Zeenea - Data Innovation Summit 2022

Was macht einen Datenkatalog “smart”? #5 – User Experience

Februar 16, 2022
Februar 16, 2022
16 Februar 2022

Ein Datenkatalog konsolidiert Millionen von Informationen unterschiedlichster Art – und sein Volumen wächst exponentiell. Diese Menge an Informationen bringt zwei große Herausforderungen mit sich:

  • Wie kann dieses Informationsvolumen gepflegt werden, ohne dass die Kosten fürs Metadaten-Management explodieren?
  • Wie findet man das passende Dataset für einen bestimmten Use Case?

Wir bei Zeenea glauben, dass ein Datenkatalog “smart” sein muss, um diese beiden Fragen zu beantworten, und zwar durch kluge technologische und konzeptionelle Vorkehrungen, die sich nicht auf die Integration von KI-Algorithmen beschränken. 

Wir haben fünf Bereiche identifiziert, in denen ein Datenkatalog smart sein kann – die meisten davon ohne Einsatz von Machine Learning:

    1. Modellierung des Metamodells
    2. Inventarisierung von Daten
    3. Metadaten-Management
    4. Suchmaschine
    5. User Experience

Unserer Meinung nach muss ein Datenkatalog auch in Bezug auf die User Experience für verschiedene Nutzergruppen, die mit ihm arbeiten, smart sein. Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung eines Datenkatalogs ist dessen Akzeptanz durch diejenige, für die er letztendlich bestimmt ist – die Datennutzer. Die Nutzererfahrung spielt dabei eine entscheidende Rolle.

User Experience im Kontext von Datenkatalogen

Nutzererfahrung ist ein umfangreiches und komplexes Thema, das wir hier nicht erschöpfend behandeln können. Sie beruht hauptsächlich auf der Identifizierung von “Persona”, deren Verhalten und Ziele man zu modellieren versucht, um ihnen eine möglichst leistungsfähige und ergonomische grafische Benutzeroberfläche zu bieten. Im Kontext von Datenkatalogen ist die Charakterisierung von Persona problematisch, da es keine kanonische Organisation gibt – es handelt sich um ein universelles Werkzeug, das für Unternehmen jeder Größe, die in praktisch jeder Branche und weltweit tätig sind, von großem Wert ist.

Anstatt schwer greifbare Persona zu modellieren, kann man sich dem Thema nähern, indem man die oben erwähnte Herausforderung angeht – die Akzeptanz. Dabei können zwei große Nutzerpopulationen unterschieden werden:

  • Die Produzenten von Metadaten, die den Katalog befüllen und die Qualität der Inhalte überwachen – wir nennen sie allgemein Data Stewards;

  • Die Konsumenten von Metadaten, die den Katalog im Rahmen eines betrieblichen Ziels nutzen, das mit ihrer Funktion zusammenhängt – wir nennen sie einfach Nutzer.

Diese beiden Populationen sind natürlich nicht völlig voneinander getrennt: Manche Data Stewards, die vielseitig einsetzbar sind, sind auch Nutzer.

Hemmnisse für die Einführung des Katalogs im Unternehmen

Der wahre Wert eines Datenkatalogs liegt in seiner Fähigkeit, nicht nur von Datenmanagement-Spezialisten, sondern von der viel größeren Population der Daten- (oder Metadaten-)Nutzer angenommen zu werden.

Diese Gruppe ist sehr vielfältig. Sie umfasst Datenexperten (Data Engineers, Data Architects, Data Analysts, Data Scientists usw.), Business-Profile (Projektleiter, Bereichsleiter, Produktmanager usw.), Compliance- oder Risikospezialisten. Und ganz allgemein – in Organisationen mit den höchsten Reifegraden – alle Manager auf operativer Ebene, die Daten nutzen müssen, um ihre Leistung zu verbessern.

Die Annahme des Datenkatalogs durch diese Nutzerpopulationen wird typischerweise durch die folgenden Aspekte behindert:

  • Die Nutzer verwenden den Datenkatalog nur sporadisch: Sie nutzen ihn einmalig, um die Antwort auf eine bestimmte Fragestellung im Rahmen ihrer operativen Tätigkeit zu bekommen. Sie haben in der Regel weder Zeit noch Lust, eine lange Lernkurve für ein Tool zu durchlaufen, das sie nur gelegentlich nutzen.

  • Nicht alle haben die gleichen Anforderungen in Bezug auf Metadaten. Einige werden sich mehr mit technischen Metadaten beschäftigen, andere interessieren sich stärker für semantisches Informationen und wieder andere konzentrieren sich auf organisatorische oder Governance-Aspekte.

  • Nicht alle beherrschen das Metamodell oder die interne Organisation der Informationen im Katalog. Sie können sich schnell von einer Flut von Konzepten eingeschüchtert fühlen, die für sie nicht verständlich sind.

Der Smart Data Catalog adressiert diese verschiedenen Hemmnisse, um die Annahme des Katalogs zu gewährleisten. Im Folgenden möchten wir erläutern, wie Zeenea diese Herausforderung angeht.

Zeenea’s Ansätze zur Förderung der Akzeptanz des Katalogs

Der erste Lösungsansatz liegt in der grafischen Benutzeroberfläche. Wir sind der Meinung, dass die Nutzer eine möglichst niedrige Lernkurve haben sollten, um mit dem Katalog arbeiten zu können – in der Praxis bedeutet dies die Nutzung des Katalogs ohne vorherige Schulung. Um dies zu gewährleisten, haben wir mehrere Entscheidungen getroffen.

Data Stewards und Nutzern wird nicht die gleiche Benutzeroberfläche zur Verfügung gestellt. Zeenea bietet zwei Anwendungen:

  • Zeenea Studio – das Tool zur Verwaltung und Überwachung der Kataloginhalte – ein Expertentool für Data Stewards.

  • Zeenea Explorer – das Tool für die Nutzer bietet eine möglichst einfache Erfahrung beim Suchen und Erkunden des Katalogs.

Dieser Ansatz greift die von Marketplace-Anwendungen bekannten Prinzipien auf – die nach wie vor die großen Spezialisten für Katalogverwaltung im weitesten Sinne sind. Diese Lösungen bieten typischerweise mindestens zwei Anwendungen an. Die eine, die man als Back-Office bezeichnen könnte, ermöglicht es den Verwaltern des Marketplaces (oder seinen Partnern), den Katalog auf möglichst automatisierte Weise zu füllen, den Inhalt zu kontrollieren und seine Qualität zu überwachen. Die andere, den Nutzern gewidmete Anwendung wird meist durch eine E-Commerce-Webseite materialisiert und ermöglicht es ihnen, nach Artikeln zu suchen oder den Katalog thematisch zu erkunden. Zeenea Studio und Zeenea Explorer übernehmen jeweils diese beiden Rollen.

Der Rolle des Nutzers entsprechend hierarchisch gegliederte Informationen

Eine weiterer von Zeenea geplanter Mechanismus befindet sich noch im Versuchsstadium. Hier geht es darum, die Hierarchie der Informationen im Katalog dynamisch an das Profil des Nutzers anzupassen.

Bei einem Datenkatalog hingegen hängt die Hierarchie der Informationen von der operativen Rolle des Nutzers ab. Für manche bestehen die wichtigsten Informationen über ein Dataset in seine technischen Eigenschaften: Speicherort, Sicherheit, Formate, Typen usw. Andere interessieren sich vor allem für die Semantik der Daten und Business Lineage. Wieder andere möchten die Prozesse und Kontrollen kennen, die in die Datenproduktion involviert sind – sei es für regulatorische oder operative Zwecke.

Der Smart Data Catalog sollte die Struktur seiner Informationen dynamisch anpassen können, um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen.

Eine letzte Herausforderung betrifft die thematischen Suchpfade. Auch hier ist es schwierig, eine Struktur zu finden, die alle Nutzergruppen zufrieden stellt. Einige werden den Katalog eher nach technischen Gesichtspunkten durchsuchen (Systeme, Anwendungen, Technologien usw.). Andere bevorzugen eine funktionale Klassifikation – Fachbereiche und Unterbereiche – wieder andere wählen eher nach semantischen Gesichtspunkten aus (anhand eines Business Glossarys) usw.

Eine für alle universelle Klassifikation erscheint uns utopisch. Auch hier sollte sich der Smart Data Catalog an die verschiedenen Herangehensweisen anpassen, anstatt von den Nutzern zu verlangen, eine Klassifikation zu beherrschen, die für sie vielleicht keinen Sinn ergibt. Schließlich ist die User Experience einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren eines Datenkatalogs.

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