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Der Modern Data Stack wird ohne Abstimmung fragmentiert. Metadaten sind die fehlende Designebene, um Logik zu standardisieren, Automatisierung zu ermöglichen und Governance von Anfang an einzubetten. AnalyticsCreator nutzt Metadaten als ausführbare Steuerungsebene für Modellierung, Deployment, Lineage und CI/CD im Microsoft-Ökosystem..
Metadaten sind die fehlende Designebene im Modern Data Stack
Der Modern Data Stack (MDS) hat Agilität von Grund auf ermöglicht – durch modulare Architekturen, die aus Ingestion-Tools, Transformations-Engines, Cloud-Speichern und Visualisierungsplattformen bestehen.
Doch Modularität ohne Abstimmung führt zu Fragmentierung
- Inkonsistente Definitionen über Schichten hinweg
- Doppelte Logik und redundante Daten
- Getrennte Governance und fehlende Lineage
Was fehlt, ist kein weiteres Tool.
Was fehlt, ist eine gemeinsame Designsprache – ein System, das Daten, Logik und Governance über alle Schichten hinweg koordiniert.
Diese Sprache sind Metadaten.
Metadaten: Von der Dokumentation zur Designebene
In einer skalierbaren Unternehmensplattform sind Metadaten nicht beschreibend – sie sind vorgabedefinierend.
Sie steuern:
- Wie Daten modelliert und transformiert werden
- Welche Logik angewendet und wiederverwendet wird
- Wo Artefakte bereitgestellt und versioniert werden
- Wer Änderungen nachverfolgen, prüfen und freigeben kann
Werden Metadaten bereits in der Designphase aktiviert, werden sie zur zentralen Steuerungsebene für:
- Standardisierung von Logik und Schema
- Automatisierung von Code, Pipelines und Dokumentation
- Governance durch Lineage, Versionierung und Nachvollziehbarkeit
- Skalierbarkeit durch wiederverwendbare Logik und Multi-Environment-Deployment
Ohne Metadaten sprechen Datentools unterschiedliche Dialekte.
Mit Metadaten wird der Stack zu einer kohärenten, kontrollierten Plattform.
AnalyticsCreator: Ein metadatengetriebenes Designsystem
AnalyticsCreator ist mehr als ein Modellierungswerkzeug – es ist eine Metadata-First-Designumgebung, die die gesamte Datenplattform operationalisiert. Modell, Logik, Transformation, Deployment und Dokumentation werden in einer einheitlichen Metadatenebene verbunden.
- Metadatengetriebene Modellierung
- Unterstützt dimensionale, 3NF- und Data-Vault-2.0-Muster
- Domänenzentrierte Data Products mit visueller Modellierung
- Vollständige Metadaten-Vererbung über Dev-, Test- und Prod-Umgebungen
- Automatisierte Code- und Artefaktgenerierung
- Generierung von ELT/ETL-Pipelines für Azure Data Factory und SSIS
- Eingebaute Unterstützung für SCD-Historisierung und Fehlerbehandlung
- Automatisch erzeugte semantische Modelle für Power BI, Tableau und Qlik
- Deployment and Governance by Design
- One-Click-Deployment für SQL Server, Azure, Fabric und Power BI
- Native Git-Integration mit GitHub und Azure DevOps (.acrepox)
- Prüfungsfähige Dokumentation und automatisierte Lineage für Microsoft Purview
Fazit: Metadaten sind die Plattform
Wo der Modern Data Stack Flexibilität bringt, schaffen Metadaten Struktur.
AnalyticsCreator nutzt Metadaten sowohl zur Generierung von Dokumentation als auch von ausführbarem Code. In einem ersten Schritt werden im AnalyticsCreator Designer plattformneutrale Metadaten für Datenmodelle, Transformationslogik und Pipelines definiert. Im zweiten Schritt werden daraus automatisch die Zielartefakte für Data Warehouse, Pipelines und Plattformen erzeugt.
Es schließt die Lücke zwischen Architektur und Ausführung.
Es ersetzt manuelle Koordination durch metadatengetriebene Automatisierung.
Es verwandelt Ihren Stack in eine Plattform – skalierbar, prüfbar und business-aligned by default.
