Spectrum Discovery gibt Ihnen die Kontrolle, die Sie benötigen, um genaue und rechtzeitige datengesteuerte Einblicke in Ihr Geschäft zu geben. Mit Spectrum Discovery können Sie Datenmodelle entwickeln, den Fluss von Daten von der Quelle bis zur Geschäftsanwendung verfolgen und die Qualität Ihrer Daten durch Profilerstellungen bewerten. Mit diesen Einblicken können Sie die Datenressourcen identifizieren, die für die Beantwortung bestimmter Geschäftsfragen, für die Anpassung und Optimierung von Prozessen zur Verbesserung der Nützlichkeit und Konsistenz von Daten in Ihrem gesamten Geschäft und für die Behebung von Datenproblemen verwendet werden.
Öffnen Sie für den Zugriff auf Spectrum Discovery einen Webbrowser und navigieren Sie zu:
http://server:port/discovery
Dabei steht Server für den Servernamen oder die IP-Adresse Ihres Spectrum Technology Platform-Servers und Port für den HTTP-Port. Der HTTP-Port ist standardmäßig auf 8080 eingestellt.
Spectrum Discovery-Funktionen sind in folgende Bereiche unterteilt: Erkennung, Modellierung, Profilerstellung sowie Datenfluss-Analyse.
Erkennung
Metadaten geben den zugehörigen Daten einen Kontext, was sie besser verständlich macht. Dies hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Aus diesem Grund stellen die meisten Unternehmen, die es mit großen Datenmengen zu tun haben, auf Metadatenverwaltung um.
- Besseres Verständnis der Geschäftsdaten, ihrer Erstellung, Änderung und der damit verbundenen Geschäftsregeln.
- Einfache Suche nach bestimmten Daten in den verschiedenen Datasets im gesamten Unternehmen
- Upstream- und Downsteam-Verfolgung der Daten, um zu erfahren, wie sich eine Änderung auf die Verbindung und den Workflow auswirkt
- Sicherstellung der Datenqualität: Da Metadaten Daten definieren, stellt ihre korrekte Verwaltung die Korrektheit und Konsistenz der Daten sicher. Dies ist der Schlüssel zum Identifizieren von fehlerhaften Daten und zum Verhindern von Datenbankintegritätsproblemen.
Wie „Erkennung“ Ihnen bei der Verwaltung von Metadaten hilft
Die Seite Katalog von Spectrum Discovery bietet Ihnen eine einheitliche Ansicht aller konfigurierten Verbindungen. Sie können die Assets aus all diesen Verbindungen erkennen und folgende Aufgaben für die erkannten Metadaten ausführen:
- Suche nach bestimmten Assets (Relation, Spalte oder Ansicht) in den erkannten Verbindungen
- Hinzufügen von Tags zu Assets, um ihnen einen relevanten Kontext zu geben und sie später leicht zugänglich zu machen.
Glossar definieren
Damit Daten in einem organisatorischen Kontext sinnvoll sind, müssen sie konsistent, kontextbezogen und transparent sein. Benutzer in der gesamten Organisation müssen einheitliche Informationen über die Definition und Herkunft der Daten haben, die sie verwenden. Der beste Weg, um dies zu erreichen, ist es, gemeinsam Definitionen, Richtlinien und Regeln für die Datenverwaltung über Workflows und Genehmigungen auf mehreren Ebenen festzulegen.
Die Seite Glossar definieren in Spectrum Discovery ermöglicht Ihnen dies mit einer intuitiven, benutzerfreundlichen Oberfläche.
- Benutzerfreundlichkeit
- Business Glossary hilft Ihnen bei der Suche nach den erforderlichen Daten, ohne die Relationen, Spaltennamen, Felder und Metadaten als primär festlegen zu müssen.
- Transparenz
- Die Daten werden mit ihrem vollständigen Kontext und ihrer Herkunft bereitgestellt, sodass Sie ihnen ohne Zweifel vertrauen können.
- Beseitigt Konflikte, Verwirrungen
- Sie haben einen umfassenden Überblick über alle Geschäftsbegriffe mit den dazugehörigen Daten und Metadaten. Dadurch werden alle Konflikte in Bezug auf Bedeutung und Verwendung vermieden.
- Schnelle, leistungsstarke, einfache Suche
- Die erweiterten Suchfunktionen gestalten die Suche schnell, einfach und leistungsstark. Sie können jeden Aspekt der Daten verwenden, einschließlich Beziehungen, Tags und Attribute, um sie zu durchsuchen.
Wegen dieser leistungsstarken Funktionen ist „Glossar definieren“ am besten für Ihre geschäftlichen Anforderungen geeignet, wenn Sie mit Daten arbeiten und durch inkonsistente Definitionen im gesamten Unternehmen behindert werden. Wenn Sie nicht in der Lage sind, die richtigen Daten zur richtigen Zeit zu finden und die Unterschiede in der Datendefinition in verschiedenen Abteilungen auszugleichen, gestaltet sich das Arbeiten chaotisch. Letztendlich untergräbt dies auch das Vertrauen in Ihre Daten.
Modellierung
In der Ansicht „Modellierung“ können Sie physische und logische Datenmodelle erstellen und diese in einem Modellspeicher bereitstellen. Dadurch wird ein Abstraktionslayer für die zugrunde liegenden Datenquellen auf dem Spectrum Technology Platform-Server erstellt.
Mit einem physischen Modell werden die Datenbestände Ihrer Organisation auf aussagekräftige Weise organisiert. Ein physisches Modell ermöglicht es Ihnen, Daten aus einzelnen Tabellen, Spalten und Ansichten zu extrahieren, um eine einzelne Ressource zu erstellen, mit der Sie anschließend Daten für logische Modelle bereitstellen oder Profile erstellen können.
Ein logisches Modell definiert die Objekte, an denen Ihr Unternehmen interessiert ist, und die Attribute dieser Objekte. Zudem definiert ist, in welcher Beziehung diese Objekte zueinander stehen. Ein logisches Modell für einen Kunden könnte beispielsweise Attribute für den Namen und das Geburtsdatum enthalten. Es könnte auch in einer Beziehung zu einem Privatadressenobjekt stehen, das Attribute für Adresszeilen, den Ort und die Postleitzahl enthält. Sobald Sie die Attribute des Objekts definiert haben, an dem Ihr Unternehmen interessiert ist, können Sie den Attributen des logischen Modells physische Datenquellen zuordnen. Dadurch werden die bestimmten Datenbestände identifiziert, mit denen dieses Attribut aufgefüllt wird.
Profilerstellung
Bei der Datenprofilerstellung werden Ihre Datensätze aus allen Datenquellen gescannt – unabhängig von Umfang und Komplexität. Dabei werden Probleme in Bezug auf Korrektheit, Vollständigkeit und Gültigkeit in den Daten ermittelt und Maßnahmen zur Problembehebung vorgeschlagen. Dadurch wird die Qualität und Nutzbarkeit Ihrer Daten mit sehr geringem manuellen Aufwand verbessert.
Vorteile der Datenprofilerstellung- Es ist der erste Schritt, um Ihre Daten zu analysieren und vorherzusagen, wie viel Aufwand erforderlich ist, um sie nutzbar zu machen
- Ihr Vertrauen in den Ihnen vorliegenden Datensatz wird gestärkt
- Dies ist einer der obligatorischen Schritte, um die Kontrolle über Ihre Unternehmensdaten zu übernehmen und diese im gesamten Unternehmen zu verwenden.
Scorecard
Überwachung ist einer der unverzichtbaren Aspekte von Data Governance und guter Entscheidungsfindung. Durch die ständige Überwachung der Datenqualität können Sie Maßnahmen ergreifen, um die Konsistenz, Zuverlässigkeit und Genauigkeit Ihrer Daten zu verbessern. Scorecards helfen Ihnen, die Qualität Ihrer Daten zu messen und Scorecards zuzuweisen, indem Sie von Ihnen definierte Schlüsselmatrizen nachverfolgen. Ihr Datenzustand wird in grafischer Form dargestellt. Dies macht Bewertungen für Sie noch einfacher und schneller.Trends
Trends helfen Ihnen, die Verbesserung der Qualität Ihrer Daten über einen bestimmten Zeitraum zu messen. Bei einer Fusion zwischen zwei Unternehmen (Unternehmen A und Unternehmen B) muss Unternehmen A beispielsweise Kundendaten von Unternehmen B in sein System migrieren. Es führt zu Beginn des Prozesses eine Scorecard mit den Daten aus, um die Qualität zu prüfen. Diese Bewertung kann daraufhin nach jeder Bereinigung erfolgen. Trends zeichnen ein Diagramm basierend auf Ihren letzten Ausführungen oder für einen bestimmten Datumsbereich, um Ihnen ein klareres Bild des Verbesserungsindex zu geben.
Datenfluss-Analyse
Die Ansicht „Datenfluss-Analyse“ zeigt an, wie Daten aus Datenquellen in Datenziele und über Spectrum Technology Platform-Flüsse übertragen werden. Datenfluss-Analysen bilden ähnliche Konzepte, die unterschiedliche Wege zur Nachverfolgung des Datenflusses beschreiben.
Die Funktion Herkunft zeigt an, woher Daten stammen. Sie können mithilfe dieser Funktion den Pfad der Daten bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen. Dabei werden alle Systeme angezeigt, die die Daten auf dem Pfad verarbeiten und speichern, z. B. in Form von Spectrum Technology Platform-Datenflüssen, -Datenbanken und -Dateien.
Die Funktion Wirkungsanalyse zeigt an, wohin die Daten weitergeleitet werden, und sie zeigt die Systeme an, die von den Daten einer ausgewählten Datenressource abhängen. Sie können mithilfe dieser Funktion die Flüsse, Datenbanken und Dateien anzeigen, die eine Datenressource auf direkte oder indirekte Weise verwenden. Die Betrachtung der Wirkungsanalyse ist hilfreich, um zu verstehen, welche Auswirkungen die Änderung einer Datenbank, einer Datei oder eines Flusses auf die Prozesse und Systeme hat, die die Daten verwenden.
Spectrum Discovery kann die Datenfluss-Analyse in einem einzigen Diagramm anzeigen, in dem der komplette Datenfluss von der Quelle bis zum Ziel dargestellt wird. Sie können auch nur die Herkunft oder nur die Wirkung anzeigen. Wenn Sie die Datenfluss-Analyse von Daten zusammen anzeigen, können Sie Probleme in Ihren Datenprozessen lokalisieren und Upgrades und Änderungen für Ihre Datenprozesse planen.