Dateninventar

Einführung

In der heutigen datengesteuerten Welt ist es entscheidend, Ihre Datenassets effektiv zu verwalten und zu verstehen. Dieser Leitfaden erklärt das Konzept des “Dateninventars.”

Ein Dateninventar ist eine systematische Methode zur Organisation und zum Verständnis der in verschiedenen Datenbanken und Speichersystemen gespeicherten Daten. Durch die Erstellung eines Datenasset-Inventars können Organisationen ihre Datenverwaltung und Entscheidungsprozesse verbessern.

Wir lernen, wie man Datenmanagement mit eingebauten Tools in gängigen Datenbanken und spezialisierter Software durchführt. Der Hauptfokus liegt auf der Verwaltung verschiedener Datentypen, wie z.B. Bilder. Dieser Artikel hilft Ihnen zu lernen, wie Sie mit praktischen Beispielen und Erkenntnissen Ihre eigenen Datenassets analysieren können.

Was ist ein Dateninventar?

Ein Dateninventar beinhaltet die Organisation und Untersuchung der Datenassets einer Organisation, um deren Typ, Standort, Nutzung und Governance zu bestimmen. Dieser systematische Ansatz hilft Organisationen, ihre Daten effizient zu verwalten, Vorschriften einzuhalten und ihre Daten für strategische Entscheidungen zu nutzen.

Die Bedeutung von Datenassets

Die effektive Analyse von Datenassets ermöglicht einen vollständigen Überblick über die Daten einer Organisation, was zu besseren Geschäftsstrategien und operativen Effizienzen führt. Es hilft bei der Daten-Governance, dem Risikomanagement und der Optimierung von Speicher- und Abrufprozessen.

Arbeitsablauf in gängigen Datenbanken

SQL-basierte Systeme

Viele relationale Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL bieten Tools und Befehle zur Durchführung von Dateninventuren an. Zum Beispiel können Sie zur Auflistung aller Datenbanken auf einem MySQL-Server folgenden Befehl verwenden:

SHOW DATABASES;

Das Ergebnis ist eine Liste aller von dem MySQL-Server verwalteten Datenbanken. Ähnlich können PostgreSQL-Benutzer eine Liste aller Datenbanknamen mit folgendem Befehl abrufen:

\l

Dateninventur mit SQL Server

SQL Server bietet eine Vielzahl von Werkzeugen zur Dateninventur. Mithilfe von Transact-SQL können Sie Metadaten abfragen, um Informationen über Datenbankobjekte zu erhalten. Möchten Sie beispielsweise Details über die Tabellen in einer Datenbank herausfinden, verwenden Sie:

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES;

Dieser Befehl listet alle Tabellen zusammen mit Schema-Details auf und hilft Ihnen, die Struktur Ihrer Datenumgebung zu verstehen.

NoSQL-Systeme

Datenbanken wie MongoDB verwalten Datenassets auf einzigartige Weise, da sie keine feste Struktur haben. Das bedeutet, dass Benutzer Daten flexibler speichern und verwalten können.

Benutzer haben die Freiheit, die Struktur ihrer Daten nach eigenem Ermessen zu definieren, was eine größere Anpassungsfähigkeit und Flexibilität bei der Verwaltung von Datenassets ermöglicht. MongoDB bietet Befehle wie:

show dbs
show collections

Diese Befehle listen alle Datenbanken und Sammlungen auf und bieten einen grundlegenden Überblick über die gespeicherten Daten.

Speziell entwickelte Software für Dateninventur

Über native Datenbank-Tools hinaus bietet speziell entwickelte Dateninventur-Software erweiterte Funktionen zur Verwaltung und Visualisierung von Datenassets. Diese Tools unterstützen oft mehrere Datenbanktypen und bieten tiefere Einblicke durch Datenerkennung, Klassifizierung und Datenherkunftsfunktionen.

DataSunrise

DataSunrise bietet eine breite Palette von Funktionen zur Verwaltung von Dateninventuren, einschließlich Aktivitätsüberwachung und Erkennung sensibler Daten. Durch die Nutzung spezieller Software zeigt sich ein deutlicher Vorteil gegenüber nativen oder nicht-kommerziellen Tools dank ihres umfangreichen Funktionsumfangs. Eine ordnungsgemäße Wartung und Prüfung des Dateninventars sind ebenfalls entscheidend. Spezielle Software integriert typischerweise alle notwendigen Tools für diese Aufgaben.

DataSunrise bietet auch eine intuitiv einfache webbasierte Benutzeroberfläche. Anfänger begreifen mühelos seine Hauptfunktionen.

Apache Atlas

Apache Atlas ist ein beliebtes Open-Source-Tool für Daten-Governance und Metadatenverwaltung in verschiedenen Datenumgebungen. Es ermöglicht den Benutzern umfassende Dateninventuren durch automatische Klassifizierung von Daten und Verwaltung von Metadaten.

Umgang mit Bilddaten in Dateninventuren

Bilddaten stellen besondere Herausforderungen für Dateninventurprozesse dar. Im Gegensatz zu Text- oder numerischen Daten erfordern Bilder Metadaten, um vollständig durchsuchbar und verwaltbar zu sein. Um ein Dateninventar für Bilddaten zu erstellen, müssen Sie Metadaten extrahieren. Möglicherweise müssen Sie auch Bildverarbeitungstechnologien verwenden, um den Bildinhalt zu etikettieren und zu kategorisieren.

Beispiel: Inventur von Bilddaten

Betrachten Sie eine Datenbank, die Bilddateien zusammen mit Metadaten in einem NoSQL-System wie MongoDB speichert. Eine Möglichkeit, das Suchen und Verwalten von Dateien zu vereinfachen, besteht darin, ein Skript zu verwenden. Das Skript kann Metadaten wie Dateigröße, Typ und Erstellungsdatum extrahieren. Sie können diese Metadaten in einer separaten Sammlung speichern. Erwähnenswert ist hier, dass DataSunrise eine integrierte Funktionalität zur Durchführung von OCR-Aufgaben zur Erkennung sensibler Daten bietet.

Implementierung eines Dateninventars

Die Implementierung eines Dateninventarprozesses umfasst mehrere wichtige Schritte:

1. Identifizierung aller Datenquellen.
2. Katalogisierung der Datentypen und -strukturen.
3. Analyse der Nutzungs- und Zugriffsmuster der Daten.
4. Implementierung von Tools und Skripten zur Automatisierung des Inventarprozesses.

Für eine SQL-Datenbank könnten Sie beispielsweise mit der Erstellung eines Benutzers speziell für Inventurzwecke beginnen:

CREATE USER 'inventory_user' IDENTIFIED BY 'password';

Dieser Benutzer kann dann Abfragen ausführen, um Daten zu katalogisieren, ohne die betriebliche Integrität der Datenbank zu beeinträchtigen.

Um die Ergebnisse der Dateninventur effektiv zu sammeln, zu automatisieren und zu visualisieren, können Sie diese prägnanten Schritte befolgen:

1. Datenerfassung: Identifizieren und katalogisieren Sie alle Datenquellen mithilfe von Skripten oder Dateninventur-Tools. Verwenden Sie für SQL-Datenbanken Abfragen zur Extraktion von Metadaten; für NoSQL-Datenbanken verwenden Sie Befehle zur Auflistung von Datenbanken und Sammlungen. Für Bilddaten sollten Sie relevante Daten aus Bildern mithilfe von OCR-Tools extrahieren.
2. Automatisierung: Richten Sie automatisierte Skripte ein oder verwenden Sie Dateninventur-Software wie DataSunrise oder Apache Atlas, um Ihren Datenkatalog regelmäßig zu aktualisieren. Verwenden Sie Cron-Jobs für periodische Bewertungen oder Trigger in Datenbanken, um Änderungen zu protokollieren.
3. Verwenden Sie Tools wie Tableau, Power BI oder benutzerdefinierte webbasierte Dashboards, um visuelle Darstellungen Ihrer Daten zu erstellen. Diese Visualisierungen können das Volumen, die Verteilung und die Arten von Daten in der Organisation darstellen und bieten Einblicke auf einen Blick.

Zur Verbesserung der Daten-Governance sollten Organisationen diesen Schritten folgen, um ein aktuelles und leicht zugängliches Inventar zu führen.

Schlussfolgerung

Effektives Datenmanagement beginnt mit einem gründlichen Dateninventar. Ihre Daten zu verstehen, zu wissen, wo Sie sie speichern, und zu wissen, wie Sie sie nutzen, kann Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Es kann Ihnen auch helfen, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und den Umgang mit Daten zu verbessern.

Moderne Organisationen müssen ein Dateninventar entweder mithilfe nativer Datenbank-Tools oder spezieller Software durchführen. Dieser Leitfaden bietet einen Ausgangspunkt für diejenigen, die Techniken zur Dateninventur in ihren Betrieb integrieren möchten.

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