Herausforderungen im Datenmanagement
In der heutigen Daten-getriebenen Welt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, aus einer Flut von Informationen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen werden mit folgenden Hauptproblemen konfrontiert: unübersichtliche Datenarchitekturen und die Schwierigkeit, qualitativ hochwertige Daten schnell zu identifizieren. Ein Schlüsselinstrument zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist der Einsatz eines Datenkatalogs.
Der Datenkatalog als Lösung
Datenkataloge dienen als zentrale Anlaufstelle für Metadatenmanagement und Datenentdeckung, indem sie eine Brücke zwischen verschiedenen Datenquellen bauen und eine automatisierte Datenerkennung ermöglichen. Sie bieten eine Plattform zur effizienten Verwaltung von Metadaten und deren Versionierung, was essenziell für die Datensicherheit und -qualität ist. Die Integration in bestehende Systemlandschaften, Mehrsprachigkeit und die Fähigkeit, diverse Datentypen zu verarbeiten, sind nur einige der Vorteile, die ein moderner Datenkatalog bietet.
ML unterstützte Metadatenintegration
Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung eines Datenkatalogs besteht darin, Geschäftsmetadaten mit den technischen Metadaten zu verbinden. Pentaho Data Catalog löst dieses Problem, indem es maschinelles Lernen und eine von Menschen generierte Kuration mit Bewertungen und Überprüfungen kombiniert.
Das Paper beschreibt die ML-basierende Katalogsoftware, die die Daten aus den verschiedensten Datenquellen automatisch zuordnet, und die dahinter liegende „Data-Fingerprinting“-Technologie.
Inhalt
- Herausforderung: Nützliche Informationen schaffen
- Automatische Zuordnung durch Machine Learning
- Wie funktioniert Data Fingerprinting?
- Praxisbeispiel
