Revolutionieren Sie Ihre Datenstrategie: Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Cloudera Octopai Data Lineage für eine nahtlose Metadatenverwaltung und Datenherkunft.
Die heutige Datenlandschaft ist riesig und entwickelt sich rasant weiter. Da Unternehmen mehr Daten als je zuvor über Cloud- und On-Premises-Plattformen sowie verschiedene Analysetools sammeln, müssen sie sich in einem zunehmend komplexen Ökosystem von Datenquellen zurechtfinden. Wenn Daten über mehrere Umgebungen verteilt sind, wird die Verfolgung und das Verständnis ihres Flusses komplex, fehleranfällig und zeitaufwändig.
In solchen komplexen Datenökosystemen werden Metadaten und Datenherkunft zur einzigen Quelle der Wahrheit, was zu einer verbesserten Datennutzung, zum Abbau von Datensilos, zur Unterstützung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und zur Bereitstellung von KI-Governance führt. Auf der anderen Seite wird das Fehlen geeigneter Metadaten und einer Infrastruktur für die Datenherkunft zu einem Hindernis für die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse. Zudem haben Unternehmen Schwierigkeiten, einen vollständigen Überblick über ihre Daten zu erhalten, was die Gewährleistung von Qualität, Compliance und Sicherheit erschwert.
Die Herausforderung bei der Verwaltung von Metadaten und der Datenherkunft in verschiedenen Umgebungen und Tools
Inkonsistente Metadatenverwaltung
Metadaten werden oft als „Daten über Daten“ bezeichnet. Metadaten können geschäftlicher, sozialer oder betrieblicher Natur sein und liefern den Rohdaten einen wesentlichen Kontext, beispielsweise zu ihrer Struktur, ihrem Format, ihrer Quelle und den Regeln für ihre Verwendung. Wenn Metadaten systemübergreifend inkonsistent oder fragmentiert sind, führt dies zu mehreren Herausforderungen, darunter:
Inkonsistente Definitionen: Verschiedene Abteilungen oder Systeme verwenden möglicherweise unterschiedliche Begriffe oder Definitionen für dieselben Datenelemente. Beispielsweise kann ein Kundendatensatz in der Vertriebsabteilung andere Metadaten enthalten als ein Kundendatensatz in der Finanzabteilung. Diese Inkonsistenz sorgt für Verwirrung und beeinträchtigt die Fähigkeit zur funktionsübergreifenden Zusammenarbeit. Die Auswirkungen auf das Geschäft können erheblich sein: Der Vertrieb meldet möglicherweise 10.000 aktive Kunden auf der Grundlage der jüngsten Interaktionen, während die Finanzabteilung nur 7.500 meldet, da sie den Begriff „aktiv” anders definiert. Solche Diskrepanzen können zu fehlgeleiteten strategischen Entscheidungen, falsch zugewiesenen Budgets und sogar zu angespannten Kundenbeziehungen aufgrund inkonsistenter Kommunikation zwischen den Abteilungen führen.
Schwierigkeiten bei der Datenermittlung: Metadaten ermöglichen Teams das schnelle Auffinden der benötigten Daten. Sind Metadaten jedoch nicht zentralisiert oder gut gepflegt, wird dies für Dateningenieure und Analysten zu einer Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Teams verschwenden wertvolle Zeit mit der Suche nach den richtigen Daten und übersehen möglicherweise wichtige Datensätze vollständig, was zu unvollständigen Analysen führt.
Mangelndes Kontextverständnis: Ohne ein klares Verständnis der Datenstruktur und ihres Verwendungszwecks kann es passieren, dass Teams die Daten falsch interpretieren oder falsch anwenden. Wenn ein Analyst beispielsweise nicht weiß, dass ein Datensatz bereinigt oder transformiert wurde, kann es sein, dass er unnötig Zeit mit der erneuten Verarbeitung der Daten verbringt oder veraltete Informationen verwendet.
Schlechte Datenrückverfolgbarkeit
Unter Datenherkunft versteht man die Rückverfolgbarkeit von Daten, einschließlich ihrer Ursprünge, Transformationen und Bewegungen in den Systemen eines Unternehmens. Ohne eine klare Datenherkunft fällt es Unternehmen schwer zu verstehen, wie Daten fließen, woher sie kommen und wie sie sich im Laufe der Zeit verändern. Dies wird besonders in folgenden Fällen problematisch:
Daten sind plattformübergreifend verteilt: Viele Unternehmen nutzen eine Kombination aus On-Premises-Systemen, Cloud-Plattformen und einer Vielzahl von Drittanbieteranwendungen. Jedes System kann unterschiedliche Formate oder Methoden zur Verwaltung von Metadaten und Herkunft verwenden, was es schwierig macht, eine einheitliche Ansicht darüber zu erhalten, wie Daten verwendet und transformiert werden.
Mangelnde Transparenz bei Transformationen: Wenn Daten mehrere Phasen oder Systeme durchlaufen, werden sie verschiedenen Transformationen unterzogen. Ohne eine klare Verfolgung dieser Änderungen können sich die Teams bei der Analyse nicht auf die Daten verlassen, was zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungen führt. Eine fehlende oder unvollständige Datenherkunft erschwert zudem die Fehlerbehebung oder Prozessverbesserung.
- Lücken in der Datenrückverfolgbarkeit: Beim Durchlaufen von Pipelines und Systemen geht die Rückverfolgbarkeit häufig verloren. Wenn Teams nicht genau feststellen können, woher die Daten stammen oder wie sie verändert wurden, wird es zu einer Herausforderung, die Datenintegrität aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass die Daten für die Verwendung bei kritischen Entscheidungen vertrauenswürdig sind.
Fragmentierung durch Datensilos
Wenn Daten in einzelnen Abteilungen oder Tools isoliert sind, ist es nicht mehr nachvollziehbar, wie sich Daten im gesamten Unternehmen bewegen. Datensilos verursachen Fragmentierung, was die Verwaltung von Metadaten und Datenherkunft erschwert. Dazu gehören:
Unzusammenhängende Metadaten: Da Daten über mehrere Systeme verteilt gespeichert werden, befinden sich Metadaten oft ebenfalls in Silos. Jedes System könnte über ein eigenes Metadaten-Repository verfügen, was es schwierig macht, ein konsistentes, unternehmensweites Verständnis des Datenlebenszyklus zu bewahren. Ohne eine ganzheitliche Sicht auf Metadaten wird es nahezu unmöglich, die Datenherkunft präzise nachzuverfolgen.
Unfähigkeit zur Integration neuer Tools: Wenn Daten isoliert gespeichert sind und Metadaten nicht standardisiert sind, wird die Integration neuer Tools in das bestehende Ökosystem zu einer gewaltigen Aufgabe. Beispielsweise müssen Unternehmen beim Hinzufügen neuer Datenquellen oder Analysetools Metadaten manuell zwischen den Systemen abgleichen, was zu Fehlern führen und die Einführung verlangsamen kann.
Schwierigkeiten bei der Einhaltung von Vorschriften: Mit zunehmender Fragmentierung der Daten wird es immer schwieriger, die Einhaltung von Governance- und Regulierungsstandards zu gewährleisten. Ohne ein einheitliches Verständnis über den Verbleib und die Änderung von Daten können Unternehmen die Einhaltung von Standards wie DSGVO, HIPAA oder anderen branchenspezifischen Vorschriften nicht gewährleisten.
Cloudera Octopai Data Lineage vereinheitlicht und automatisiert die Metadatenverwaltung und Datenherkunft über verschiedene Tools hinweg
Cloudera Octopai Data Lineage bietet eine einheitliche, intuitive Lösung, die die durch Datensilos und komplexe Integrationen verursachte Fragmentierung beseitigt und Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Governance und der Optimierung ihrer Zusammenarbeit unterstützt. Die Funktionen bilden das Rückgrat von Initiativen wie Datenqualität, Compliance und Governance sowie teamübergreifender Zusammenarbeit.
Konsistente Metadatenverwaltung: Sie aggregiert Metadaten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen, zentralen Repository. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Metadaten – ob von Cloud-Plattformen, On-Premises-Systemen oder Tools von Drittanbietern – an einem Ort zugänglich sind.
Automatische Datenherkunftsverfolgung: Sie ordnet die Datenherkunft automatisch zu und verfolgt sie. Erreicht wird dies durch intelligente Algorithmen, die die Datenpipelines und Verbindungen zwischen den Systemen scannen und eine visuelle Darstellung des Datenflusses im gesamten Unternehmen erstellen. Die Funktionen zur Datenherkunft sind mehrschichtig: systemübergreifend, systemintern und auf E2E-Spaltenebene, wodurch eine granulare Governance, Fehlerbehebung und die Erklärbarkeit von KI/ML unterstützt werden. Dadurch werden durchgängige Transparenz, Aktualisierungen nahezu in Echtzeit und eine schnelle Fehler- und Auswirkungserkennung ermöglicht.
Bricht Silos mit vorgefertigten Konnektoren auf: Cloudera Octopai Data Lineage bietet mehr als 60 Konnektoren und deckt eine Reihe weit verbreiteter Plattformen ab, darunter Datenbanken, Cloud-Plattformen sowie ETL- und BI-Tools. Während sowohl APIs als auch Konnektoren als Mittel zur Integration mit anderen Systemen und Tools dienen, vereinfachen Konnektoren den Integrationsprozess erheblich, indem sie eine einsatzbereite Schnittstelle für die Verbindung mit einer Datenquelle oder einem System bereitstellen, ohne dass eine umfangreiche benutzerdefinierte Entwicklung erforderlich ist.
Konnektoren für Apache Hive- und Apache Impala-Workloads auf der Cloudera-Plattform
Zwei Konnektoren, die wir besonders hervorheben möchten, sind die Konnektoren für Apache Hive und Apache Impala, zwei weit verbreitete SQL-basierte Abfrage-Engines in Unternehmensdatenumgebungen. Apache Hive und Impala sind für KI-/ML-Workloads von entscheidender Bedeutung, da sie für die Bereitstellung von Daten, Transformationen und Analysen in Echtzeit verwendet werden.
Diese Connectoren bieten die folgenden Funktionen und Vorteile:
Integrieren Sie Metadaten und Datenherkunft aus Hive und Impala nahtlos in Cloudera Octopai Data Lineage und erhalten Sie so einen umfassenderen Überblick über Ihr Datenökosystem.
Verfolgen Sie ganz einfach, wie Daten in Hive-, Spark- und Impala-Umgebungen fließen und transformiert werden, und gewährleisten Sie so mehr Transparenz, Datenqualität und Governance.
Beschleunigen Sie die Datenerkennung, verbessern Sie die Zusammenarbeit und erhöhen Sie die Compliance, während Sie gleichzeitig die Komplexität der Verwaltung von Metadaten über mehrere Plattformen hinweg reduzieren.
Die Bedeutung für die Zukunft von Daten und KI
Ob Sie nun eine kleine Anzahl von Datenquellen oder große, komplexe Datenökosysteme und KI-Workloads verwalten – Cloudera Octopai Data Lineage ist auf Skalierbarkeit ausgelegt. Unternehmen können ihre Metadaten und Datenherkunft im Zuge der Weiterentwicklung ihrer Dateninfrastruktur effizient verwalten und verfügen über die erforderlichen Fähigkeiten und Unterstützung, um Modell-Pipelines zu steuern, Trainingsdaten nachzuverfolgen und die KI-Audit-Standards zu erfüllen.
In einer Welt, in der KI wichtige Entscheidungen beeinflusst, reicht die isolierte Verwaltung von Datenpipelines nicht mehr aus. Unternehmen benötigen vollständige Transparenz über die Daten, die in KI-Modelle eingegeben werden, diese durchlaufen und verlassen. Mit der umfassenden Herkunfts- und Metadatenintegration von Cloudera Octopai Data Lineage erweitert Cloudera die Governance auf KI-Workloads und ermöglicht so eine verantwortungsvolle Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von KI, während gleichzeitig die Compliance und das Vertrauen in die Daten, die KI unterstützen, gewährleistet werden.
Wenn Sie mehr erfahren möchten, wenden Sie sich bitte an Ihr Kundenbetreuungsteam. Wenn Sie erfahren möchten, wie Kunden von Cloudera neue Anwendungsfälle erschließen, melden Sie sich für Cloudera EVOLVE in Ihrer Nähe an.