DataHub Highlights
Data Discovery
Durchsuchen Sie Ihr gesamtes Datenökosystem, einschließlich Dashboards, Datensets, Machine-Learning-Modellen und Rohdaten, um ein umfassendes Verständnis Ihrer Datenlandschaft zu erhalten.
Data Governance & Management
Definieren und verfolgen Sie klare Ownerships für Ihre Daten. Verwalten Sie personenbezogene Daten (PII), pflegen Sie Spaltenbeschreibungen und zentralisieren Sie Ihre Dokumentation, um Governance-Standards effizient einzuhalten.
Data Quality Control
Verbessern Sie die Datenqualität mit Test auf Ihre Erwartungen. Prüfen Sie durch Data Contracts auf ein einheitliches Format zwischen Datenbereitsteller und Datenkonsument.
Data Lineage
Mithilfe der Data Lineage verfolgen Sie den Datenfluss zurück – vom Dashboard über Transformationen bis zur Herkunft. Diese Transparenz ermöglicht es, Datenprobleme zu identifizieren, ihre Verarbeitung nachvollziehbar zu machen und Compliance-Anforderungen sicherzustellen.
APIs und SDKs
Für programmatische Steuerung stehen umfassende APIs und SDKs zur Verfügung, um DataHub flexibel in Ihre bestehende Infrastruktur einzubinden.
Unsere Professional Services für Ihr DataHub Projekt
DataHub passgenau auf Geschäftsanforderungen abstimmen
- Analyse der Datenlandschaft und bestehenden Systeme.
- Identifikation von Anwendungsfällen (z. B. Data Lineage, Impact Analysis, Governance).
- Empfehlung einer optimalen DataHub-Architektur.
Bereitstellung einer funktionsfähigen DataHub-Instanz auf Kubernetes
- Bereitstellung vorkonfigurierter Deployments und automatisierter Installationsskripte.
- Einrichtung von Konnektoren zu relevanten Datenquellen (z. B. Datenbanken, BI-Tools, Data Lakes).
- Unterstützung bei der Anpassung von Open-Source-Konnektoren oder Entwicklung neuer Integrationen.
- Konfiguration von Sicherheits- und Benutzerverwaltung (z. B. LDAP/SSO).
Datenquellen, Metadaten und Lineage in DataHub integrieren
- Aufbau eines zentralen Datenmodells (z. B. Custom Schemas, Entity Modeling).
- Automatisierung der Metadaten-Erfassung und Lineage-Updates mit ETL-Pipelines.
- Optimierung der Darstellung von Datenflüssen und Lineage
Schulung und Enablement für hohe Benutzerakzeptanz
- Für Administratoren: Workshops zu Betrieb, Wartung, Skalierung von DataHub.
- Für Anwender: Trainings zu Metadatensuche, Lineage-Analyse, Dashboards.
- Bereitstellung von Best Practices zur Nutzung von DataHub.
Kontinuierliche Optimierung und Ausbau
- Analyse der Datenlandschaft und bestehenden Systeme.
- Identifikation von Anwendungsfällen (z. B. Data Lineage, Impact Analysis, Governance).
- Durchführung eines Metadaten-Audits und Empfehlung von Standards zur Verbesserung.
- Empfehlung einer optimalen DataHub-Architektur.
Support-Pakete für schnelle Problemlösungen
Mediathek
Video
TDWI: Die Rolle des Datenkatalogs in einem effektiven Datenökosystem
Ein Datenkatalog ist die Grundlage erfolgreichen Datenmanagements. Im Video erfährst man, wie er die Entwicklung und den Betrieb von Datenprodukten in klassischen Architekturen und modernen Data Mesh-Strukturen unterstützt.
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Video
TDWI: Daten effektiv managen. Der Einstieg in Datenkataloge
Datenkataloge bündeln Daten zentral, verbessern die Datenqualität und vereinfachen den Zugriff. Im Video werden folgend Punkte behandelt:
- Verbindung von Datenquellen und Automatisierung von Prozessen
- Verbesserung der Zusammenarbeit und Datenqualität durch Metadatenverwaltung
- Schritte zur Einführung eines Datenkatalogs
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Video
Aspekte der Einführung von Datenkatalogen in Stadtwerken
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Whitepaper
Sechs Schlüsselkriterien für einen optimalen Datenkatalog
Die Wahl eines geeigneten Datenkatalogs ist entscheidend für die effektive Verwaltung und Nutzung von Unternehmensdaten. Ein Datenkatalog bietet einen umfassenden Überblick über die Datenlandschaft, erleichtert den Zugriff auf verschiedene Datenquellen und verbessert die Daten-Governance.
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