E-BOOK

5 zentrale Innovationen eines modernen Datenkatalogs

Guillaume Bodet - CEO - Zeenea

“Bei der Entwicklung eines technologischen Produkts müssen bereits zu Beginn eine Reihe von Architektur- und Designentscheidungen getroffen werden. In diesem Paper werde ich einige dieser Entscheidungen erläutern, die unserer Meinung nach die Grundlage für einen modernen Datenkatalog bilden - automatisiert, intelligent und einfach.”

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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

Bei der Entwicklung eines technologischen Produkts müssen bereits zu Beginn eine Reihe von Architektur- und Designentscheidungen getroffen werden. Jene Entscheidungen bedingen später die Fähigkeit des Produkts, die Anforderungen des Marktes und die Bedürfnisse der Nutzer zu erfüllen. Die Softwarearchitektur gehört zu den wichtigsten Hebeln und Erfolgsfaktoren von Technologieunternehmen.

Als meine Partner und ich beschlossen, Zeenea zu gründen, wollten wir einen globalen Datenkatalog-Champion aufbauen - an diesem Ziel hat sich nichts geändert.

Wir hatten eine gemeinsame Vision, eine starke Finanzierung und zusammen mehr als 50 Jahre Erfahrung in den Bereichen Innovation und Daten - gute Voraussetzungen also.

In diesem Beitrag werde ich einige der Entscheidungen erläutern, die wir schon früh getroffen haben und die unserer Meinung nach die Grundlage für einen modernen Datenkatalog bilden - automatisiert, intelligent und einfach.

Diese Entscheidungen wurden nicht willkürlich getroffen, im Gegenteil: einerseits gilt es die grundlegende Problematik eines Datenkatalogs (Data Discovery) zu behandeln, und andererseits die Herausforderungen bei der Etablierung des Datenkatalogs auf Unternehmensebene nicht zu vernachlässigen.

Weltweit im Einsatz


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