Data Catalog: Wodurch zeichnen sich gute Lösungen aus?
Data Catalog
- 30.05.2025
Datenmanagement gestaltet sich zunehmend schwierig
In vielen Unternehmen wachsen Datenmengen schneller, als sich Strukturen anpassen lassen. Besonders in regulierten Branchen wie dem Finanzsektor, der Pharmaindustrie oder in Behörden kann dies zu unerwünschten Folgen führen. Denn dort gilt es, strenge Vorschriften zu erfüllen, etwa aus dem Standard BCBS 239 und der DSGVO.Häufig fehlt außerdem die nötige Transparenz: Woher stammen die Daten? Wer hat sie wie verändert? Was bedeuten bestimmte Daten überhaupt? Wenn solche Fragen unbeantwortet bleiben, ist nicht nur die Entscheidungsfindung beeinträchtigt. Auch die wirtschaftlichen Folgen können beträchtlich sein – sei es durch ineffiziente Arbeitsprozesse oder gar durch Sanktionen bei Verstößen gegen gesetzliche Vorgaben.
Erschwerend kommt hinzu, dass das Wissen über Daten in der Organisation oft ungleich verteilt ist. Einige wenige Experten kennen sich aus, während andere Personen im Unternehmen kaum Zugang zu den relevanten Informationen haben. Der Begriff "Data Literacy" gewinnt deshalb an Bedeutung. Gemeint ist damit die Fähigkeit, Daten richtig zu interpretieren und in Entscheidungen einzubinden. Ohne verlässliche Informationsquellen ist das kaum möglich.
Ein Data Catalog als verbindendes Element
Ein moderner Data Catalog löst die zuvor genannten Probleme. Er führt vorhandenes Wissen über Daten zentral zusammen, macht Zusammenhänge sichtbar und sorgt für ein gemeinsames Verständnis. Technische Metadaten, Geschäftsdefinitionen, Zuständigkeiten und Qualitätsbewertungen werden im Datenkatalog dokumentiert und in Beziehung gesetzt. So entsteht Orientierung in einer oft unübersichtlichen Datenwelt.Besonders in regulierten Branchen und im öffentlichen Sektor greifen Unternehmen daher verstärkt zu professionellen Lösungen, um ihre Datenlandschaft zu strukturieren. Eine dieser Lösungen stammt vom Münchner Anbieter Synabi Business Solutions. Das Unternehmen wurde 2016 als Spin-off der Beratung b.telligent gegründet. Ziel war es, eine standardisierte und praxistaugliche Software zu entwickeln, die sich nahtlos in Data-Governance-Strategien integrieren lässt. Mit dem Produkt D-QUANTUM bietet Synabi heute genau diese Lösung an: einen sofort einsatzfähigen Data Catalog, der auf Erfahrungswerten und Best Practices basiert.
D-QUANTUM: fachlich fundiert und anpassungsfähig
Mit der Komponente Connect werden Metadaten über Schnittstellen automatisch ausgelesen und in D-QUANTUM abgebildet. Die entsprechenden Informationen werden in den Datenkatalog integriert und erlauben Einblicke in die implementierte Datenverarbeitung.
Verantwortlichkeiten werden im System eindeutig zugewiesen. Wer für welche Daten zuständig ist, lässt sich leicht nachvollziehen. Gleichzeitig verbessert das Modul "Shopping for Data" den Zugriff auf vorhandene Informationen. Daten werden dadurch nicht nur transparenter, sondern auch nutzbarer. Dies wiederum ist ein zentraler Schritt hin zu effizienter Datenarbeit.
Flexibilität und Usability im Fokus
Die Nutzung eines Datenkatalogs steht und fällt mit seiner Akzeptanz. Synabi setzt bei D-QUANTUM deshalb auf eine intuitive und leicht anpassbare Benutzeroberfläche. D-QUANTUM passt sich nahtlos an bestehende Prozesse an und ist umfassend konfigurierbar, um den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens gerecht zu werden. Man kann zielgruppenspezifische Inhalte erstellen, die die Nutzer begeistern. Damit wird die Suche im Datenkatalog für die Nutzer intuitiver und der Einstieg in die Data Governance nahtloser.Die Pflege von Dateninhalten ist ein oft unterschätzter Aspekt. Auch hier zeigt sich D-QUANTUM praxisnah: Eingabemasken, Excel-Importe und das Connect Studio erleichtern die Datenpflege erheblich. Gleichzeitig unterstützen erfahrene Berater von Synabi bei der Einführung, Schulung und Etablierung des Systems. Das Ziel ist hierbei klar: Daten sollen nicht nur verwaltet, sondern verstanden und genutzt werden können.
Transparenz, Kontrolle und Vertrauen
Ein weiterer Vorteil liegt im Bereich Compliance: Durch den strukturierten Aufbau und die Dokumentation im Data Catalog lassen sich regulatorische Anforderungen nicht nur erfüllen. Ihre Einhaltung kann auch revisionssicher nachgewiesen werden. Hilfreich ist dies besonders dann, wenn externe Auditoren Einsicht verlangen.Darüber hinaus stärken einheitliche Definitionen und ein klares Datenmodell das Vertrauen in die eigenen Daten. Fehlerquellen werden früh erkannt, Auswirkungen lassen sich analysieren und bewerten. Damit sinkt nicht nur das Risiko, auch Kosten für Korrekturen und Nacharbeiten lassen sich vermeiden. Gleichzeitig werden Silos abgebaut, Prozesse vereinheitlicht und die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen gestärkt.
