Mit einem sich ständig weiterentwickelnden modernen Daten-Stack gibt es viele Möglichkeiten, Datenarchitekturen und Datenplattformen zu gestalten. Das Design und die Implementierung eines metadatengetriebenen Frameworks zur dynamischen Verwaltung eines Data Warehouse (oder Data Lakehouse) sind dabei unerlässlich.
Die Datenquellen und Anforderungen eines Unternehmens wachsen und verändern sich kontinuierlich. Traditionell bedeutete dies zahlreiche Abstimmungsrunden, manuelle Änderungen an Pipelines – etwa das Hinzufügen oder Entfernen von Spalten – sowie mehrere Iterationen, um eine stabile Version zu erreichen. Dieser Ansatz ist ineffizient, fehleranfällig und führt zu inkonsistenten Pipelines, die schwer zu verstehen und zu warten sind – insbesondere für neue Mitarbeitende oder Führungskräfte.
Ein Metadaten-Framework ist eine strukturierte Sammlung von Regeln, Standards und Richtlinien zur Beschreibung und Organisation von Daten innerhalb einer Organisation. Es definiert, wie Datenelemente identifiziert, klassifiziert und dokumentiert werden. Ein gut gestaltetes Framework besteht aus mehreren Schlüsselelementen, die zusammen ein leistungsfähiges Datenmanagement und eine solide Daten-Governance ermöglichen.
Gemeinsam schaffen diese Elemente ein robustes Metadaten-Framework, das Unternehmen befähigt, ihre Daten effizient zu verwalten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Traditionelles Data-Warehouse-Management, das häufig auf manuellen Prozessen und isolierten Informationen basiert, ist zunehmend ineffizient und fehleranfällig. Die wachsende Menge, Vielfalt und Komplexität der Daten verschärft diese Herausforderungen zusätzlich. Ein ausgereiftes Metadaten-Framework bietet entscheidende Vorteile:
Mit einem leistungsfähigen Metadaten-Framework können Organisationen ihre Datenlandschaft ganzheitlich verstehen, wertvolle Insights generieren und die Grundlage für nachhaltiges Wachstum schaffen.
AnalyticsCreator ist ein leistungsfähiges Entwicklungs- und Automatisierungstool für Daten und Analytics. Über eine intuitive GUI können Anwender Geschäfts- und Datenmodelle erstellen. Ausgehend von den Quelldaten extrahiert AC automatisch Metadaten und generiert einen vollständigen Datenkatalog. Der integrierte Datenassistent erstellt daraufhin Best-Practice-Code für die gesamte Datenumgebung und das Metadaten-Framework – alles dynamisch und in Echtzeit, basierend auf Änderungen im grafischen Modell.
Sowohl Geschäfts- als auch Datenmodelle werden im zentralen Metadaten-Repository gespeichert. Von dort aus kann spezifischer Code für das jeweilige Zielsystem generiert und automatisiert bereitgestellt werden.