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.
Metadata Management: Vom Geschäftsprozess zum Datenkatalog – ein Best Practice
Ein Data Catalog als verbindendes Element
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.
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.
Wer derzeit einen Data Catalog sucht, sollte D-QUANTUM in seinen Auswahlprozess einbeziehen. Wer sich vorab informieren möchte, findet auf der Synabi-Website weitere Details. Dort besteht auch die Möglichkeit, einen Demo-Termin zu vereinbaren.
FAQ
1. Was ist ein Datenkatalog und welche Mehrwerte bringt er?Ein Datenkatalog ist das zentrale Verzeichnis aller Datenbestände eines Unternehmens. Er macht sichtbar, welche Daten wo liegen, wem sie gehören, wie sie genutzt werden können und welche Qualität sie haben.
Gerade in Organisationen mit vielen Systemen und Abteilungen sorgt ein Datenkatalog für Transparenz und Einheitlichkeit.
Mehrwerte auf einen Blick:
- Schneller Zugang zu relevanten Daten: Mitarbeitende finden benötigte Informationen ohne Umwege.
- Bessere Datenqualität: Fehlerquellen und Dubletten werden sichtbar und können systematisch behoben werden.
- Klare Verantwortlichkeiten: Es ist nachvollziehbar, wer Daten erstellt, pflegt und nutzt.
- Effiziente Zusammenarbeit: Fachbereiche und IT sprechen dieselbe Datensprache.
- Sichere Compliance: Auditfähigkeit und Nachvollziehbarkeit der Datennutzung sind gewährleistet.
2. Wann sollte ich meine Excel-Listen durch einen Datenkatalog ersetzen?
Excel-basierte Dateninventare sind ein häufiger Einstieg, stoßen aber schnell an Grenzen, sobald Datenmengen, Nutzerkreise oder Anforderungen wachsen.
Typische Anzeichen, dass Excel nicht mehr ausreicht:
- Es gibt mehrere Versionen derselben Datei und Aktualität kann nicht mehr gewährleistet werden.
- Änderungen oder Verantwortlichkeiten sind nicht nachvollziehbar.
- Fachbereiche arbeiten parallel an Datendokumentationen, ohne gemeinsame Struktur.
- Datenqualität und Herkunft sind nicht automatisiert überprüfbar.
- Man muss Compliance-Anforderungen (z. B. BCBS 239, GDPR) erfüllen und braucht ein audit-fähiges System.
3. Was sind die Vorteile von D-QUANTUM gegenüber Open-Source-Lösungen?
Open-Source-Tools bieten meist einen guten Einstieg, erfordern aber hohen internen Aufwand für Konfiguration, Betrieb und Wartung. D-QUANTUM ist dagegen speziell für Unternehmen entwickelt, die Sicherheit, Stabilität und Anpassbarkeit ohne Programmierung wünschen.
Konkret bedeutet das:
- No-Code-Konfiguration: Man kann Modelle, Masken und Workflows selbst und unabhängig von anderen Dienstleistern und Vendoren anpassen.
- Zertifizierte Sicherheit & Datenschutz: Hosting in Deutschland, DSGVO-konform, Audit-fähigkeit, ISO-Zertifizierung
- Support & Weiterentwicklung: Professioneller deutschsprachiger Kundensupport, regelmäßige Updates und Feature-Releases
- Schnelle Implementierung: Einsatzbereit in Wochen, nicht Monaten
- Regulierte Branchen im Fokus: Erfüllt Anforderungen von Finanz-, Versicherungs- und Behördenumgebungen
4. Welche Betriebsmodelle unterstützt Synabi?
Synabi bietet D-QUANTUM in mehreren flexiblen Betriebsmodellen, um unterschiedlichen Sicherheits- und Infrastrukturvorgaben gerecht zu werden (OnPrem, Cloud und Hybrid, z. B. Connectoren OnPrem + Instanz in Cloud). Damit lässt sich D-QUANTUM passgenau in bestehende IT-Landschaften integrieren, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Flexibilität.
5. Für wen bzw. welche Branchen ist D-QUANTUM besonders geeignet?
D-QUANTUM wurde speziell für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Data Governance, Datenqualität und Compliance entwickelt.
Besonders geeignet ist die Lösung für:
- Finanzdienstleister & Banken: Unterstützung bei regulatorischen Anforderungen (z. B. BCBS 239, MaRisk, EBA)
- Versicherungen: Einheitliche Datenbasis für Reporting, Risk Management und Produktentwicklung
- Öffentliche Einrichtungen & Behörden: Transparente Datenstrukturen für Open-Data-Initiativen oder Verwaltungsmodernisierung
- Industrie & Energieversorger: Überblick über heterogene Systemlandschaften und Verbesserung der Datenverfügbarkeit
