Data-Inventar: Verstehen, Verwalten und Sichern Ihrer Datenressourcen

Einführung

In der heutigen datengetriebenen Landschaft ist es entscheidend, Ihre Datenressourcen effektiv zu verwalten und zu verstehen. Dieser Leitfaden erklärt das Konzept des “Data-Inventars.”

Data-Inventar ist eine methodische Vorgehensweise zur Organisation und zum Verständnis von Daten, die in verschiedenen Datenbanken und Speichersystemen gespeichert sind. Mit der Erstellung eines Datenressourcen-Inventars können Organisationen ihre Datenverwaltung und Entscheidungsprozesse verbessern.

Wir werden lernen, wie man Datenmanagement mit eingebauten Werkzeugen in gängigen Datenbanken und spezialisierter Software durchführt. Der Hauptfokus wird auf der Verwaltung verschiedener Datentypen, wie z.B. Bildern, liegen. Dieser Artikel hilft Ihnen, praktische Beispiele und Einblicke in die Analyse Ihrer eigenen Datenressourcen zu bekommen.

Was ist ein Data-Inventar?

Data-Inventar umfasst die Organisation und Untersuchung der Datenressourcen einer Organisation, um ihren Typ, Standort, Nutzung und Governance zu bestimmen. Dieser systematische Ansatz hilft Organisationen, ihre Daten effizient zu verwalten, Vorschriften zu erfüllen und ihre Daten für strategische Entscheidungen zu nutzen.

Die Bedeutung von Datenressourcen

Eine effektive Analyse von Datenressourcen bietet 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 Daten-Speicher- und Abrufprozessen.

Arbeitsabläufe in beliebten Datenbanken

SQL-basierte Systeme

Viele relationale Datenbanken wie MySQL und PostgreSQL bieten Werkzeuge und Befehle zur Durchführung von Data-Inventaren. Zum Beispiel kann man, um alle Datenbanken auf einem MySQL-Server aufzulisten, verwenden:

SHOW DATABASES;

Das Ergebnis wird eine Liste aller Datenbanken sein, die vom MySQL-Server verwaltet werden. Ebenso können PostgreSQL-Anwender eine Liste aller Datenbanknamen abrufen, indem sie verwenden:

\l

Data-Inventar mit SQL Server

SQL Server bietet eine Vielzahl von Werkzeugen für Data-Inventar. Mit Transact-SQL können Sie Metadaten abfragen, um Informationen über Datenbankobjekte zu erhalten. Beispielsweise können Sie, um Details über die Tabellen in einer Datenbank zu finden, verwenden:

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 handhaben Datenressourcen auf einzigartige Weise, da sie keine feste Struktur haben. Dies bedeutet, dass Benutzer Daten flexibler speichern und verwalten können.

Benutzer haben die Freiheit, die Struktur ihrer Daten nach Belieben zu definieren. Dies ermöglicht eine größere Anpassung und Flexibilität im Umgang mit Datenressourcen. 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.

Spezialisierte Software für Data-Inventar

Über native Datenbank-Tools hinaus bietet spezialisierte Data-Inventar-Software erweiterte Funktionen zur Verwaltung und Visualisierung von Datenressourcen. Diese Werkzeuge unterstützen oft mehrere Datenbanktypen und bieten tiefere Einblicke durch Datenerkennung, Klassifizierung und Datenherkunftsfunktionen.

DataSunrise

DataSunrise bietet eine breite Palette von Funktionen zur Verwaltung von Data-Inventar, einschließlich Aktivitätsüberwachung und Erkennung sensibler Daten. Die Nutzung spezialisierter Software hat sich gegenüber nativen oder nicht kommerziellen Tools aufgrund ihrer reichhaltigen Funktionsausstattung als vorteilhafter erwiesen. Auch eine ordnungsgemäße Wartung und Prüfung des Data-Inventars ist entscheidend. Spezialisierte Software integriert typischerweise alle notwendigen Werkzeuge für diese Aufgaben.

DataSunrise bietet auch eine intuitiv einfache webbasierte Benutzeroberfläche. Anfänger erfassen leicht die Hauptfunktionen.

Apache Atlas

Apache Atlas ist ein beliebtes Open-Source-Tool, das für Daten-Governance und Metadatenmanagement in verschiedenen Datenumgebungen entwickelt wurde. Es ermöglicht Benutzern, umfassende Data-Inventare durch automatische Klassifizierung von Daten und Verwaltung von Metadaten durchzuführen.

Umgang mit Bilddaten in Data-Inventaren

Bilddaten stellen einzigartige Herausforderungen für die Data-Inventarprozesse dar. Im Gegensatz zu Text- oder Zahlen-Daten erfordern Bilder Metadaten, um voll durchsuchbar und verwaltbar zu sein. Um ein Data-Inventar für Bilddaten zu erstellen, müssen Sie Metadaten extrahieren. Möglicherweise müssen Sie auch Bilderkennungstechnologien verwenden, um den Bildinhalt zu kennzeichnen und zu kategorisieren.

Beispiel: Inventar von Bilddaten

Betrachten Sie eine Datenbank, die Bilddateien zusammen mit Metadaten in einem NoSQL-System wie MongoDB speichert. Eine Möglichkeit, die Suche und Verwaltung der 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. Es sei hier erwähnt, dass DataSunrise eingebaute Funktionen zur Durchführung von OCR-Aufgaben für die Erkennung sensibler Daten enthält.

Implementierung von Data-Inventar

Die Implementierung eines Data-Inventar-Prozesses 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 Werkzeugen und Skripten zur Automatisierung des Inventarprozesses.

Für eine SQL-Datenbank könnten Sie damit beginnen, einen Benutzer speziell für Data-Inventar-Zwecke zu erstellen:

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 des Data-Inventars effektiv zu erfassen, zu automatisieren und zu visualisieren, können Sie diese prägnanten Schritte befolgen:

1. Datenerfassung: Identifizieren und katalogisieren Sie alle Datenquellen mithilfe von Skripten oder Tools für das Data-Inventar. Verwenden Sie für SQL-Datenbanken Abfragen, um Metadaten zu extrahieren; für NoSQL-Datenbanke verwenden Sie Befehle, um Datenbanken und Sammlungen aufzulisten. Für Bilddaten sollten Sie relevante Daten aus Bildern mithilfe von OCR-Tools extrahieren.
2. Automatisierung: Richten Sie automatisierte Skripte ein oder verwenden Sie Data-Inventar-Software wie DataSunrise oder Apache Atlas, um Ihren Datenkatalog regelmäßig zu aktualisieren. Verwenden Sie Cron-Jobs für regelmäßige Bewertungen oder Trigger in Datenbanken, um Änderungen zu protokollieren.
3. Visualisierung: Nutzen 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 gesamten Organisation darstellen und bieten Einblicke auf einen Blick.

Um die Daten-Governance zu verbessern, sollten Organisationen diese Schritte befolgen, um ein aktuelles und leicht zugängliches Inventar zu führen.

Fazit

Effektives Datenmanagement beginnt mit einem gründlichen Dateninventar. Ihre Daten zu verstehen, zu wissen, wo Sie sie speichern, und zu verstehen, wie Sie sie verwenden, 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 Data-Inventar entweder mit nativen Datenbankwerkzeugen oder spezialisierter Software durchführen. Dieser Leitfaden bietet einen Ausgangspunkt für diejenigen, die Data-Inventar-Techniken in ihren Betrieb verstehen und implementieren möchten.

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