Datenwörterbuch
Inhaltsübersicht
Ausgangspunkt: Gemeinsame Definitionen statt Rätselraten
Teams streiten sich oft über Zahlen, die aus derselben Datenbank stammen.
Die Namen sehen ähnlich aus, die Berichte stimmen nicht überein, und niemand ist sich sicher, welche Spalte den “echten” Wert darstellt.
In dieser Situation fehlt den Menschen eine einzige, vertrauenswürdige Stelle, die jeden Bereich erklärt.
Ein Datenwörterbuch füllt diese Lücke.
Sie beschreibt die Struktur, die Bedeutung und die Beziehungen von Daten, so dass jeder aufhört zu raten und mit denselben Definitionen arbeitet.
Kerngedanken hinter einem Data Dictionary
Ein Datenwörterbuch dient als Metadaten-Repository.
Sie speichert keine Geschäftsdaten, sondern Informationen über diese Daten.
Zumindest wird es erklärt:
Welche Tabellen und Entitäten existieren
Welche Spalten jede Tabelle enthält
Wie sich Spalten über Tabellen hinweg verhalten
Was die einzelnen Felder in der Praxis bedeuten
Da es zwischen der technischen und der geschäftlichen Welt angesiedelt ist, hilft es Entwicklern, Analysten und Prüfern, eine gemeinsame Sprache zu sprechen.
Was ein Wörterbuch für jedes Feld erfasst
Ein nützliches Wörterbuch enthält in der Regel für jedes wichtige Fachgebiet:
Name und Unternehmensbeschreibung
Datentyp und zulässiges Format
Einheiten, Bereiche und gültige Codelisten
Nullbarkeitsregeln und Standardwerte
Beziehungen zu anderen Feldern und Tabellen
Darüber hinaus zeichnen viele Teams Beispielwerte und Notizen zu Randfällen auf, was die Interpretation erheblich erleichtert.
Typische Komponenten und Varianten
Nicht alle Datenwörterbücher sehen gleich aus.
Die meisten von ihnen haben jedoch einige strukturelle Komponenten gemeinsam.
Strukturelle Ansicht
Dieser Teil konzentriert sich auf das Schema:
Tabellen, Ansichten und Entitäten
Rubriken und Schlüssel
Indizes und Beschränkungen
Es hilft Datenbank- und ETL-Entwicklern, Abfragen zu entwerfen und zu verstehen, wie die Daten physisch im Speicher liegen.
Geschäfts- und Prozesssicht
Diese Sichtweise konzentriert sich auf die Bedeutung:
Geschäftsdefinitionen für Metriken und Flaggen
Informationen zu Eigentümern und Verwaltern
Aktualisierungshäufigkeit und Datenquellen
So wissen die Analysten, welche Felder die Berichte unterstützen, und die Governance-Teams wissen, an wen sie sich wenden müssen, wenn Fragen auftauchen.
Technische und betriebliche Sicht
Schließlich verfolgen einige Wörterbücher:
Abstammung von vorgelagerten Systemen
Sicherheitseinstufung und Sensibilität
Aufbewahrungsregeln und Erwartungen an die Datensicherung
Diese Schicht verbindet das Wörterbuch mit realen Vorgängen, einschließlich Sicherung, Archivierung und Wiederherstellungstools wie zum Beispiel Amagicsoft Datenrettung.
Unterstützt Windows 7/8/10/11 und Windows Server
Wo sich das Data Dictionary befindet
Ein Wörterbuch kann in verschiedenen Formen existieren.
Die am wenigsten formale Version ist eine Tabelle, die die Teams gemeinsam nutzen.
Fortgeschrittene Systeme integrieren das Wörterbuch in spezielle Tools.
Häufige Standorte sind:
Datenbankkataloge und Systemtabellen
Datenmodellierungstools, die Dokumentation exportieren
Datenkataloge oder Governance-Plattformen
Versionskontrolliertes Markdown oder Wikis
Idealerweise halten Sie das Wörterbuch in der Nähe der eigentlichen Systeme, während Sie gleichzeitig einen einfachen Lesezugang für nicht-technische Benutzer ermöglichen.
Aufbau eines nützlichen Datenwörterbuchs in der Praxis
Die Erstellung eines Wörterbuchs sollte in einem bewussten Prozess erfolgen.
Andernfalls wird es zu einem veralteten Dokument, dem niemand mehr vertraut.
Schritt 1: Festlegung von Umfang und Priorität
Entscheiden Sie zunächst, welche Systeme und Bereiche Sie dokumentieren wollen.
Beginnen Sie mit kritischen Datenbanken, die Finanzberichte, Dashboards zur Einhaltung von Vorschriften oder Entscheidungen zur Wiederherstellung speisen.
Sie können später expandieren, wenn Sie sich bewährt haben.
Schritt 2: Standardisierung von Feldern und Formaten
Definieren Sie als nächstes eine Vorlage:
Erforderliche Metadatenfelder für Tabellen
Erforderliche Metadatenfelder für Spalten
Namenskonventionen für Entitäten und Attribute
Durch diese Einheitlichkeit wird das Wörterbuch durchsuchbar und leichter zu pflegen.
Darüber hinaus können Teile des Wörterbuchs durch Automatisierung aus Schemata gefüllt werden.
Schritt 3: Gemeinsame Erfassung von Definitionen
Arbeiten Sie dann mit Fachleuten zusammen:
Befragung von Geschäftsinhabern für jede größere Einheit
Definitionsentwürfe und Berechnungsbeispiele
Überprüfung der Einträge mit technischen und geschäftlichen Interessengruppen
Da es auf die Sprache ankommt, sollten Sie in Beschreibungen Jargon vermeiden und die Bedeutung in einfachen Worten erklären.
Schritt 4: Halten Sie das Wörterbuch im Änderungsfluss
Verbinden Sie schließlich die Aktualisierung von Wörterbüchern mit dem Änderungsmanagement:
Wörterbuchaktualisierungen für Schemaänderungen erforderlich machen
Überprüfung von Metadaten als Teil von Code- oder Migrationsprüfungen
Automatisierte Prüfungen, die Schemata mit Wörterbucheinträgen vergleichen
Wenn Sie das Wörterbuch in normale Arbeitsabläufe einbinden, bleibt es aktuell und zuverlässig, anstatt zu veralten.
Rolle bei ETL, Analysen und Wiederherstellung
Ein gutes Wörterbuch verbessert viele nachgelagerte Prozesse, von ETL bis zur Reaktion auf Vorfälle.
ETL und Datenqualität
ETL-Entwickler verwenden das Wörterbuch, um:
Verstehen von Typen, Bereichen und zulässigen Codes
Quellfelder korrekt in Zielmodelle abbilden
Anwendung konsistenter Geschäftsregeln über alle Pipelines hinweg
Dadurch bleiben die Transformationen aufeinander abgestimmt, und die Berichte basieren im gesamten Unternehmen auf der gleichen Logik.
Analytik und Berichterstattung
Analysten stützen sich bei der Interpretation von Kennzahlen auf das Wörterbuch:
Sie bestätigen, welche Felder Einnahmen und Buchungen darstellen.
Sie sehen, welche Filter für bestimmte Dimensionen gelten sollen.
Sie erkennen, wenn zwei Spalten mit ähnlichen Namen in Wirklichkeit unterschiedliche Dinge bedeuten.
Dadurch werden Dashboards besser vergleichbar, und Meinungsverschiedenheiten verlagern sich von der Semantik auf die tatsächliche Leistung.
Sicherung, Kataloge und Amagicsoft-Datenwiederherstellung
Bei Sicherungs- und Wiederherstellungsszenarien ist das Wörterbuch ebenfalls hilfreich:
Wiederhergestellte Tabellen auf Geschäftskonzepte zurückführen
Identifizieren, welche wiederhergestellten Felder sensible Daten enthalten
Priorisierung der Wiederherstellung für kritische Einheiten vor weniger wichtigen Einheiten
Wenn Sie Amagicsoft Datenrettung um Daten von beschädigten Datenträgern wiederherzustellen, verkürzt ein gut gepflegtes Wörterbuch den Weg zwischen wiederhergestellten Dateien und brauchbaren, vertrauenswürdigen Informationen.
Unterstützt Windows 7/8/10/11 und Windows Server.
Unterstützt Windows 7/8/10/11 und Windows Server
Häufig gestellte Fragen
Wann sollte man ein Datenwörterbuch verwenden?
Was ist ein Datenwörterbuch in DBS?
Was sind die 6 Komponenten eines Datenwörterbuchs?
Wo wird das Datenwörterbuch aufbewahrt?
Wer verwendet ein Datenwörterbuch?
Was sind die 5 Verwendungszwecke eines Wörterbuchs mit Beispielen?
Was ist einer der Hauptzwecke des Datenwörterbuchs?
Was ist ein gutes Beispiel für ein Datenwörterbuch?
Was ist der Unterschied zwischen einem Datenwörterbuch und einer Datenbank?
Wie kann man ein Datenwörterbuch effektiv erstellen?
Wie wird ein Datenwörterbuch in ETL-Prozessen verwendet?
