Metadaten-Management ist ein wichtiger Bestandteil eines jeden umfassenderen Datenmanagement-Projekts und erfordert mehr als die bloße Implementierung einer Datenkatalog-Software, egal wie vernetzt diese auch sein mag.
Zwar wird ein solches Tool das Metadaten-Management immer unterstützen, es kann jedoch nicht allein dessen Erfolg garantieren.
Diese Artikelserie ist inspiriert von Erfahrungen aus den unterschiedlichsten Branchen, Unternehmensgrößen und -kulturen und zeigt die wichtigsten Fallstricke und Missverständnisse auf, die Sie bei der Einführung eines unternehmensweiten Datenkatalogs unbedingt vermeiden sollten.
Die beschriebenen Fallstricke drehen sich um vier Themen, die für den Erfolg des Vorhabens von zentraler Bedeutung sind:
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Es gibt nur wenige Organisationen, in denen Daten das zentrale Produkt sind. Zwar sind Daten allgegenwärtig, doch sind sie sehr oft ein Nebenprodukt der eigentlichen Tätigkeit. Es ist daher nicht verwunderlich, dass viele Mitarbeiter sich der Bedeutung von Daten nicht immer bewusst sind. Datenkultur ist nicht angeboren und ein mangelndes Bewusstsein kann zu einem großen Hindernis bei der Einführung des Datenkatalogs werden.
Lassen Sie uns dies anhand einiger immer wiederkehrender Missverständnisse veranschaulichen.
Nicht alle Mitarbeiter sind für die Herausforderungen des Metadaten-Managements sensibilisiert
Das erste Hindernis liegt vermutlich im allgemeinen Verständnis der Disziplin. Zunächst einmal müssen die Mitarbeiter die entscheidende Rolle von Daten für die Entwicklung des Unternehmens erkennen. Es empfiehlt sich, die Akkulturation der Mitarbeiter an die Herausforderungen des Datenmanagements im Rahmen eines umfassenderen Programms anzugehen.
Eines der wichtigsten Prinzipien ist dabei, dass Daten innerhalb der Organisation ein Allgemeingut sind. Das bedeutet, dass der oder die Verwalter eines Datensatzes die Pflicht haben, diesen für das Unternehmen und alle Mitarbeiter sichtbar und verständlich zu machen.
Eines der mächtigsten Hindernisse auf dem Weg zum Metadaten-Management ist die Unkenntnis des Aufwands, den die Erstellung und Pflege einer Dokumentation erfordert. Dies wird noch verschärft, wenn die Zielgruppe der interessierten Nutzer auf einige wenige Personen beschränkt ist, die sich bereits mit dem Thema auskennen. Sobald die Zielgruppe nicht mehr nur eine Teilmenge, sondern das gesamte Unternehmen und potenziell alle Mitarbeiter sind, muss das Wissen über Daten in einer „skalierbaren“ Form festgehalten werden.
Ein Datenkatalog ist kein Allzweckwerkzeug
Das Thema Datenkultur kann auch das Team betreffen, das mit der Steuerung des Projekts betraut ist. Insbesondere eine ungenaue Kenntnis der Tools und ihrer Zwecke kann irreführend sein und zu suboptimalen oder letztlich nachteiligen Entscheidungen führen.
Der Datenkatalog ist eine zentrale Softwarekomponente des Metadaten-Managements, gleichzeitig jedoch nicht die einzige. Es sollte daher nicht versucht werden, alles mit diesem Tool zu erledigen. Dies mag offensichtlich erscheinen, aber in der Praxis kann es schwierig sein, die Grenzen zu erkennen, jenseits derer eine spezialisierte Drittanbieterlösung erforderlich wird.
Der Datenkatalog ist das Herzstück der Dokumentation und sollte die Anlaufstelle für jeden Mitarbeiter sein, der Fragen zu einem datenbezogenen Konzept hat. Das macht den Katalog jedoch nicht zur Lösung, in der alles zu finden sein muss. Diese Nuance ist wichtig, denn Informationen zu referenzieren oder zusammenzufassen bedeutet nicht unbedingt, jegliche existierende Information mit aufzunehmen.
In der Tat gibt es viele unterschiedliche Themen, die bei der Vorbereitung eines Metadaten-Management-Projekts auftauchen: die technische und/oder funktionale Modellierung, die Verwaltung der Berechtigungen für die Daten, der Workflow für den Datenzugriff etc. All diese Themen sind wichtig, wertvoll und mit den Daten verbunden. Dennoch sind sie nicht dafür vorgesehen, von einer Lösung zur Dokumentation Ihrer Datenbestände verwaltet zu werden.
Es ist daher wichtig, zunächst diese Bedürfnisse zu ermitteln, eine Strategie zu definieren, um sie zu erfüllen – unterstützt durch ein geeignetes Tooling – und dieses Tooling dann in ein größeres Ökosystem zu integrieren, zu dem der Datenkatalog gehört.
Die 10 Fallstricke bei der Implementierung eines Datenkatalogs
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