Unternehmen sehen sich mit enormen Mengen an technischen Assets konfrontiert, und es werden immer mehr. Zusätzlich sind häufig viele Informationen in verschiedenen Systemen redundant vorhanden. Alle diese Assets sind selbst mithilfe von Automatisierungslösungen äußerst schwierig exakt zu dokumentieren. Für die meisten Unternehmen ist das praktisch nicht durchführbar.
Mit Automatisierungslösungen ist es jedoch häufig möglich, eine gewisse Menge an Informationen zu erlangen und eine ausreichend detaillierte technische Dokumentation über den Inhalt des Informationssystems zu erstellen. Mit standardmäßigen Data-Catalog-Lösungen können erfahrene Benutzer diese Dokumentation dann durch Ergänzung von Klassifizierungsattributen vervollständigen, um das technische Ökosystem des Unternehmens präziser zu beschreiben.
Zwar werden mit diesen Informationen vielleicht bestimmte Fragen von eher technisch orientierten Fragestellern (Ingenieure, Architekten, usw.) beantwortet, jedoch bleiben sie normalerweise für eine wachsende Gruppe an Benutzern der Unternehmensdaten weiterhin unverständlich. Denn diese Benutzer können die Daten weder effizient nutzen noch steuern.
Um den erforderlichen Kontext zur tatsächlichen Verwendung dieser Daten bereitzustellen, benötigen die Benutzer verschiedene organisatorische, statistische, und Compliance-bezogene Informationen.
Insbesondere muss eine technische Dokumentation durch sogenannte semantische Informationen ergänzt werden. Hierfür wird ein Business Glossary aufgebaut.
Mithilfe eines Business Glossarys eine gemeinsame Sprache sprechen.
Wenn Fachnutzer Daten abrufen, beziehen sie sich üblicherweise Konzepte wie Kundenadresse, Verkäufe oder Umsätze 2021 heran. Sie sprechen nicht von einer Tabelle oder einem Datenbankschema, denn diese Konzepte kennen bzw. verstehen sie nicht unbedingt. Mit einem Business Glossary werden Konzepte definiert, und diese Definitionen können dann an alle Mitarbeiter weitergegeben werden.
Der Nutzen semantischer Metadaten wird daher mehreren Zielsetzungen gerecht:
- Bau einer Brücke zwischen Fachnutzern und technischen Nutzern, indem eine gemeinsame Sprache für eine effiziente Zusammenarbeit geschaffen wird;
- Ausrichtung der Fachnutzer, insbesondere aus verschiedenen Einheiten im Unternehmen, auf diese Definitionen. Damit werden vor allem Mehrdeutigkeiten zwischen ähnlichen Begriffen vermieden;
- Möglichkeit für alle Nutzer, gesuchte Daten leichter zu finden und entsprechenden Kontext zum Verständnis und zur Nutzung bereitzustellen.
Ein guter Data Catalog muss daher eine Lösung bieten, um diese Fachkonzepte zu verwalten und sie mit technischen Assets zu verknüpfen, die diese Konzepte umsetzen. So kann dann der Datenkatalog im gesamten Unternehmen genutzt werden.
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- Eine ausführliche Beschreibung bestehender Vorgehensweisen für die jeweilige Zielsetzung des Unternehmens, wenn es darum geht, bestimmte Wissensbereiche wie Lexikon, Thesaurus, formale Ontologie zu beschreiben;
- Eine Präsentation des Ansatzes von Zeenea, der auf Diagrammen beruht und die nötige Flexibilität, Einfachheit und Skalierbarkeit aufweist, um den Anforderungen der Datennutzer gerecht zu werden.
