten, Datenbanken, Wikis, Datenmodellierungswerkzeugen und Programmcodes gespeist wird.

Über Data Dictionaries, Datenbanken oder Self-Service BI Tools können Endanwender auf die zentralen Informationen zugreifen um Analysen schneller und präziser ausführen zu können.

Abbildung zum Datenmanagement

Dazu passend:

Ihr Mehrwert

  • Identifizierung und Extraktion von Metadaten in historisch gewachsenen BI-Anwendungen
  • Zusammenführung der Metadaten unterschiedlicher BI-Systeme (Datenbanken, ETL-Tool, OLAP, Cube oder Reportspezifikation)
  • Aufbau eines zentralen Metadaten-Repository
  • Etablierung modellgetriebener Entwicklungsprozesse unter Nutzung bestehender Metadatenmodelle
  • Entwicklung von durchsuchbaren Metadatenkatalogen
  • Kennzahlen und Dimensionskatalog
  • Datenmodellkatalog
  • Transformationsbeschreibungen
  • BI-Glossar

Unser USP

  • Toolunabhängiges Zusammenführen von Metadaten im für Sie bestmöglichen Format
  • Langjährige Erfahrung im Metadatenmanagement
  • Technisches Know-How in der Umsetzung in Verbindung zu fachlichem Verständnis für Anforderungen
  • Referenzen aus unterschiedlichen Branchen

Wir beantworten gerne Ihre Fragen zum Thema Metadatenmanagement

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