#1 Data Governance Tool

Data Catalog - Data Management - Data Excellence: Wir stellen die fachliche Sicht ins Zentrum.

In unsere Metadatenmanagement-Software haben wir jahrelanges Know-how aus der Beratungspraxis einfließen lassen. Als webbasierte Kollaborationsplattform schafft sie es, fachliche Metadaten und alle dazugehörigen Data Governance Aspekte verständlich zu verwalten, strukturieren, miteinander zu verknüpfen und darzustellen. 

Metadaten müssen zudem für alle gleichermaßen verständlich und verfügbar sein. Denn das Wissen über Daten brauchen nicht nur wenige Personen im Unternehmen, sondern alle: Fachbereiche, Geschäftspartner:innen, Projektmitglieder, Management sowie Behörden.

dataspot. ist das perfekte Data Governance Tool

Nicht umsonst ist unsere Metadatenmanagement Software die #1! dataspot. ermöglicht dank jdbcMetadataConnector eine direkte Verbindung mit allen gängigen Quelldatenbanken und somit auch einen automatisierten Abgleich der extrahierten Metadaten mit dataspot. Zudem ermöglicht die Mandatenfähigkeit tatsächliche Kollaboration durch die einzigartige mandantenübergreifende Nutzung von Metadaten.

Unsere neueste Release 4.0 Astronaut bietet zwei neue Tools, die unsere Metadatenmanagement-Software noch benutzerfreundlicher machen.

Der parametrisierbare Workflow ist eines der zentralen neuen Main Features, die mit Release 4.0 verfügbar wurden. Mit der Erweiterung des bestehenden Workflows können ab jetzt Definitionen von Status und Statusübergängen für alle Metadaten-Assets individuell angepasst und einzelnen Modellen in dataspot. zugeordnet werden.

Dank Ticketing werden Metadaten-Anliegen da platzieren, wo die Kolleg:innen aus der Data Excellence-Organisation sie brauchen. Ob Änderungswünsche kommunizieren, Governance-Diskussionen führen oder Statusfreigaben einholen. Ab sofort können Tickets und Kommentare direkt am Asset in dataspot. erfasst werden.

Was wäre, wenn Datenkatalog, Data Governance und Data Warehouse Automation in einem Rutsch erledigt wären?
Das magische Triple kann jetzt ganz leicht und unaufwändig erreicht werden: mit dem d.vg – dataspot. vault generator

Das dataspot Kund:innen mit dataspot mehr als nur zufrieden sind, zeigt die BARC’s The Data Management Survey 22.

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John Doe

Das dataspot. Data Excellence Metadaten Framework©

Bei der Entwicklung unserer Software haben wir uns am fachlichen Managementansatz orientiert und um relevante Kundenanforderungen erweitert. Herausgekommen ist unser Data Excellence Metadaten Framework©! Mit unserer Software schaffen wir Transparenz für gegenwärtige und zukünftige Transformationsanforderungen und die effiziente Steuerung des eigenen Business. Wir rücken deine Daten dabei in den SPOT – den Single Point of Truth. Hier stehen Semantik, Qualität sowie Datenverantwortlichkeiten und zentrale Referenzdaten im Mittelpunkt. Dadurch, dass wir die Daten an einer zentralen Stelle bündeln und allen zur Verfügung stellen, verhindern wir Datenfriedhöfe und sorgen für mehr Überblick auf allen Ebenen. So lassen sich die Daten auch als das nutzen, was sie sind: Ein wertvoller Schatz.
Hier wird die Verbindung zwischen Prozessen, Daten und Datenschutz geschaffen. Die Verwendung der Daten wird ebenso beschrieben, wie datenschutzrelevante Beschreibungen. Dazu zählen Rechtsgrundlagen, Verwendungszweck oder auch vorgesehene Löschfristen. Sensible Daten, personenbezogene und -identifizierende Daten werden automatisch dargestellt und lassen sich auf Knopfdruck als Report generieren.  
Nicht nur Daten, auch Zeit ist Geld. Im Datennutzungskatalog werden Auswertungen wie Berichte und Kennzahlen und auch Datenbereitstellungen wie Files und Cubes verzeichnet. So können Nutzer:innen jederzeit nachsehen, ob benötigte Auswertungen bereits existieren oder Teile wiederverwendet werden können. Was benötigt wird, kommt einfach in den Shopping-Cart. Das spart Zeit und sorgt für mehr Überblick.
Wir lieben Daten, aber Referenzdaten lieben wir besonders. Sie beinhalten Wertelisten, die Auswertungsmöglichkeiten bestimmen und im Referenzdatenmodell verwaltet und gepflegt werden. Code-Überleitungen verschiedener Referenzobjekte schaffen die Möglichkeit, Referenzwerte aus verschiedenen Sichten und Systemen auf eine harmonisierte Sicht zu übersetzen, aber auch Hierarchien zu definieren.
Das Geschäftsfunktionenmodell bildet die Brücke zum Prozessmanagement. Metadaten werden mittels einer Schnittstelle zu Prozessmanagement-Tools zu den jeweiligen Geschäftsprozessen importiert und ihnen jene Geschäftsobjekte und Attribute zugewiesen, die in diesen Geschäftsfunktionen erzeugt, transformiert oder verwendet werden.
Hier werden Qualitätsindikatoren erfasst, die auf Basis der harmonisierten Datendefinitionen entwickelt wurden. So lassen sich sowohl die erwartete Qualität als auch die gemessene Qualität erfassen und einfach vergleichen. Und das übersichtlich mit Threshold und Farbskala nach den jeweiligen Messzeitpunkten. Zudem wird der Verlauf der Datenqualität in einem Diagramm dargestellt.
Um Daten für alle gleich verständlich zu machen, werden fachliche und technische Datenbeschreibungen bis ins kleinste Detail abgebildet. Das Fachliche Datenmodell umfasst alle Geschäftsbereiche des Unternehmens und deren Verknüpfungen. In der Sprache des jeweiligen Fachbereichs aber dennoch für alle leicht lesbar bilden das Fachliche Datenmodell das Geschäft eines Unternehmens möglichst realitätsnah ab.
Die Wichtigkeit von Kennzahlen ist unumstritten. Sie dienen der Unternehmenssteuerung und leiten sich aus der operativen Unternehmenstätigkeit ab. Damit diese Kennzahlen wissen, woher sie ihre Informationen zur Berechnung holen, werden Kennzahlenbäume angelegt. Darin festgehalten ist nicht nur die Berechnungsmethodik selbst, sondern auch die Zusammensetzung der Kennzahlen über alle Ebenen.
Wir sparen nicht mit Titelvergaben, ganz im Gegenteil. Denn um im Unternehmen den gewünschten Paradigmenwechsel zu schaffen, braucht es neue Rollen, mit denen Kompetenzen, Entscheidungsbefugnisse aber auch Verantwortung für die Daten im Fachbereich einhergehen. Die gängigsten Profile einer Data Governance-Organisation sind Data Stewards, Data Owner oder Fachliche Experten.
Projekte verwenden nicht nur Daten, sondern erzeugen sie auch selbst. Damit auch nach Abschluss des Projekts klar ersichtlich ist, wo und wie diese Daten entstanden und verwendet wurden, wird ein Projektverzeichnis angelegt. Neue Anforderungen werden direkt in dataspot. erstellt und zur Implementierung weitergegeben.
Im Datenmodell werden technische Datenbeschreibungen definiert bzw. importiert, um das Spiegelbild der Datenbanken zu verwalten. Durch die Zuordnung zu Systemen komplettiert sich die technische Sicht auf die Daten. Das Mapping aus dem Fachlichen Datenmodell zeigt die semantische Bedeutung und schafft so die perfekte Zusammenführung der technischen und fachlichen Betrachtung der Daten.
Daten müssen für alle zugänglich und verständlich sein. Das beinhaltet auch die Herkunft und Verwendung der Daten. Durch Transformationen in dataspot. werden sowohl die Fachliche als auch die Technische Data Lineage abgebildet. Und da wir Übersichtlichkeit genauso lieben wie Daten, reicht ein Knopfdruck, um Impact-Analysen zu erhalten. Diese bilden ab, welche  Datenelemente in andere einfließen oder in Datenqualität, Systemen, Verarbeitungen, Projekten usw. verwendet werden.
In welchen Systemen Daten gespeichert und bearbeitet werden, wird im Systemkatalog verwaltet. Das erfolgt sowohl aus fachlicher, als auch technischer Perspektive. Hier kommt auch unsere „Golden Source“ zum Glänzen. Metadaten zu Systemen und Anwendungen werden im Systemkatalog geführt und Anwendungsverantwortlichen in eigenen, definierbaren Rollen zugewiesen.

Daten schützen - Das Verarbeitungsverzeichnis

Hier wird die Verbindung zwischen Prozessen, Daten und Datenschutz geschaffen. Die Verwendung der Daten wird ebenso beschrieben, wie datenschutzrelevante Beschreibungen. Dazu zählen Rechtsgrundlagen, Verwendungszweck oder auch vorgesehene Löschfristen. Sensible Daten, personenbezogene und -identifizierende Daten werden automatisch dargestellt und lassen sich auf Knopfdruck als Report generieren.

 

Daten nutzen - Der Datennutzungskatalog

Nicht nur Daten, auch Zeit ist Geld. Im Datennutzungskatalog werden Auswertungen wie Berichte und Kennzahlen und auch Datenbereitstellungen wie Files und Cubes verzeichnet. So können Nutzer:innen jederzeit nachsehen, ob benötigte Auswertungen bereits existieren oder Teile wiederverwendet werden können. Was benötigt wird, kommt einfach in den Shopping-Cart. Das spart Zeit und sorgt für mehr Überblick.

Daten strukturieren - Das Referenzdatenmodell

Wir lieben Daten, aber Referenzdaten lieben wir besonders. Sie beinhalten Wertelisten, die Auswertungsmöglichkeiten bestimmen und im Referenzdatenmodell verwaltet und gepflegt werden. Code-Überleitungen verschiedener Referenzobjekte schaffen die Möglichkeit, Referenzwerte aus verschiedenen Sichten und Systemen auf eine harmonisierte Sicht zu übersetzen, aber auch Hierarchien zu definieren.

Daten verarbeiten - Die Prozesse & Verarbeitungen

Das Geschäftsfunktionenmodell bildet die Brücke zum Prozessmanagement. Metadaten werden mittels einer Schnittstelle zu Prozessmanagement-Tools zu den jeweiligen Geschäftsprozessen importiert und ihnen jene Geschäftsobjekte und Attribute zugewiesen, die in diesen Geschäftsfunktionen erzeugt, transformiert oder verwendet werden.

Daten optimieren - Das Datenqualitätsmodell

Hier werden Qualitätsindikatoren erfasst, die auf Basis der harmonisierten Datendefinitionen entwickelt wurden. So lassen sich sowohl die erwartete Qualität als auch die gemessene Qualität erfassen und einfach vergleichen. Und das übersichtlich mit Threshold und Farbskala nach den jeweiligen Messzeitpunkten. Zudem wird der Verlauf der Datenqualität in einem Diagramm dargestellt.

Daten verstehen - Das Fachliche Datenmodell

Um Daten für alle gleich verständlich zu machen, werden fachliche und technische Datenbeschreibungen bis ins kleinste Detail abgebildet. Das Fachliche Datenmodell umfasst alle Geschäftsbereiche des Unternehmens und deren Verknüpfungen. In der Sprache des jeweiligen Fachbereichs aber dennoch für alle leicht lesbar bilden das Fachliche Datenmodell das Geschäft eines Unternehmens möglichst realitätsnah ab.

Daten berechnen - Der Kennzahlenkatalog

Die Wichtigkeit von Kennzahlen ist unumstritten. Sie dienen der Unternehmenssteuerung und leiten sich aus der operativen Unternehmenstätigkeit ab. Damit diese Kennzahlen wissen, woher sie ihre Informationen zur Berechnung holen, werden Kennzahlenbäume angelegt. Darin festgehalten ist nicht nur die Berechnungsmethodik selbst, sondern auch die Zusammensetzung der Kennzahlen über alle Ebenen.

Daten verantworten - Die DX-Organisation

Wir sparen nicht mit Titelvergaben, ganz im Gegenteil. Denn um im Unternehmen den gewünschten Paradigmenwechsel zu schaffen, braucht es neue Rollen, mit denen Kompetenzen, Entscheidungsbefugnisse aber auch Verantwortung für die Daten im Fachbereich einhergehen. Die gängigsten Profile einer Data Governance-Organisation sind Data Stewards, Data Owner oder Fachliche Experten.

Daten erzeugen - Das Projektverzeichnis

Projekte verwenden nicht nur Daten, sondern erzeugen sie auch selbst. Damit auch nach Abschluss des Projekts klar ersichtlich ist, wo und wie diese Daten entstanden und verwendet wurden, wird ein Projektverzeichnis angelegt. Neue Anforderungen werden direkt in dataspot. erstellt und zur Implementierung weitergegeben.

Daten speichern - Das Datenmodell
Im Datenmodell werden technische Datenbeschreibungen definiert bzw. importiert, um das Spiegelbild der Datenbanken zu verwalten. Durch die Zuordnung zu Systemen komplettiert sich die technische Sicht auf die Daten. Das Mapping aus dem Fachlichen Datenmodell zeigt die semantische Bedeutung und schafft so die perfekte Zusammenführung der technischen und fachlichen Betrachtung der Daten.

Daten nachvollziehen - Die Transformation & Lineage

Daten müssen für alle zugänglich und verständlich sein. Das beinhaltet auch die Herkunft und Verwendung der Daten. Durch Transformationen in dataspot. werden sowohl die Fachliche als auch die Technische Data Lineage abgebildet. Und da wir Übersichtlichkeit genauso lieben wie Daten, reicht ein Knopfdruck, um Impact-Analysen zu erhalten. Diese bilden ab, welche  Datenelemente in andere einfließen oder in Datenqualität, Systemen, Verarbeitungen, Projekten usw. verwendet werden.

Daten anwenden - Der Systemkatalog

In welchen Systemen Daten gespeichert und bearbeitet werden, wird im Systemkatalog verwaltet. Das erfolgt sowohl aus fachlicher, als auch technischer Perspektive. Hier kommt auch unsere „Golden Source“ zum Glänzen. Metadaten zu Systemen und Anwendungen werden im Systemkatalog geführt und Anwendungsverantwortlichen in eigenen, definierbaren Rollen zugewiesen.

Warum ist dataspot. anders?

Technische Datenmodelle in Form eines Data Catalogs sind in dataspot. ohnehin enthalten. So kann man alle technischen Modelle aus strukturierten Quellen erfassen. Aus unserer Sicht reicht es aber nicht aus, alle technischen Metadaten – nur weil es sie schon gibt – zu crawlen. dataspot. verfolgt keinen rein technischen, toolorientierten Ansatz, um Data Governance einführen zu können. Es geht um eine zentrale Sicht auf das Geschäft und diese muss technologiefrei sein.

Der Wert der Daten wird hauptsächlich von den Fachbereichen bestimmt. Sie steuern und entwickeln das Geschäft und bedienen ihre Kunden. Aus diesem Grund setzt sich dataspot. stark dafür ein, die fachliche Perspektive in den Mittelpunkt zu stellen, die durch ein umfassendes Fachdatenmodell repräsentiert wird. Dieses hilft jeder Organisation, ihr Geschäft zu verstehen, das am Ende in Daten dokumentiert wird.

Jeder hat ein Recht auf Metadaten. Bestimmte Daten werden in der Organisation abteilungsübergreifend verwendet, in Konzernen müssen diese sogar über Gesellschaftsgrenzen hinaus geteilt werden. dataspot. bietet Kollaborationsmöglichkeiten, mit welchen man gemeinsam an der Bedeutung der Daten arbeitet und so eine harmonisierte Sicht herstellt. Einzigartig für die Ausrollung von Business Standards ist die Mandantenfähigkeit der Metadatenmanagement-Software.

Die Metadatenstrukturen in dataspot. basieren auf globalen Standards, was zu einer bestmöglichen Integration mit anderen Werkzeugen führt, die üblicherweise im Datenumfeld verwendet werden. Dank der REST-APIs der Software können alle Metadaten in einem SPOT vereint werden – in dataspot. Anwender im Fachbereich können eigenständig Import und Export – beispielsweise im xls-Format – durchführen.

Die dataspot. Software verfügt über ein klares Verständnis der Funktionen und der Bedeutung der verschiedenen Metadatenmodelle und ihrer Wechselwirkung untereinander. Das Best Practice-Vorgehen ist ebenso wie ein vordefinierter, internationaler Standard im Tool hinterlegt, sodass man sofort beginnen kann. Bei der Erzeugung neuer Metadaten wird man eng angeleitet – dadurch gelingt es, das Tool innerhalb weniger Tage produktiv zu nutzen.

Die Anwender:innen in der Organisation wollen das Tool gemäß ihrer Rolle im vollen Umfang benutzen können und Data Governance-Verantwortliche müssen es jederzeit anpassen können – auch ohne die IT-Abteilung. dataspot. ermöglicht dies mit intuitiver Bedienbarkeit und hoher Benutzerfreundlichkeit.  Auch in dieser Hinsicht ist dataspot. eine Software, mit der die Fachbereiche gerne arbeiten.

dataspot. bietet flexible Lizenzen an, die sich an der Größe des Unternehmens orientieren und eine unbegrenzte Anzahl von Benutzer:innen und Rollen beinhalten. Da alle Weiterentwicklungen und der Support in der monatlichen Abo-Gebühr enthalten sind, ermöglicht dies eine bestmögliche Kostentransparenz und schließt zusätzliche oder unerwartete Aufwände aus. Durch die vierteljährliche Kündigungsmöglichkeit und den einfachen Export aller bis dahin erzeugten Metadaten kommt es zu keinerlei Vendor-Lock-In.

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Das sagen Data Excellence-Pionier:innen über dataspot.

Ein Tool, das Unternehmen perfekt im Bereich Datenmanagement unterstützt, und eine Brücke zwischen Technik und Fachlichkeit baut und dabei so anwenderfreundlich aufgebaut ist, dass man sehr schnell erste Fortschritte bemerkt.

Business Analyst, Consulting

Endlich ein Tool, in dem die Fachbereiche ihre Daten und alles drum herum (Verantwortung, Lineage, Datenqualitätsprüfungen, Berichtwesen, Schnittstellen) an einem Platz dokumentieren können. Es macht Spaß damit zu arbeiten! Wieviel Tools können das von sich behaupten?

Business Analyst, IT

Sehr gute Erfahrung, vor allem was den Support angeht!

Business Analyst, Bankensektor

Ich bin wirklich sehr stark begeistert von dataspot. Aufgrund ihrer Bedienerfreundlichkeit kann ich dataspot. nur jedem Unternehmen wärmstes empfehlen! Großes Lob an dataspot. & Co.

Business Analyst, IT

Sehr wertvolles Tool, um firmeninternes Datenmodell fachlich und technisch greifbar zu machen und es stetig validieren und optimieren zu können.

CIO/IT-/EDV-Leiter, IT

Du willst dataspot. testen?

Wir geben dir gerne Einblicke.