Das Potenzial von Daten erschließen: Ein umfassender Leitfaden für Datenkataloge und Metadatenmanagement

In der heutigen datengesteuerten Welt suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, den maximalen Wert aus ihren Datenbeständen zu ziehen. Da jedoch die Datenmengen und die Komplexität exponentiell zunehmen, wird es immer schwieriger, diese wertvolle Ressource effektiv zu verwalten, zu verstehen und zu nutzen. Genau hier kommen Datenkataloge und Metadatenmanagement ins Spiel. Dieser umfassende Leitfaden beleuchtet die entscheidende Rolle von Datenkatalogen in modernen Datenstrategien und gibt Einblicke in ihre Vorteile, ihre Implementierung und Best Practices für global agierende Unternehmen.

Was ist ein Datenkatalog?

Ein Datenkatalog ist im Wesentlichen ein organisiertes Verzeichnis der Datenbestände eines Unternehmens. Stellen Sie ihn sich wie eine Bibliothek für Ihre Daten vor, die es den Benutzern ermöglicht, die benötigten Daten einfach zu finden, zu verstehen und zu nutzen. Er bietet eine zentrale Ansicht aller verfügbaren Datenquellen zusammen mit reichhaltigen Metadaten, die jeden Datenbestand beschreiben. Diese Metadaten liefern Kontext und Bedeutung und erleichtern es den Benutzern, den Zweck, die Herkunft, die Qualität und die Beziehungen der Daten zu verstehen.

Ein gut konzipierter Datenkatalog ist mehr als nur eine Auflistung von Tabellen und Spalten. Er ist ein dynamisches und interaktives Werkzeug, das Benutzer befähigt:

• Daten zu entdecken: Schnell und einfach die benötigten Daten zu finden, unabhängig von ihrem Speicherort.
• Daten zu verstehen: Ein tiefes Verständnis für die Bedeutung, den Kontext und die Qualität der Daten zu gewinnen.
• Daten zu vertrauen: Daten vertrauensvoll zu nutzen, da ihre Herkunft und Zuverlässigkeit bekannt sind.
• Bei Daten zusammenzuarbeiten: Wissen und Erkenntnisse über Daten mit Kollegen zu teilen.
• Daten zu steuern (Governance): Data-Governance-Richtlinien durchzusetzen und die Datenkonformität sicherzustellen.

Was ist Metadatenmanagement?

Metadatenmanagement ist der Prozess der Erstellung, Verwaltung und Pflege von Metadaten. Metadaten, oft als „Daten über Daten“ bezeichnet, liefern wesentliche Informationen über Datenbestände und ermöglichen es den Benutzern, deren Kontext, Bedeutung und Verwendung zu verstehen. Ein effektives Metadatenmanagement ist das Rückgrat eines erfolgreichen Datenkatalogs. Ohne umfassende und genaue Metadaten ist ein Datenkatalog lediglich eine Liste von Datenquellen, der der entscheidende Kontext für eine effektive Datenerkennung und -nutzung fehlt.

Metadaten lassen sich grob in mehrere Arten einteilen:

• Technische Metadaten: Beschreiben die technischen Aspekte von Datenbeständen, wie z. B. Datentypen, Tabellenstrukturen, Dateiformate und Speicherorte. Zum Beispiel könnte der Datentyp eines Feldes "customer_id" in einer Kundendatenbank "INT" sein.
• Geschäftliche Metadaten: Liefern geschäftlichen Kontext und Bedeutung für Datenbestände, einschließlich Geschäftsdefinitionen, Beschreibungen und Nutzungsrichtlinien. Zum Beispiel die Definition von "Customer Lifetime Value", wie sie von der Marketingabteilung verwendet wird.
• Betriebliche Metadaten: Erfassen Informationen über die Datenverarbeitung und -transformation, einschließlich Datenherkunft (Data Lineage), Datenqualitätsmetriken und Datenzugriffsprotokolle. Zum Beispiel die Verfolgung der Transformationen, die auf ein Datenfeld angewendet werden, während es von einem Quellsystem in ein Data Warehouse verschoben wird.

Die Vorteile der Implementierung eines Datenkatalogs

Die Implementierung eines Datenkatalogs kann einem Unternehmen zahlreiche Vorteile bringen und es ihm ermöglichen, das volle Potenzial seiner Datenbestände auszuschöpfen. Zu diesen Vorteilen gehören:

Verbesserte Datenerkennung (Data Discovery)

Ein Datenkatalog erleichtert es den Benutzern, die benötigten Daten zu finden, unabhängig von deren Speicherort oder Format. Durch die Bereitstellung einer zentralen Ansicht aller verfügbaren Datenquellen zusammen mit reichhaltigen Metadaten können Benutzer relevante Datenbestände schnell identifizieren und effizient darauf zugreifen. Dies eliminiert den zeitaufwändigen und oft frustrierenden Prozess der Suche in mehreren Systemen und Datenbanken.

Beispiel: Ein Marketinganalyst in einem multinationalen Einzelhandelsunternehmen muss das Kaufverhalten von Kunden analysieren, um gezielte Marketingkampagnen zu entwickeln. Ohne einen Datenkatalog müsste er verschiedene IT-Teams und Dateneigentümer kontaktieren, um relevante Datenquellen wie Transaktionsdaten, Kundendemografie und Website-Aktivitäten ausfindig zu machen. Dieser Prozess könnte Tage oder sogar Wochen dauern. Mit einem Datenkatalog kann der Analyst einfach nach "Kaufhistorie der Kunden" suchen und schnell die relevanten Datenquellen samt Beschreibungen ihres Inhalts und ihrer Nutzungsrichtlinien identifizieren.

Verbessertes Datenverständnis

Ein Datenkatalog vermittelt den Benutzern ein tiefes Verständnis für die Bedeutung, den Kontext und die Qualität der Daten. Durch die Erfassung und Darstellung reichhaltiger Metadaten, einschließlich Geschäftsdefinitionen, Beschreibungen und Nutzungsrichtlinien, können Benutzer den Zweck und die Grenzen jedes Datenbestands schnell erfassen. Dies verringert das Risiko von Fehlinterpretationen der Daten und falschen Entscheidungen.

Beispiel: Ein Data Scientist in einem globalen Finanzinstitut hat die Aufgabe, ein Modell zur Vorhersage des Kreditrisikos zu erstellen. Ohne einen Datenkatalog könnte er Schwierigkeiten haben, die Bedeutung verschiedener Kredit-Scoring-Variablen und deren Auswirkungen auf die Genauigkeit des Modells zu verstehen. Mit einem Datenkatalog kann der Data Scientist auf detaillierte Beschreibungen jeder Variable zugreifen, einschließlich ihrer Berechnungsmethode, Datenquelle und Einschränkungen, was ihm den Aufbau eines genaueren und zuverlässigeren Modells ermöglicht.

Gesteigertes Datenvertrauen

Ein Datenkatalog hilft, Vertrauen in Daten aufzubauen, indem er Transparenz über deren Herkunft und Qualität schafft. Durch die Verfolgung des Ursprungs und der Transformationen von Daten können Benutzer verstehen, wie sie erstellt und verarbeitet wurden, was ihre Zuverlässigkeit und Genauigkeit gewährleistet. Datenqualitätsmetriken, wie z. B. Vollständigkeit und Genauigkeit der Daten, können ebenfalls im Datenkatalog erfasst und angezeigt werden, was den Benutzern Einblicke in die Qualität und potenzielle Einschränkungen der Daten gibt.

Beispiel: Ein Beauftragter für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in einem Pharmaunternehmen muss die Genauigkeit und Vollständigkeit von Daten aus klinischen Studien gegenüber den Aufsichtsbehörden nachweisen. Ohne einen Datenkatalog müsste er die Herkunft der Daten manuell nachverfolgen und deren Qualität überprüfen. Mit einem Datenkatalog kann der Compliance-Beauftragte leicht auf die Datenherkunft, Qualitätsmetriken und Audit-Protokolle zugreifen, was eine klare und prüfbare Aufzeichnung der Datenintegrität liefert.

Verbesserte Data Governance

Ein Datenkatalog ist ein entscheidendes Werkzeug für die Implementierung und Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien. Indem sie eine zentrale Plattform für die Verwaltung von Metadaten bereitstellen, ermöglichen Datenkataloge Unternehmen, Datenstandards, Zugriffskontrollen und Sicherheitsrichtlinien zu definieren und durchzusetzen. Datenkataloge erleichtern auch die Datenverantwortung (Data Stewardship), indem sie einen Mechanismus zur Zuweisung von Dateneigentum und -verantwortung bereitstellen.

Beispiel: Ein Data-Governance-Team in einem globalen Versicherungsunternehmen muss Datenschutzvorschriften wie die DSGVO für alle Datenbestände durchsetzen. Mit einem Datenkatalog können sie Datenschutzrichtlinien definieren und Datenverantwortliche (Data Stewards) benennen, die für die Einhaltung der Vorschriften zuständig sind. Der Datenkatalog kann auch zur Verfolgung von Datenzugriff und -nutzung verwendet werden, was ein Audit-Protokoll für die aufsichtsrechtliche Berichterstattung liefert.

Verbesserte Zusammenarbeit

Ein Datenkatalog fördert die Zusammenarbeit zwischen Datennutzern, indem er eine gemeinsame Plattform zum Entdecken, Verstehen und Nutzen von Daten bietet. Benutzer können Wissen und Erkenntnisse über Datenbestände durch Anmerkungen, Bewertungen und Diskussionen austauschen. Diese kollaborative Umgebung fördert eine datengesteuerte Kultur und regt den Wissensaustausch im gesamten Unternehmen an.

Beispiel: Datenanalysten, Data Scientists und Geschäftsanwender aus verschiedenen Abteilungen eines multinationalen Fertigungsunternehmens können einen Datenkatalog nutzen, um bei datenbezogenen Projekten zusammenzuarbeiten. Sie können ihre Ergebnisse, Erkenntnisse und Best Practices durch Anmerkungen und Diskussionen innerhalb des Datenkatalogs teilen, was eine kollaborativere und datengesteuertere Umgebung fördert.

Wichtige Merkmale eines Datenkatalogs

Ein robuster Datenkatalog sollte eine Vielzahl von Funktionen enthalten, um eine effektive Datenerkennung, -verständnis und -steuerung zu unterstützen. Einige wichtige Merkmale sind:

• Automatisiertes Sammeln von Metadaten: Automatisches Extrahieren von Metadaten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Dateisystemen.
• Integration eines Business Glossars: Integration mit einem Business Glossar, um konsistente Definitionen und Terminologie für Geschäftskonzepte bereitzustellen.
• Verfolgung der Datenherkunft (Data Lineage): Verfolgung des Ursprungs und der Transformationen von Daten, während sie sich durch verschiedene Systeme bewegen.
• Überwachung der Datenqualität: Überwachung von Datenqualitätsmetriken und Bereitstellung von Warnungen, wenn Datenqualitätsprobleme erkannt werden.
• Datenprofilierung: Analyse von Daten zur Identifizierung von Datentypen, Mustern und Anomalien.
• Suche und Entdeckung: Ermöglicht Benutzern die Suche nach Datenbeständen mithilfe von Schlüsselwörtern, Tags und Filtern.
• Kollaborationsfunktionen: Bereitstellung von Funktionen für Benutzer zur Zusammenarbeit an Daten, wie z. B. Anmerkungen, Bewertungen und Diskussionen.
• Data-Governance-Funktionen: Unterstützung von Data-Governance-Richtlinien wie Zugriffskontrollen und Datensicherheit.
• API-Integration: Bereitstellung von APIs zur Integration mit anderen Datenmanagement-Tools und -Anwendungen.

Implementierung eines Datenkatalogs: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Die Implementierung eines Datenkatalogs ist ein komplexes Unterfangen, das sorgfältige Planung und Ausführung erfordert. Hier ist eine schrittweise Anleitung, die Ihnen den Einstieg erleichtert:

1. Definieren Sie Ihre Ziele und Vorgaben

Bevor Sie mit der Implementierung eines Datenkatalogs beginnen, ist es entscheidend, Ihre Ziele und Vorgaben zu definieren. Was erhoffen Sie sich von einem Datenkatalog? Möchten Sie die Datenerkennung verbessern, das Datenverständnis erhöhen, das Datenvertrauen steigern oder die Data Governance verbessern? Eine klare Definition Ihrer Ziele hilft Ihnen, Ihre Anstrengungen zu bündeln und Ihren Erfolg zu messen.

Beispiel: Ein globales E-Commerce-Unternehmen könnte die folgenden Ziele für die Implementierung seines Datenkatalogs definieren:

• Die Zeit, die Datenanalysten benötigen, um relevante Daten zu finden und darauf zuzugreifen, um 50 % zu reduzieren.
• Die Genauigkeit datengesteuerter Entscheidungen verbessern, indem den Benutzern ein besseres Verständnis für die Bedeutung und den Kontext der Daten vermittelt wird.
• Das Datenvertrauen durch Transparenz in Bezug auf Datenherkunft und -qualität erhöhen.
• Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA für alle Datenbestände durchsetzen.

2. Wählen Sie eine Datenkatalog-Plattform aus

Es gibt viele Datenkatalog-Plattformen auf dem Markt, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer Plattform die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen Ihres Unternehmens. Einige wichtige zu berücksichtigende Faktoren sind:

• Kompatibilität mit Datenquellen: Unterstützt die Plattform die Datenquellen, die Ihr Unternehmen verwendet?
• Metadatenmanagement-Fähigkeiten: Bietet die Plattform robuste Metadatenmanagement-Funktionen, einschließlich automatisiertem Sammeln von Metadaten, Integration eines Business Glossars und Verfolgung der Datenherkunft?
• Überwachung der Datenqualität: Bietet die Plattform Funktionen zur Überwachung der Datenqualität, wie z. B. Datenprofilierung und Validierung von Datenqualitätsregeln?
• Suche und Entdeckung: Bietet die Plattform eine benutzerfreundliche Such- und Entdeckungsoberfläche?
• Kollaborationsfunktionen: Bietet die Plattform Funktionen für Benutzer zur Zusammenarbeit an Daten, wie z. B. Anmerkungen, Bewertungen und Diskussionen?
• Data-Governance-Funktionen: Unterstützt die Plattform Data-Governance-Richtlinien wie Zugriffskontrollen und Datensicherheit?
• Skalierbarkeit: Kann die Plattform mit den wachsenden Datenanforderungen Ihres Unternehmens skalieren?
• Kosten: Wie hoch sind die Gesamtbetriebskosten, einschließlich Lizenzgebühren, Implementierungskosten und laufenden Wartungskosten?

3. Definieren Sie Ihre Metadatenstrategie

Eine gut definierte Metadatenstrategie ist für eine erfolgreiche Implementierung eines Datenkatalogs unerlässlich. Ihre Metadatenstrategie sollte Folgendes definieren:

• Metadatenstandards: Die Standards für die Erstellung und Verwaltung von Metadaten, einschließlich Namenskonventionen, Datendefinitionen und Datenqualitätsregeln.
• Metadaten-Governance: Die Prozesse und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung von Metadaten, einschließlich Datenverantwortung und Metadateneigentum.
• Methoden zur Metadatenerfassung: Die Methoden zur Erfassung von Metadaten, einschließlich automatisiertem Sammeln von Metadaten, manueller Dateneingabe und API-Integration.
• Metadatenspeicherung: Der Ort, an dem Metadaten gespeichert werden, typischerweise innerhalb der Datenkatalog-Plattform.

Beispiel: Ein globales Gesundheitsunternehmen könnte die folgenden Metadatenstandards definieren:

• Alle Datenelemente sollten unter Verwendung einer einheitlichen Namenskonvention beschrieben werden.
• Alle Datenelemente sollten eine klare und prägnante Geschäftsdefinition haben.
• Für alle kritischen Datenelemente sollten Datenqualitätsregeln definiert werden.
• Allen Datenbeständen sollten Datenverantwortliche (Data Stewards) zugewiesen werden, um Datenqualität und Konformität zu gewährleisten.

4. Füllen Sie den Datenkatalog

Sobald Sie eine Datenkatalog-Plattform ausgewählt und Ihre Metadatenstrategie definiert haben, können Sie damit beginnen, den Datenkatalog mit Metadaten zu füllen. Dies umfasst typischerweise:

• Verbindung zu Datenquellen herstellen: Verbinden der Datenkatalog-Plattform mit den Datenquellen Ihres Unternehmens, wie Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes.
• Metadaten sammeln: Automatisches Sammeln von Metadaten aus Ihren Datenquellen unter Verwendung der Metadaten-Sammelfunktionen der Datenkatalog-Plattform.
• Metadaten anreichern: Anreicherung der gesammelten Metadaten mit zusätzlichen Informationen wie Geschäftsdefinitionen, Datenqualitätsmetriken und Datenherkunft.
• Metadaten validieren: Validierung der Metadaten, um deren Genauigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen.

5. Schulen Sie Benutzer und fördern Sie die Akzeptanz

Der Erfolg Ihrer Datenkatalog-Implementierung hängt von der Benutzerakzeptanz ab. Es ist entscheidend, die Benutzer in der Verwendung des Datenkatalogs zu schulen und seine Vorteile im gesamten Unternehmen zu bewerben. Dies kann erfolgen durch:

• Schulungen: Durchführung von Schulungen, um den Benutzern beizubringen, wie sie nach Daten suchen, Metadaten verstehen und bei datenbezogenen Projekten zusammenarbeiten können.
• Dokumentation: Erstellung einer umfassenden Dokumentation, die erklärt, wie der Datenkatalog und seine Funktionen zu verwenden sind.
• Kommunikationskampagnen: Start von Kommunikationskampagnen, um die Vorteile des Datenkatalogs zu bewerben und die Benutzerakzeptanz zu fördern.
• Support: Bereitstellung von fortlaufendem Support für Benutzer, um ihre Fragen zu beantworten und ihnen bei der Fehlerbehebung zu helfen.

6. Überwachen und pflegen Sie den Datenkatalog

Ein Datenkatalog ist kein einmaliges Projekt. Es ist ein fortlaufender Prozess, der kontinuierliche Überwachung und Wartung erfordert. Dies beinhaltet:

• Überwachung der Datenqualität: Überwachung von Datenqualitätsmetriken und Behebung aller erkannten Datenqualitätsprobleme.
• Metadaten aktualisieren: Aktualisierung von Metadaten, wenn sich Datenbestände ändern oder neue Datenbestände hinzugefügt werden.
• Neue Datenquellen hinzufügen: Hinzufügen neuer Datenquellen zum Datenkatalog, sobald sie verfügbar sind.
• Benutzerfeedback sammeln: Sammeln von Benutzerfeedback und dessen Nutzung zur Verbesserung des Datenkatalogs.
• Systemwartung durchführen: Durchführung regelmäßiger Systemwartung, um sicherzustellen, dass die Datenkatalog-Plattform reibungslos läuft.

Best Practices für das Metadatenmanagement

Um den Erfolg Ihrer Bemühungen im Bereich Datenkatalog und Metadatenmanagement sicherzustellen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

• Etablieren Sie ein Data-Governance-Framework: Entwickeln Sie ein umfassendes Data-Governance-Framework, das Rollen, Verantwortlichkeiten und Richtlinien für die Verwaltung von Datenbeständen definiert.
• Definieren Sie Metadatenstandards: Etablieren Sie klare und konsistente Metadatenstandards, die sicherstellen, dass Daten genau und einheitlich beschrieben werden.
• Automatisieren Sie das Sammeln von Metadaten: Automatisieren Sie den Prozess des Sammelns von Metadaten aus Datenquellen, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Metadaten aktuell sind.
• Reichern Sie Metadaten mit Geschäftskontext an: Fügen Sie Metadaten Geschäftskontext hinzu, um es den Benutzern zu erleichtern, die Bedeutung und den Zweck von Datenbeständen zu verstehen.
• Überwachen Sie die Datenqualität: Überwachen Sie Datenqualitätsmetriken und beheben Sie alle erkannten Datenqualitätsprobleme.
• Fördern Sie die Datenkompetenz: Fördern Sie die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen, um sicherzustellen, dass die Benutzer verstehen, wie sie Daten effektiv nutzen können.
• Fördern Sie die Zusammenarbeit: Ermutigen Sie die Zusammenarbeit zwischen Datennutzern, um Wissen und Erkenntnisse über Datenbestände auszutauschen.
• Sorgen Sie für kontinuierliche Verbesserung: Überwachen und verbessern Sie kontinuierlich Ihren Datenkatalog und Ihre Metadatenmanagement-Prozesse.

Tools für Datenkataloge und Metadatenmanagement

Es sind zahlreiche Tools für Datenkataloge und Metadatenmanagement verfügbar. Einige beliebte Optionen sind:

• Alation: Eine führende Datenkatalog-Plattform, bekannt für ihre benutzerfreundliche Oberfläche und starken Kollaborationsfunktionen.
• Collibra: Eine umfassende Data-Governance-Plattform, die auch Datenkatalog-Funktionen umfasst.
• Informatica Enterprise Data Catalog: Teil der Informatica Intelligent Data Management Cloud, der eine automatisierte Metadatenerkennung und KI-gestützte Dateneinblicke bietet.
• AWS Glue Data Catalog: Ein vollständig verwalteter, serverloser Datenkatalog von Amazon Web Services.
• Microsoft Purview: Ein einheitlicher Data-Governance-Dienst von Microsoft, der Funktionen für Datenkatalog, Datenherkunft und Datenklassifizierung umfasst.
• Atlan: Eine aktive Metadatenplattform, die die Datendemokratisierung und Zusammenarbeit durch Metadatenanreicherung und -herkunft fördert.

Die beste Wahl für Ihr Unternehmen hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen ab. Es ist wichtig, Faktoren wie Kompatibilität mit Datenquellen, Metadatenmanagement-Fähigkeiten, Überwachung der Datenqualität, Suche und Entdeckung, Kollaborationsfunktionen und Kosten zu bewerten.

Die Zukunft von Datenkatalogen und Metadatenmanagement

Datenkataloge und Metadatenmanagement entwickeln sich rasant weiter, da Unternehmen mit immer komplexeren Datenlandschaften zu kämpfen haben. Einige wichtige Trends, die die Zukunft dieser Technologien prägen, sind:

• KI-gestützte Metadatenanreicherung: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zur automatischen Anreicherung von Metadaten mit Geschäftskontext und Erkenntnissen.
• Aktives Metadatenmanagement: Ein Wandel von passiven Metadaten-Repositories zu aktiven Metadaten-Plattformen, die Echtzeit-Einblicke und Empfehlungen liefern.
• Data-Fabric-Architekturen: Die Integration von Datenkatalogen in Data-Fabric-Architekturen, um einen nahtlosen Datenzugriff und eine nahtlose Governance über verteilte Datenumgebungen hinweg zu ermöglichen.
• Cloud-native Datenkataloge: Die zunehmende Einführung von cloud-nativen Datenkatalogen, die skalierbar, flexibel und kostengünstig sind.
• Eingebettete Datenkompetenz: Die Integration von Schulungen zur Datenkompetenz in die Arbeitsabläufe von Datenkatalogen, um Benutzer zu befähigen, Daten effektiv zu verstehen und zu nutzen.

Fazit

Datenkataloge und Metadatenmanagement sind wesentliche Werkzeuge für Unternehmen, die das volle Potenzial ihrer Datenbestände erschließen möchten. Indem sie eine zentrale Ansicht der Datenquellen zusammen mit reichhaltigen Metadaten bereitstellen, ermöglichen Datenkataloge den Benutzern, Daten effektiv zu entdecken, zu verstehen, ihnen zu vertrauen und daran zusammenzuarbeiten. Da Datenvolumen und -komplexität weiter zunehmen, wird die Bedeutung von Datenkatalogen und Metadatenmanagement nur noch wachsen. Durch die Implementierung eines robusten Datenkatalogs und die Befolgung von Best Practices für das Metadatenmanagement können Unternehmen ihre Daten in einen wertvollen Vermögenswert verwandeln, der Geschäftsinnovation und Wachstum vorantreibt. Von multinationalen Konzernen im Finanzwesen bis hin zu kleinen Start-ups in aufstrebenden Märkten bieten Datenkataloge Vorteile für jede Organisation, die danach strebt, datengesteuert zu sein. Die Nutzung dieser Werkzeuge ist kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit für den Erfolg in der modernen Datenlandschaft.