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Der erste Schritt, um Vertrauen in Daten aufzubauen, besteht darin, das Kernproblem zu verstehen: die Lücke zwischen dem Datenvertrauen. Diese Lücke entsteht, wenn es an Transparenz, Transparenz und Zusammenarbeit zwischen Datenproduzenten und Verbrauchern mangelt. Probleme wie eine defekte Pipeline, ein Ausfall des Quellsystems oder eine Änderung an einem Spaltennamen können zu dieser Lücke beitragen und zu Misstrauen in die Daten führen.
Bei Daten und Analysen sind Qualität und Vertrauen zwei Seiten derselben Medaille. Sie sind jedoch nicht austauschbar. Qualitativ hochwertige Daten werden nicht automatisch in vertrauenswürdige Daten übersetzt. Dies ist der Kern der Data Trust Gap
Die Datenvertrauenslücke
Die Data Trust Gap ist eine Kluft, die zwischen Datenproduzenten und Datenkonsumenten besteht. Auf der einen Seite haben wir Datenproduzenten, die Daten erstellen und pflegen. Auf der anderen Seite haben wir Datenkonsumenten, die diese Daten nutzen, um Entscheidungen und Handlungen zu treffen. Die Lücke entsteht durch einen Mangel an Sichtbarkeit, Transparenz und Zusammenarbeit zwischen diesen beiden Gruppen.
Die Rolle von Data Lineage und Historisierung
Data Lineage und Snapshot Historization sind zwei leistungsstarke Tools, die dazu beitragen können, diese Lücke zu schließen. Die Datenherkunft bietet eine historische Aufzeichnung der Daten, einschließlich des Ursprungs, der Verschiebung im Laufe der Zeit und der Auswirkungen auf die Daten. Es ist wie die "Geschichte" Ihrer Daten und bietet Transparenz über ihren Weg von der Erstellung bis zum Konsum.
Die Historisierung von Snapshots spielt eine entscheidende Rolle beim Aufbau von Vertrauen und bei der Verbesserung der Transparenz und des Vertrauens in die datengestützte Entscheidungsfindung. Es ermöglicht die Beibehaltung von Datenzuständen zu bestimmten Zeitpunkten und bietet einen historischen Kontext für die Datenreise. Dies ist besonders wichtig für Datenkonsumenten, die nicht nur den aktuellen Zustand der Daten, sondern auch ihre Entwicklung im Laufe der Zeit verstehen müssen. Mit der Snapshot-Historisierung können Benutzer den Daten, mit denen sie arbeiten, vertrauen, da sie ihren Verlauf und die Änderungen kennen, die sie durchlaufen haben.
Der Metadatenkatalog und die ganzheitliche Datenmodellierung
Ein Metadatenkatalog ist ein zentrales Repository, das es Benutzern ermöglicht, ihre Daten zu finden und zu verstehen. Es bietet Metadatenverwaltungs- und Suchfunktionen, die es Datenkonsumenten erleichtern, die benötigten Daten zu finden und ihnen zu vertrauen.
Ein ganzheitliches Datenmodell ist ein integraler Ansatz für die Verwaltung von Daten. Es berücksichtigt alle Aspekte des Datenmanagements, von der Erstellung und Speicherung bis hin zur Nutzung und Governance. Dieses Modell trägt der Tatsache Rechnung, dass Daten nicht nur eine Ansammlung isolierter Punkte sind, sondern ein komplexes Netzwerk miteinander verbundener Elemente. Es wird betont, wie wichtig es ist, die Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datenentitäten zu verstehen. Ein ganzheitliches Datenmodell stellt sicher, dass alle Datenelemente auf eine Weise berücksichtigt und verwaltet werden, die Vertrauen und Transparenz fördert. Es ermöglicht sowohl Datenproduzenten als auch Verbrauchern, einen vollständigen Überblick über die Datenlandschaft zu erhalten, die Zusammenarbeit zu fördern und die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern.
Überbrückung der Lücke beim Datenvertrauen mit AnalyticsCreator
AnalyticsCreator trägt maßgeblich dazu bei, die Lücke des Datenvertrauens zu schließen. Es bietet umfassende Lösungen für die ganzheitliche Datenmodellierung, das Data Lineage Management und die Pflege eines umfangreichen Datenkatalogs.
Mit AnalyticsCreator haben Datenproduzenten die Möglichkeit, ihre Datenherkunft nahtlos und automatisch zu dokumentieren und so eine transparente und übersichtliche Aufzeichnung für Datenkonsumenten zu bieten. Dies stärkt nicht nur das Vertrauen, sondern hilft auch bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Die Metadatenkatalog-Funktion in AnalyticsCreator ermöglicht es Benutzern, Datenbestände mühelos zu durchsuchen und zu entdecken. Dies fördert eine Kultur der Datendemokratisierung, indem die Zusammenarbeit zwischen Datenproduzenten und Verbrauchern gefördert wird.
Darüber hinaus bietet AnalyticsCreator robuste Funktionen für die Beobachtbarkeit von Daten, Datenpipelines und die Aufnahme. Diese Funktionen verbessern die Sichtbarkeit und Transparenz von Daten und schaffen so Vertrauen. Die Beobachtbarkeit von Daten ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Daten und gewährleistet deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Datenpipelines erleichtern den effizienten Datenfluss von der Quelle bis zum Ziel, während die Erfassungsfunktionen sicherstellen, dass Daten genau erfasst, verarbeitet und für die Verwendung gespeichert werden.
Datenqualität ist zwar in der Tat von entscheidender Bedeutung, aber sie allein garantiert noch kein Vertrauen in die Daten. Funktionen wie Data Lineage und Metadatenkataloge, die von AnalyticsCreator bereitgestellt werden, sind entscheidend, um die Datenvertrauenslücke zu schließen. Durch die Verbesserung der Sichtbarkeit, Transparenz und Förderung der Zusammenarbeit können wir sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Daten auch vertrauenswürdige Daten sind. Darüber hinaus bietet AnalyticsCreator mit den zusätzlichen Funktionen von Datenbeobachtbarkeit, Datenpipelines und Aufnahmefunktionen eine umfassende Lösung, um Vertrauen in Daten aufzubauen und so eine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
