Data Catalogs im Vergleich: Alation, Collibra und Co

Data Catalog Vergleich

In dem Blog Post werden wir die wichtigsten und bekanntesten Anbieter von Data Catalog Lösungen nennen und kurz darauf eingehen. Somit erreichst du einen Überblick und lernst die bekanntesten Lösungen kennen.

Wenn Du mehr zu Data Catalog erfahren möchtest, haben wir einen ausführlichen Artikel dazu geschrieben. Alles rund um Data Catalogs

Alation

Alation ist eine führende Data Governance-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, den vollen Wert ihrer Daten zu erschließen. Dank leistungsstarker Machine Learning-Algorithmen bietet Alation eine intuitive Suche, die es Nutzern ermöglicht, in Sekundenschnelle relevante Daten zu finden und zu verstehen.

Key-Features von Alation

• Intelligente Suche: Finde Daten mühelos über eine natürliche Spracheingabe und profitiere von personalisierten Empfehlungen.
• Aktive Governance: Verbessere die Zusammenarbeit zwischen Datenbesitzern und Verbrauchern und stelle sicher, dass Daten korrekt genutzt werden.
• Zentrale Wissensbasis: Schaffe einen zentralen Ort für alle Metadaten, um das Verständnis der Daten im gesamten Unternehmen zu fördern.
• Skalierbarkeit: Passe Alation an die wachsenden Bedürfnisse deines Unternehmens an und integriere es nahtlos in deine bestehende IT-Landschaft.

Mit Alation kannst du deine Data Governance optimieren, die Datenqualität verbessern und fundierte Entscheidungen auf Basis verlässlicher Daten treffen.

Was unterscheidet Alation von anderen Data Catalog Tools?

• Fokus auf den Nutzer: Alation wurde von Grund auf mit dem Ziel entwickelt, die Benutzererfahrung zu maximieren.
• Machine Learning: Durch den Einsatz von Machine Learning lernt Alation kontinuierlich dazu und verbessert so die Suchergebnisse und Empfehlungen.
• Kollaboration: Alation fördert die Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeitern und ermöglicht es, gemeinsam an Daten zu arbeiten.

Für wen ist Alation geeignet?

Alation eignet sich für Unternehmen jeder Größe, die ihre Daten effektiv verwalten und nutzen möchten. Besonders profitieren davon Unternehmen mit großen Datenmengen und komplexen Datenlandschaften.

Website: https://www.alation.com

Amundsen Lyft

Amundsen, benannt nach dem norwegischen Entdecker Ronald Amundsen, ist ein von Lyft entwickelter Datenentdeckungs- und Metadaten-Motor.

Durch die zentrale Katalogisierung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Bereitstellung detaillierter Metadaten ermöglicht Amundsen eine effiziente Datenanalyse und unterstützt datengetriebene Entscheidungen.

Key-Features von Amundsen Lyft

• Datenentdeckung: Finden Sie schnell relevante Daten über eine einfache Textsuche und erweiterte Filteroptionen.
• Metadatenmanagement: Erstellen und verwalten Sie detaillierte Metadaten zu Ihren Daten, um deren Bedeutung und Kontext zu erfassen.
• Popularitätsbasierte Suche: Entdecken Sie häufig verwendete Daten und Best Practices.
• Detaillierte Datenansichten: Navigieren Sie einfach durch komplexe Datenstrukturen und erhalten Sie umfassende Informationen zu Ihren Daten.

Vorteile von Amundsen Lyft

• Erhöhte Produktivität: Beschleunigen Sie Ihre Datenanalyse und treffen Sie schnellere Entscheidungen.
• Verbesserte Zusammenarbeit: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Geschäftsanwendern.
• Flexibilität: Passen Sie Amundsen an Ihre individuellen Anforderungen an.
• Open Source: Profitieren Sie von einer großen und aktiven Community.

Website: https://www.amundsen.io

Apache Atlas

Apache Atlas ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform für die Metadatenverwaltung, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre komplexen Datenlandschaften zu verstehen und zu verwalten. Durch die Erstellung und Verwaltung von Metadaten ermöglicht Atlas eine verbesserte Datenqualität, erleichtert die Suche nach relevanten Daten und unterstützt die Datenanalyse.

Key-Features von Apache Atlas

• Metadatenverwaltung: Erstellen und verwalten Sie detaillierte Metadaten zu Ihren Daten, um deren Bedeutung und Kontext zu erfassen.
• Datenvisualisierung: Visualisieren Sie komplexe Beziehungen zwischen Ihren Daten, um Muster und Trends zu erkennen.
• Datenqualität: Gewährleisten Sie eine hohe Datenqualität durch die Definition und Durchsetzung von Datenstandards.
• Skalierbarkeit: Apache Atlas ist flexibel und skalierbar, sodass es an die wachsenden Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst werden kann.
• Community: Profitieren Sie von einer großen und aktiven Community, die zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der Plattform beiträgt.

Anwendungsbeispiele Apache Atlas

• Data Governance: Definieren Sie Richtlinien und Standards für die Nutzung von Daten.
• Datenintegration: Verbinden Sie Daten aus verschiedenen Quellen und erstellen Sie einen einheitlichen Datenkatalog.
• Data Lineage: Verfolgen Sie die Herkunft und Transformation von Daten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg.

Warum Apache Atlas?

• Open Source: Kostenlos nutzbar und anpassbar an individuelle Anforderungen.
• Flexibel: Kann in bestehende IT-Landschaften integriert werden.
• Skalierbar: Geeignet für Unternehmen jeder Größe.
• Aktive Community: Große und engagierte Community für Support und Weiterentwicklung.

Website: https://atlas.apache.org/#/ 

Collibra

Collibra ist eine führende Datenkatalogisierungsplattform, die Unternehmen dabei hilft, ihre Daten zu vereinen, zu verstehen und zu nutzen. Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen in einer zentralen Plattform bietet Collibra einen umfassenden Überblick über die gesamte Datenlandschaft.

Key-Features von Collibra

• Datenvereinheitlichung: Collibra überbrückt Silos und schafft einen zentralen Anlaufpunkt für alle Daten, von der Quelle bis zur Anwendung.
• Integrierte Governance: Mit integrierten Governance- und Datenschutzfunktionen sorgt Collibra für die Einhaltung von Compliance-Vorschriften und schützt sensible Daten.
• Benutzerfreundlichkeit: Das intuitive Interface ermöglicht es Benutzern aus verschiedenen Bereichen, ohne großen Aufwand auf die benötigten Daten zuzugreifen.
• Flexibilität: Collibra passt sich an die individuellen Anforderungen jedes Unternehmens an und kann in bestehende IT-Landschaften integriert werden.
• Skalierbarkeit: Die Plattform wächst mit den Anforderungen des Unternehmens und kann auch für große Datenmengen eingesetzt werden.

Anwendungsbeispiele

• Datenqualität: Collibra hilft bei der Identifizierung und Behebung von Datenqualitätsproblemen.
• Compliance: Die Plattform unterstützt Unternehmen bei der Erfüllung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO.
• Datenanalyse: Collibra ermöglicht eine schnellere und einfachere Datenanalyse durch die Bereitstellung relevanter Daten

Website: https://www.collibra.com/us/en

Cogniti (früher Aginity)

Aginity heiß jetzt Coginiti. Dieser Schritt wurde unternommen, um die umfassende Natur der Plattform besser widerzuspiegeln, die über reine Datenkatalogisierung hinausgeht.

Coginiti ist eine innovative Plattform, die weit über die traditionellen Funktionen eines Data Catalogs hinausgeht. Durch die Kombination von Datenkatalogisierung und Analysemanagement ermöglicht Aginity Unternehmen, ihre Daten effizienter zu nutzen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Key-Features von Coginiti

• Zentrale Verwaltung von Daten und Analysen: Konsolidieren Sie alle Ihre Daten und Analysen in einer einzigen Plattform.
• Analytische Logik: Schreiben Sie Ihre Analysen einmal und nutzen Sie sie überall wieder – für mehr Effizienz und Konsistenz.
• Benutzerfreundliche Oberfläche: Navigieren Sie intuitiv durch Ihre Daten und Analysen.
• Starke Governance-Funktionen: Gewährleisten Sie die Qualität und Sicherheit Ihrer Daten.
• Flexibilität: Passen Sie Aginity an Ihre individuellen Anforderungen an.

Vorteile von Coginiti

• Erhöhte Produktivität: Beschleunigen Sie Ihre Datenanalyse und treffen Sie datenbasierte Entscheidungen schneller.
• Verbesserte Zusammenarbeit: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Data Engineers und Analysten.
• Geringere Time-to-Market: Bringen Sie Ihre Produkte und Dienstleistungen schneller auf den Markt.
• Höhere Datenqualität: Gewährleisten Sie eine hohe Datenqualität durch zentrale Verwaltung und Validierung.

Website: https://www.coginiti.co

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data.world

data.world ist eine innovative Cloud-basierte Plattform für Data Catalogs, die speziell für moderne Dateninfrastrukturen entwickelt wurde. Mit data.world können Unternehmen ihre Daten zentral verwalten, entdecken und nutzen.

Key-Features von data.world

• Leistungsstarker SearchBuilder: Finden Sie schnell und einfach relevante Daten über eine intuitive Suchfunktion mit zahlreichen Filtermöglichkeiten.
• Automatisierte Datenerkennung: Identifizieren Sie automatisch sensible Daten und schützen Sie diese entsprechend.
• Flexible Datenmodellierung: Erstellen Sie benutzerdefinierte Metadatenfelder, um Ihre Daten detailliert zu beschreiben und zu kategorisieren.
• Kollaboration: Arbeiten Sie effizient mit Ihren Kollegen zusammen und teilen Sie Erkenntnisse.
• Integrationen: Integrieren Sie data.world nahtlos in Ihre bestehende Datenlandschaft.

Vorteile von data.world

• Erhöhte Produktivität: Beschleunigen Sie Ihre Datenanalyse und treffen Sie datenbasierte Entscheidungen schneller.
• Verbesserte Datenqualität: Gewährleisten Sie eine hohe Datenqualität durch automatisierte Prüfungen und Metadatenverwaltung.
• Compliance: Unterstützen Sie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
• Skalierbarkeit: Passen Sie data.world an die wachsenden Anforderungen Ihres Unternehmens an.

Website: https://data.world

DataHub

DataHub ist eine leistungsstarke, Open-Source-Plattform für die Metadatenverwaltung, die speziell für moderne Datenlandschaften entwickelt wurde. Ursprünglich von LinkedIn und acryldata entwickelt, unterstützt DataHub Unternehmen dabei, ihre Daten zu verstehen, zu verwalten und zu nutzen.

Key-Features von DataHub

• Skalierbare Architektur: DataHub ist für ständig wachsende Datenmengen und komplexe Datenlandschaften ausgelegt. Die Architektur ermöglicht es Unternehmen, ihre Metadatenverwaltungsprozesse flexibel zu skalieren.
• Föderierte Data Governance: Etablieren Sie eine einheitliche Datengovernance über verschiedene Systeme hinweg und gewährleisten Sie eine hohe Datenqualität.
• Umfassende Datenentdeckung: Finden Sie schnell und einfach die gesuchten Daten über eine intuitive Suchfunktion, die auch nach verwandten Begriffen und Tags sucht.
• Data Lineage: Verfolgen Sie die Herkunft von Daten und verstehen Sie, wie sie transformiert wurden.
• Flexible Integration: Integrieren Sie DataHub nahtlos in Ihre bestehende Dateninfrastruktur und profitieren Sie von einer wachsenden Anzahl von Plugins und Connectors.
• Aktive Community: Profitieren Sie von einer großen und engagierten Community, die zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der Plattform beiträgt.

Website: https://datahubproject.io

Alex Solutions

Alex Solutions ist ein leistungsstarker, technologieunabhängiger Data Catalog, der Unternehmen dabei hilft, ihre Datenlandschaft zu ordnen, zu verstehen und zu nutzen. Durch die Integration von Alex Solutions in Ihre bestehende IT-Infrastruktur gewinnen Sie eine umfassende Übersicht über Ihre gesamten Datenbestände.

Key-Features von  Alex Solutions

• Geschäftsglossar: Definieren Sie klare Begriffe und verknüpfen Sie diese mit Ihren Daten, Prozessen und Geschäftszielen.
• Datenprofilierung: Erhalten Sie detaillierte Einblicke in die Struktur, Qualität und den Inhalt Ihrer Daten.
• Intelligentes Tagging: Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Daten automatisch mit relevanten Tags zu versehen und die Suche zu beschleunigen.
• Datenherkunft: Verfolgen Sie die Herkunft Ihrer Daten nach und gewährleisten Sie eine hohe Datenqualität.
• Flexible Integration: Integrieren Sie Alex Solutions nahtlos in Ihre bestehenden Systeme, wie Datenbanken, Data Lakes, BI-Tools und Data Governance-Lösungen.
• Benutzerfreundliche Oberfläche: Navigieren Sie intuitiv durch Ihre Daten und finden Sie schnell die Informationen, die Sie benötigen.

Website: https://alexsolutions.com

Cambridge Semantics Anzo

Cambridge Semantics Anzo ist eine innovative Plattform für die Datenentdeckung und -integration, die es ermöglicht, interne und externe Datenquellen, einschließlich Cloud- oder On-Premise-Datenlakes, zu verbinden und zu harmonisieren.

Anzo verwendet fortschrittliche Graphenmodelle, um komplexe Beziehungen zwischen Daten zu visualisieren und zu analysieren. Diese semantische Schicht ermöglicht eine tiefgreifende Geschäftskontextualisierung und erleichtert die Entdeckung von versteckten Zusammenhängen.

Die Plattform bietet umfangreiche Funktionen zur Datenbereinigung, -transformation und -validierung. Benutzer können beispielsweise Daten standardisieren, konvertieren und bereinigen, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen.

Anzo ermöglicht es Benutzern, schnell und einfach verborgene Erkenntnisse in ihren Daten zu entdecken. Durch die intuitive Benutzeroberfläche und die leistungsstarken Suchfunktionen können komplexe Datenlandschaften effizient durchsucht und analysiert werden.

Key-Features von Anzo

‍Graphenbasierte Datenmodellierung: Darstellung komplexer Beziehungen zwischen Daten in Form von Graphen. Visuelle Exploration von Datenverbindungen

Datenintegration: Verknüpfung verschiedener Datenquellen (strukturiert, unstrukturiert), Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Systemen, Schaffung eines einheitlichen Datenbildes

Datenbereinigung und -transformation: Standardisierung, Konvertierung und Bereinigung von Daten, Erstellung von Datenqualitätsprofilen, Sicherstellung einer einheitlichen Datenbasis

Datenentdeckung und -suche: Intuitive Suche nach Informationen über komplexe Datenlandschaften, Nutzung natürlicher Sprache für die Suche, Schnellere und effizientere Datenanalyse

Maschinelles Lernen: Vorbereitung von Daten für Machine Learning-Modelle, Automatisierung von Feature Engineering, Beschleunigung von Machine Learning-Projekten

Website: https://cambridgesemantics.com

Cloudera

Cloudera Navigator ist eine leistungsstarke Data Governance-Lösung, speziell entwickelt für Hadoop-Umgebungen. Sie ermöglicht Benutzern eine intuitive Suche und Exploration ihrer Hadoop-Daten über eine benutzerfreundliche Oberfläche. Dabei können Daten nach verschiedenen Kriterien wie Namen, Tags, Beschreibungen oder Metadaten filtern und finden.

Als integraler Bestandteil von Cloudera Enterprise bietet Navigator eine nahtlose Integration in die gesamte Hadoop-Plattform und ermöglicht eine umfassende Verwaltung der Datenlandschaft.

Navigator ermöglicht die zentrale Verwaltung von Metadaten, einschließlich benutzerdefinierter Tags und Kommentare. Dies erleichtert die Nachverfolgung der Datenherkunft, die Klassifizierung nach Geschäftsbereichen und die Einhaltung von Compliance-Vorschriften. Durch die Kombination von Datenentdeckung, Optimierung, Überwachung und Metadatenverwaltung unterstützt Navigator Unternehmen bei der Verbesserung der Datenqualität und der Effizienz ihrer Datenverarbeitung.

Key Features von Cloudera

Website: https://de.cloudera.com

Dawiso

Dawiso ist eine Softwareplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten zu verwalten und zu nutzen. Sie bietet eine Reihe von Funktionen, darunter einen Datenkatalog, eine interaktive Datenabstammung und ein Geschäftsglossar. Dawiso kann auch dazu verwendet werden, Datenprodukte zu erstellen und die Datenarchitektur zu dezentralisieren.

Key Features von dawiso

• Datenkatalog und Metadaten-Management: Dawiso ermöglicht die Speicherung verschiedener Metadatentypen, von technischen Datenplattformen bis hin zu operativen und geschäftlichen Metadaten. Die Plattform verfügt über eine fortschrittliche Suchmaschine mit dynamischen Filtern, Volltextindexierung und Fuzzy-Logik. Zur vereinfachten Navigation bietet Dawiso Wissensgrafen, die einen schnellen Überblick über alle verwandten Datenbestände geben.
• Integrationen und Konnektoren: Dawiso bietet Metadaten-Scanner für verschiedene Datenbanken wie Snowflake, Microsoft SQL, Oracle, Teradata, Postgres und Azure Data Lake. Die Plattform kann mit PowerBI, Tableau und Qlik integriert werden. Zudem werden Scanner für ETL-Tools wie DBT, WhereScape, Coalesce.io, VaultSpeed und BigEval unterstützt.
• Automatisierung und Aktualisierung: Dawiso verwendet geplante Scanner, um Metadaten automatisch zu importieren und zu analysieren. Benutzer können die Häufigkeit der Scans für einzelne Datenbanken oder Tabellen anpassen, um die Aktualität kritischer Daten sicherzustellen.
• Datendemokratisierung und Zusammenarbeit: Dawiso erleichtert die Verbindung zwischen technischen Metadaten und Geschäftswissen, was die Datendemokratisierung fördert. Die Plattform dient als einheitliche Quelle für Daten- und Analyse-Assets und bietet einen zentralen Ort für die Entdeckung und das Verständnis der Unternehmensdaten.
• Technische Aspekte: Dawiso bietet eine Datenbank-API, die die Integration von Dawiso-Daten in andere Systeme ermöglicht (Teil des Enterprise-Preisplans). Die Plattform ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und zu verwalten.
• Unterstützung und Ressourcen: Dawiso bietet eine ständig wachsende Wissensbasis, Tutorials und Dokumentation. Zusätzliche Unterstützung wird durch einen Chatbot und ein Benutzerforum geboten.

Website: https://www.dawiso.com/‍

denodo

Denodo ist eine führende Datenmanagement-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre heterogenen Datenlandschaften zu vereinheitlichen und zu erschließen. Neben umfassenden Funktionen für Datenintegration und -virtualisierung bietet Denodo auch ein leistungsstarkes Metadaten-Management, das eine zentrale Suche und Entdeckung von Daten ermöglicht.

Durch die Erstellung detaillierter Datenprofile und die Visualisierung von Datenbeziehungen unterstützt Denodo die Gewährleistung von Datenqualität und -governance. Als Pionier im Bereich der Datenvirtualisierung ermöglicht Denodo es Unternehmen, eine logische Datenansicht zu erstellen, ohne dass physische Datenkopien erforderlich sind. Dadurch wird Self-Service-Business-Intelligence und eine schnelle Bereitstellung von Daten für analytische Anwendungen ermöglicht. Denodo bedient Kunden aus verschiedenen Branchen und Größenklassen und bietet eine flexible Lösung für die Herausforderungen des modernen Datenmanagements.

Key Features von denodo

• Metadaten-Management: Denodo bietet eine zentrale Plattform zur Verwaltung von Metadaten aus verschiedenen Datenquellen, was eine bessere Übersichtlichkeit und Suchbarkeit der Daten ermöglich.
• Datenentdeckung: Durch die intuitive Benutzeroberfläche und die leistungsstarke Suchfunktion können Benutzer Daten einfach finden und verstehen, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu benötigen.
• Datenqualität: Denodo unterstützt die Gewährleistung von Datenqualität durch die Erstellung von Datenprofilen und die Visualisierung von Datenbeziehungen.
• Datenvirtualisierung: Als Kernkompetenz von Denodo ermöglicht die Datenvirtualisierung eine flexible und agile Datenintegration ohne die Notwendigkeit, physische Datenkopien zu erstellen.
• Self-Service-BI: Denodo unterstützt die selbstständige Analyse von Daten durch Business-Anwender, indem es eine einfache und intuitive Schnittstelle für den Zugriff auf Daten bietet.
• Integration in bestehende Systeme: Denodo kann nahtlos in bestehende IT-Landschaften integriert werden und bietet eine Vielzahl von Konnektoren für verschiedene Datenquellen.
• Skalierbarkeit: Denodo ist in der Lage, mit wachsenden Datenmengen und komplexen Datenlandschaften umzugehen und bietet eine hohe Skalierbarkeit.
• Leistungsfähigkeit: Denodo zeichnet sich durch eine hohe Performance bei der Bereitstellung von Daten für analytische Anwendungen aus.

Website: https://www.denodo.com/en

Erwin

erwin ist eine umfassende Datenmanagement-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten zu verstehen, zu verwalten und zu nutzen. Als leistungsstarker Data Catalog ermöglicht erwin eine zentrale Sicht auf alle Unternehmensdaten, indem er physische Metadaten mit spezifischen Geschäftsbegriffen verknüpft. Durch die Integration von Metadaten aus verschiedenen Quellen und die Visualisierung komplexer Abhängigkeiten bietet erwin eine solide Grundlage für Datenentdeckung, -analyse und -governance.

Key Features von erwin

• Umfassendes Metadaten-Management: Vereinheitlichung und Verwaltung von Metadaten aus unterschiedlichen Quellen.
• Zentrales Geschäftsglossar: Schaffung einer gemeinsamen Sprache für Daten innerhalb der Organisation.
• Datenlineage: Visualisierung der Herkunft und des Verlaufs von Daten.
• Datenqualität: Unterstützung bei der Gewährleistung der Datenqualität durch Datenprofilierung und -validierung.
• Governance-Funktionen: Durchsetzung von Datenrichtlinien und Kontrolle des Datenzugriffs.
• Integration in die Unternehmensarchitektur: Verknüpfung von Daten mit Geschäftsprozessen und Anwendungen.

erwin zeichnet sich durch seine umfassenden Governance-Funktionen und die enge Integration in die Unternehmensarchitektur aus. Dadurch ermöglicht es Unternehmen, eine vertrauenswürdige und konsistente Datenbasis zu schaffen, die für datengetriebene Entscheidungen genutzt werden kann.

Website: https://www.erwin.com/de-de/products/erwin-data-catalog/

IBM Watson Catalog

IBM Watson Knowledge Catalog ist eine innovative Lösung für die Datenentdeckung und -verwaltung, die auf künstlicher Intelligenz basiert. Mithilfe von Watson-Technologien ermöglicht der Katalog eine selbständige und intuitive Suche nach Daten und maschinellen Lernmodellen. Benutzer können unabhängig vom Speicherort auf Daten zugreifen, diese pflegen und teilen.

Key Features von IBM Watson Knowledge Catalog

• KI-gestützte Datenentdeckung: Automatische Erkennung und Klassifizierung von Daten mithilfe von natürlichen Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen.
• Echtzeit-Datenvirtualisierung: Flexibler Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen ohne zeitaufwendige Datenintegrationsprozesse.
• Automatische Metadatenerzeugung: Erstellung umfassender Metadaten, die die Suche und das Verständnis von Daten erleichtern.
• Dynamische Datenmaskierung: Schutz sensibler Daten durch automatische Maskierung bei Bedarf.
• InstaScan: Automatisierte Analyse unstrukturierter Daten zur Identifizierung von Risiken und zur Verbesserung der Datenqualität.

IBM Watson Knowledge Catalog ist eng in das IBM-Ökosystem integriert und bietet eine nahtlose Integration in IBM Cloud Pak for Data. Dadurch können Unternehmen von den Vorteilen der Watson-Plattform profitieren und ihre Daten für fortgeschrittene Analysen und Machine Learning nutzen.

Website: https://www.ibm.com/products/knowledge-catalog

Qlik Catalog

Qlik Catalog ist eine zentrale Plattform für die Verwaltung und Bereitstellung von Unternehmensdaten. Er bietet einen sicheren und zugänglichen Katalog aller für Analysen verfügbaren Daten, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind.

Key Features von Qlik Catalog

• Self-Service-Marktplatz: Benutzer können einfach und intuitiv nach benötigten Daten suchen, diese auswählen und für ihre Analysen exportieren.
• Automatische Datenbereitung: Qlik Catalog automatisiert viele zeitaufwändige Aufgaben der Datenaufbereitung, wie Datenprofiling, Datenbereinigung und Datenkonvertierung.
• Umfassende Metadaten: Automatisch erzeugte Metadaten ermöglichen eine schnelle und genaue Suche nach relevanten Daten.
• Integration in Qlik Sense: Nahtloser Übergang von der Datenentdeckung zur Analyse in Qlik Sense und anderen Analysewerkzeugen.

Durch seine intuitive Benutzeroberfläche und die leistungsstarken Automatisierungsmöglichkeiten ermöglicht Qlik Catalog eine schnelle und effiziente Datenbereitstellung für die gesamte Organisation. Dies unterstützt Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihren Wettbewerbsvorteil zu stärken.

Website: https://www.qlik.com/de-de/products/catalog-and-lineage

SAP Data Intelligence Cloud

SAP Data Intelligence ist eine leistungsstarke und flexible Datenmanagement-Plattform, die Unternehmen dabei unterstützt, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Angetrieben von künstlicher Intelligenz ermöglicht sie die nahtlose Integration, Verarbeitung und Analyse von vielfältigen Datenquellen.

Key Features von SAP Data Intelligence

• KI-gestützte Datenverarbeitung: Automatisierung von Aufgaben wie Datenaufbereitung, Feature Engineering und Modellentwicklung mithilfe von Machine Learning.
• Datenorchestrierung: Erstellung und Verwaltung komplexer Datenpipelines über verteilte Architekturen.
• Metadatenmanagement: Zentrale Verwaltung von Metadaten für eine bessere Datenqualität und Governance.
• Vielseitige Datenverarbeitung: Unterstützung von strukturierten, unstrukturierten und semi-strukturierten Daten, einschließlich Text, Bild, Video und IoT-Daten.
• Integration in das SAP-Ökosystem: Nahtlose Verbindung mit anderen SAP-Lösungen für eine end-to-end Datenmanagement-Lösung.

Mit SAP Data Intelligence können Unternehmen ihre Daten effektiv nutzen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Die Plattform bietet eine flexible und skalierbare Lösung für die Herausforderungen des modernen Datenmanagements.

Website: https://www.sap.com/products/technology-platform/data-intelligence.html

Tableau Catalog

Tableau Catalog bietet einen zentralen und umfassenden Überblick über alle in Tableau verwendeten Daten. Durch die automatische Zusammenführung aller Datenquellen in einer übersichtlichen Liste ermöglicht Tableau Catalog einen schnellen und einfachen Zugriff auf die benötigten Informationen.

Key Features von Tableau Catalog

• Self-Service-Datenentdeckung: Benutzer können ohne IT-Unterstützung nach Daten suchen und diese für ihre Analysen auswählen.
• Umfassende Metadaten: Detaillierte Informationen über die Herkunft, die Qualität und die Nutzung der Daten unterstützen bei der Auswahl der richtigen Datenquelle.
• Verbesserte Datenqualität: Durch die Transparenz der Datenherkunft und die Möglichkeit zur Überprüfung der Datenqualität wird die Vertrauenswürdigkeit der Analysen erhöht.
• Integration in Tableau: Nahtlose Integration in die gesamte Tableau-Plattform für eine konsistente Benutzererfahrung.
• Governance: Unterstützung bei der Datenverwaltung und -governance durch die Bereitstellung einer zentralen Übersicht und die Nachverfolgbarkeit von Änderungen.

Mit Tableau Catalog können Unternehmen eine vertrauenswürdige und zuverlässige Datenbasis schaffen, die für datengetriebene Entscheidungen genutzt werden kann.

Website: https://www.tableau.com/de-de/products/add-ons/catalog

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Welches Tool ist nun das Richtige?

Sich zwischen der Vielzahl an Data Catalog Tools zu entscheiden, ist gar nicht so einfach. Das Tool muss in das bestehende Tool-Stack passen, aber auch zur Organisationsform, zur Architektur und zur Kultur des Unternehmens.

Suchst du Unterstützung bei der Auswahl des richtigen Tools für deine Datenanalyse? Dann bist du bei The Data Institute genau richtig!

Wir sind eine renommierte Beratungsfirma im Datenbereich, die Unternehmen dabei hilft, durch datenbasierte Erkenntnisse Produktinnovationen voranzutreiben und ihre Markenbildung zu stärken.

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