Datenkatalog-Tools arbeiten mit Datenkatalogen zusammen, um sie effizienter zu machen. Datenkataloge werden in der Regel mit Tools geliefert, die Teil des Datenkatalogpakets sind. Die in Datenkatalogen enthaltenen Tools wurden entwickelt, um die Datenqualität, Analyse und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu unterstützen. Leider ist die Anzahl unabhängig beschaffter Tools für Datenkataloge praktisch nicht vorhanden. 

Im Allgemeinen handelt es sich bei den unabhängigen Tools, die in verschiedenen Artikeln als unterstützende Datenkataloge beschrieben werden, um Datenanalyseplattformen, die den Datenkatalog als Tool nutzen. 

In den meisten Artikeln mit dem Titel „Datenkatalog-Tools“ dreht sich das Thema letztendlich um Datenkataloge und nicht um die Tools, die sie ergänzen sollen. (Softwareentwickler aufgepasst: Die schiere Menge an Suchanfragen lässt auf einen Bedarf an Datenkatalog-Tools schließen.)

Datenkataloge werden zur Entwicklung und Speicherung des detaillierten Inventars der Datenbestände einer Organisation verwendet und sollen Forschern dabei helfen, bei Bedarf nützliche Daten zu finden. Sie benutzen Metadaten – eine Bezeichnung, die Daten verwendet, um Datendateien und Assets zusammenzufassen und zu identifizieren – um die Daten zu sammeln, zu organisieren und darauf zuzugreifen und um ein durchsuchbares Inventar für die Daten der Organisation zu unterstützen.

Der Bestand des Datenkatalogs bietet Forschern, Analysten und anderen Datennutzern einen optimierten Zugriff auf die Daten der Organisation. 

Als der Datenkatalog zum ersten Mal eingeführt wurde, handelte es sich um ein einfaches, grundlegendes Tool zur Metadatenverwaltung, das von IT-Teams verwendet wurde. Mit der Entwicklung der Big-Data-Forschung mussten Datenkataloge funktionaler, flexibler und intelligenter werden. Algorithmen des maschinellen Lernens unterstützten die Entwicklung dieser Verbesserungen.  

Ein moderner, gut gestalteter Datenkatalog sollte über Funktionen für maschinelles Lernen verfügen, um Recherche und Datenanalyse schnell und effizient zu gestalten. Es sollte Benutzern die verfügbaren Datenbestände, ihren Standort und ihre Beziehungen zu anderen Datenbeständen und Metadaten anzeigen. 

Diese maschinellen Lernprozesse unterstützen Metadaten-Erkennungstools, die dazu beitragen, den Datenkatalog relevant und umfassend zu halten.

Tools für maschinelles Lernen für Datenkataloge

Der Einsatz von maschinellem Lernen bei Datenkatalogen hat erhebliche Auswirkungen auf deren Effizienz. Maschinelles Lernen (ML) wird verwendet, um moderne Datenkataloge zu erweitern und die Verwendung von Metadaten für Forschung und Datenprofilierung (Entwicklung nützlicher Zusammenfassungen der Daten) zu automatisieren. Die von sogenannten Machine-Learning-Datenkatalogen verwendeten Tools sind typischerweise Teil des Pakets. 

Maschinelles Lernen – ein grundlegender Bestandteil von künstliche Intelligenz – nutzt Algorithmen, um beim Speichern und Auffinden von Daten im Datenkatalog automatisch Entscheidungen zu treffen.

Ein Datenkatalogtool für maschinelles Lernen nutzt fortschrittliche Algorithmen und Techniken, um eine Vielzahl automatisierter Dienste zu unterstützen. Diese Kataloge scannen Daten und Metadaten automatisch. Sie helfen bei der Entdeckung von Datenstrukturen, Beziehungen und Inhalten. 

Datenkataloge für maschinelles Lernen rationalisieren und automatisieren außerdem die Datenkuratierungsprozesse, einschließlich der Klassifizierung, der Datenkennzeichnung und der Zuordnung der Glossarbegriffe des Unternehmens zu seinen technischen Datenbeständen. Sie steigern die Produktivität und beschleunigen den Abschluss von Projekten durch die Automatisierung allgemeiner Datenverwaltungsaufgaben.

Ein Datenkatalog für maschinelles Lernen sollte die folgenden Funktionen umfassen:

• Datenklassifizierung: Datenbestände und Dateien sollten automatisch klassifiziert und entsprechend gespeichert werden. Dieser Klassifizierungsprozess sollte die automatische Überprüfung von Inhalten auf Werte und Muster in den Daten umfassen. 

• Datenermittlung: Dies bietet einen Weg zum Identifizieren, Klassifizieren und Inventarisieren der Daten einer Organisation in einer Vielzahl von Datenlandschaften, wie z. B. Zweigstellen und der Cloud. Der Prozess umfasst die Verbindung verschiedener Datenquellen, die Bereinigung und Aufbereitung der Daten sowie deren Bereitstellung im gesamten Unternehmen. Es erkennt auch Muster und Aberrationen.

Datenkataloge für maschinelles Lernen ermöglichen die automatische Katalogisierung von Daten mit Kontext und in Echtzeit.

• Datenkennzeichnung: Dadurch werden Metadaten zu Datendateien und Datensätzen mithilfe von Schlüssel-Wert-Paaren hinzugefügt, die den Daten Kontext bieten. Daten-Tagging erleichtert das Auffinden und Arbeiten mit den Daten. Daten-Tagging ist besonders nützlich für Forschung und Analyse. Es ermöglicht Benutzern, Daten effizienter zu finden, indem Teile von Informationen (z. B. Websites oder Fotos) mit Tags oder Schlüsselwörtern verknüpft werden.

• Datenherkunft: Hierbei handelt es sich um den automatisierten Prozess der Verfolgung von Datenänderungen, der ein Verständnis der Datenquelle, der vorgenommenen Änderungen und des Ziels der Daten innerhalb einer Datenpipeline vermittelt. Datenherkunft Bietet eine Aufzeichnung der Daten im gesamten Verlauf, einschließlich aller Transformationen, die möglicherweise während ELT- oder ETL-Prozessen stattgefunden haben. Die Verwendung der Datenherkunft verbessert die Datenqualität.

• Datenpflege: Dieser Prozess umfasst das Sammeln, Bereinigen, Organisieren und Kennzeichnen von Daten. ML-Datenkataloge validieren und organisieren die Metadaten mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Datenkuratoren nutzen den Datenkatalog häufig als Quelle vertrauenswürdiger Informationen.

• Semantische Schlussfolgerung: Im Jahr 2001 veröffentlichten Tim Berners-Lee (Erfinder des World Wide Web), Ora Lassila und James Hendler einen Artikel in Scientific American Einführung des Konzepts des Semantic Web, das wiederum zu semantischen Schlussfolgerungen führte. Semantische Schlussfolgerung wurde kürzlich auf Datenkataloge angewendet – und wird weiter weiterentwickelt.   

Weitere automatisierte Dienste, die bei Verwendung eines ML-Datenkatalogs verfügbar sein sollten, sind:

• Extraktion von Metadaten
• Tagging und Klassifizierung von Daten
• Entdeckung von Beziehungen zwischen Datenbeständen
• Bereitstellung intelligenter Empfehlungen für Forscher
• Profilierung von Daten zur Beurteilung ihrer Qualität
• Verknüpfen von Geschäftsglossarbegriffen mit technischen Datenbeständen
• Semantische Suchen

Datenkatalog-Tools: Worauf Sie achten sollten

Datenkataloge für maschinelles Lernen sind früheren Datenkatalogentwürfen überlegen, da sie die Datenherkunft verfolgen und analysieren, wie Daten intern verwendet werden. Für die Adressierung ist die Verfolgung der Datenherkunft notwendig geworden Datenschutzbestimmungen (DSGVO, CCPA). Darüber hinaus können sie Metadaten aus neuen und aktuellen Datensätzen verarbeiten und diese gemäß den Regeln der Organisation kennzeichnen.

Da ML-Datenkataloge in Echtzeit arbeiten, können sie bei der Verarbeitung von Streaming-Daten aus dem unterstützen Internet der Dinge (IoT) und unterstützen Echtzeitanalysen. 

Weitere zu berücksichtigende Punkte sind:

• Einhaltung internationaler Gesetze und Vorschriften: Derzeit haben 107 Länder Vorschriften zum Schutz personenbezogener Daten erlassen. Ein Datenkatalog kann die Einhaltung dieser Vorschriften vereinfachen, indem er die Datenbestände des Unternehmens profiliert, deren Relevanz für Vorschriften ableitet (wie bei der „semantischen Inferenz“) und Datenbestände automatisch klassifiziert und markiert.
• Einfache Integration mit Datenbeständen: Der Datenkatalog muss mit allen Assets im Unternehmen verbunden werden können. Darüber hinaus kann es hilfreich sein, einen Datenkatalog zu finden, der in lokale Systeme, die Cloud und Hybridsysteme integriert werden kann.
• Künstliche Intelligenz als Anliegen: Unternehmen verlassen sich zunehmend auf ihre Data-Governance-Software, um künstliche Intelligenz zu koordinieren und zu nutzen. Im Rahmen eines Data Governance-Programms können einige Datenkataloge dabei helfen, Datenbestände für eine optimale KI-Nutzung und Transparenz zu kennzeichnen und vorzubereiten.

Die Vorteile von Datenkatalogen für maschinelles Lernen

Wenn Datenforscher ohne IT-Unterstützung auf die benötigten Daten zugreifen können, können sie schneller und effizienter arbeiten. Im Allgemeinen stellen Datenkataloge einen Bestand an Datendateien und Assets bereit, der es auch nicht-technischen Mitarbeitern erleichtert, Daten zu finden. 

Datenkataloge für maschinelles Lernen ermöglichen jedoch ein besseres Verständnis der Daten durch einen verbesserten Kontext – Forscher können auf detaillierte Beschreibungen der Daten zugreifen, einschließlich der Kommentare anderer Forscher. Dies kann zu einem besseren Verständnis der Relevanz der Daten führen, bevor diese gelesen werden.

Weitere Vorteile, die Datenkataloge für maschinelles Lernen für Unternehmen bieten können, sind:

• Eine verbesserte Datenqualität verbessert die Entscheidungsfindung 
• Beziehungsmetadaten werden pro Wissensdiagramm angezeigt und bieten eine 360-Grad-Ansicht der Daten, stellen semantische Beziehungen her und ermöglichen Benutzern die Durchführung schneller Suchen
• Ermöglicht die Erkennung von Datenanomalien, die Identifizierung sensibler personenbezogener Daten, die nicht weitergegeben werden sollten, und die Kennzeichnung riskanter Datenbestände und Abweichungen
• Automatisiert Datenintegration, Datenqualität, Datenvorbereitung und andere Datenverwaltungsaktivitäten. Darüber hinaus beschleunigt es die Entwicklung von Business Intelligence durch die Automatisierung der Datenerkennung, -kennzeichnung und -zusammenarbeit
• ML-erweiterte Datenkataloge lernen im Laufe der Zeit von Benutzern 

Implementierung des Datenkatalogs

Die Implementierung eines Datenkatalogs in ein Data Governance-System erfordert eine erhebliche Investition in Zeit und Software – eine Investition, die die meisten Unternehmen am liebsten nur einmal tätigen würden. Nachfolgend sind die erforderlichen Schritte aufgeführt:   

• Der erste Schritt bei der Auswahl eines Datenkatalogs besteht darin, eine Liste der automatisierten Aufgaben zu erstellen, für die der Datenkatalog verwendet werden soll.
• Der zweite Schritt umfasst die Recherche nach Datenkatalogen, die Ihren Anforderungen entsprechen, in Ihr Budget passen und mit dem der Organisation kompatibel sind Data Governance-Programm und Software. (Wenn Ihre Organisation derzeit nicht über ein Data Governance-Programm verfügt, wäre dies der Fall eine Untersuchung wert.) Ein Datenkatalog sollte mit der Software und den Tools Ihres Unternehmens kompatibel sein, einschließlich Datenqualitätsregeln und Geschäftsglossaren.
• Der dritte Schritt befasst sich mit der Planung der Installation und der anschließenden Durchführung der Installation. 

Die Zukunft der Datenkataloge 

Datenkataloge entwickeln sich schnell zu einer Form von Data-Intelligence-Plattformen. Einige gehen davon aus, dass der Datenkatalog zu einem zentralen Aufzeichnungssystem für Unternehmen werden wird. 

Derzeit sind Datenkataloge auf strukturierte Daten beschränkt, es ist jedoch zu erwarten, dass sie in den nächsten Jahren die Arbeit mit halbstrukturierten und unstrukturierten Daten unterstützen. Der Datenkatalog wird zum primären Ort für die Recherche. 

Für die Arbeit mit Datenkatalogen werden verschiedene Softwaretools entwickelt.

Datenkataloge für maschinelles Lernen funktionieren mit aktive Metadaten statt passiver Metadaten. Anstatt einfach Metadaten zu sammeln und in einem passiven Datenkatalog zu speichern, bieten Datenkataloge für maschinelles Lernen ein bidirektionales Kommunikationssystem, das angereicherte Metadaten an die Quelle zurücksendet und die entsprechenden Dateien und Systeme aktualisiert.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/data-catalog-tools/