E-BOOK

Die 10 Fallstricke bei der

Implementierung eines Datenkatalogs

data-catalog-project-mockup-DE

Overview

Data Quality usually refers to a company’s ability to ensure the longevity of its data. At Zeenea (a data catalog provider), we believe Data Quality is ensured through the 9 following dimensions - all essential to extract value to your company:

🔸 Completeness

🔸 Accuracy

🔸 Validity 

🔸 Uniqueness

🔸 Consistency

🔸 Timeliness

🔸 Traceability

🔸 Clarity

🔸 Availability


We will detail these dimensions with the help of a simple example in part one. We will then elaborate on how Data Quality management is an important challenge for organizations seeking to extract maximum value from their data.

We will also draw parallels between these different Data Quality dimensions and the different risk management phases to overcome - identification, analysis, evaluation, and processing. This will enable you to hone your risk management reflexes by tying in Data Quality improvement processing to a company objective (and evaluating the ROI on each quality dimension).

Once we have established the main features of an enterprise Data Quality management tool, we will detail how a Data Catalog - though not a Data Quality tool - can contribute towards Data Quality improvement (through the clarity, availability, and traceability dimensions mentioned above).

Vorstellung

Die Einführung eines Datenkatalogs folgt nicht in jedem Unternehmen der gleichen Methodik, und viele Parameter entscheiden über den Erfolg eines solchen Projekts. Die richtige Methode ist diejenige, die diese Parameter berücksichtigt und gleichzeitig die wichtigsten Fallstricke zu vermeiden weiß, um die Implementierung des Datenkatalogs erfolgreich zu gestalten.

Metadaten-Management ist wichtiger Bestandteil eines jeden umfassenden Datenmanagement-Projekts und erfordert mehr als nur die 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.

Dieses eBook 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 zehn beschriebenen Fallstricke drehen sich um vier Themen, die für den Erfolg des Vorhabens von zentraler Bedeutung sind:

🔸 die Datenkultur in der Organisation,

🔸 die interne Unterstützung des Projekts,

🔸 seine Steuerung,

🔸 die technische Integration des Datenkatalogs.

Weltweit im Einsatz


und mehr...