Was ist ein Data Catalog – und warum ist er jetzt wichtig?
Ein Data Catalog (Datenkatalog) ist ein zentrales, organisiertes Verzeichnis aller Datenbestände in einem Unternehmen. Wie in einer Bibliothek werden hier Metadaten katalogisiert – also Informationen über die Daten: Herkunft, Format, Struktur und Nutzung.
In der heutigen datengetriebenen Welt stehen Unternehmen vor der Herausforderung, riesige und oft unübersichtliche Datenmengen zu verwalten.
In der Praxis löst der Katalog ein alltägliches Problem: Mitarbeitende suchen oft länger nach relevanten Daten, als sie für deren Analyse benötigen. Ein Data Catalog gibt ihnen Werkzeuge an die Hand, um Daten schnell zu finden, deren Vertrauenswürdigkeit zu bewerten und den Kontext zu verstehen. So steigen Effizienz und Datenqualität – und Compliance-Anforderungen lassen sich konsistent erfüllen.
Was bietet SAP in Datasphere – konkret?
Der SAP Datasphere Catalog ist tief in die SAP Datasphere integriert – also dort, wo Daten modelliert und konsumiert werden, entsteht auch ihre Dokumentation. Technische Metadaten aus verschiedensten SAP Datasphere-Objekten sowie aus der SAP Analytics Cloud werden automatisch erfasst; dank der Erweiterung um die BW-Bridge sind nun auch klassische BW-Objekte im Katalog sichtbar.
Seinen eigentlicher Mehrwert zeigt der Data Catalog, wenn technische Informationen mit fachlichem Kontext verknüpft werden: Assets lassen sich gezielt um Beschreibungen, Glossarbegriffe, KPIs und Tags ergänzen. So entsteht Transparenz über die Herkunft und Nutzung der Daten, unterstützt durch leistungsfähige Such- und Filterfunktionen sowie die visuelle Darstellung von Datenflüssen und Auswirkungen (Lineage und Impact).
Die klare Rollenverteilung sorgt für einen reibungslosen Betrieb: Katalog-Admins verbinden und kuratieren die Datenquellen, während Anwender gezielt nach relevanten Informationen suchen und diese im Kontext bewerten können.
Damit ist der SAP Datasphere Catalog weit mehr als eine reine Datenablage – er legt das Fundament für eine strukturierte, unternehmensweite Datenorganisation und fördert die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen.
Die Bausteine des Catalogs
Damit Data Catalogs wirken, benötigen sie klare Begriffe – und Konsistenz:
- Assets: Datenobjekte wie Tabellen, Views, Data Flows oder Stories aus der SAP Analytics Cloud, die im Katalog verwaltet werden und für Nutzer auffindbar sind.
- Terms/Glossar: Ein zentrales Repository für betriebswirtschaftliche Begriffe. Es sorgt für einheitliches Verständnis und kann mit Assets, KPIs und anderen Begriffen verknüpft werden.
- KPIs: Quantitative Kennzahlen, die Schwellenwerte, Berechnungsdetails und Typinformationen enthalten und mit anderen Katalogobjekten in Beziehung stehen.
- Datenprodukte: Eigenständige Datensätze, die über APIs bereitgestellt werden und aus Quellsystemen wie SAP S/4HANA Cloud stammen.
- Datenanbieter: Verantwortliche Personen oder Organisationen für die Datenprodukte im Katalog.
- Metadaten: Informationen wie Name, Beschreibung, Quellsystem und Erstellungsdatum eines Assets – Grundlage für die Bewertung und Nutzung.
- Lineage & Impact: Visualisierung der Herkunft und Auswirkungen eines Datenobjekts, hilfreich für Transparenz und Fehleranalyse.
- Tags: Klassifizierung von Assets in Kategorien, unterstützt durch ein hierarchisches Tagging-System.
In Summe entsteht ein Navigationssystem: Vom Geschäftsbegriff führt der Weg zur Kennzahl, von dort zu den technischen Objekten – und über Lineage zurück zur Quelle.
Kriterien und Match: Was kann der SAP Datasphere Catalog – und was (noch) nicht?
Die Kriterien für die Bewertung haben wir im Voraus definiert, basierend auf typischen Anforderungen aus Kundenprojekten und Best Practices. Auf dieser Grundlage stellen wir gegenüber, was der SAP Datasphere Catalog heute leistet – und wo aktuell noch Lücken bestehen.
| Kriterium | Match: Was kann der SAP Datasphere Catalog? | Gap: Was (noch) nicht? |
|---|---|---|
| SAP-Integration | Automatisches Harvesting/Monitoring von Metadaten aus SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud; BW-Unterstützung inkl. BW/4HANA/BW bridge-Objekte wird adressiert | Traditionelle On-Prem-Quellen werden nicht im selben Umfang geharvestet; Fokus primär auf SAP-Cloud-Quellen |
| Non-SAP-Integration | Kernfokus liegt auf SAP-Landschaft; Non-SAP wird eher über ergänzende Strategien/Tools adressiert | Breite, native Non-SAP-Konnektivität ist nicht Schwerpunkt des Katalogs |
| Cloud-Bereitstellung | Cloud-native Bereitstellung auf SAP BTP | Keine On-Premise-Variante des Catalogs |
| Data Lineage | Lineage/Impact-Analysen sind Teil des Katalogfunktionsumfangs | Spalten-/Feldebene lineage ist nicht allgemein dokumentiert als Standard; Schwerpunkt auf Objekt-/Datenprodukt-Ebene |
| Automatisches Metadaten-Harvesting | Automatisches Crawling/Harvesting aus Datasphere und SAC | Fachliche/semantische Anreicherung bleibt manuell (Glossar, KPIs, Tags) |
| Governance & Rollen | Zentrale Asset-Verwaltung, Glossar, KPI-Standardisierung; Rollenbasierter Zugriff im Produktkontext | Erweiterte Governance-Mechaniken (z. B. Transport-/Freigabeprozesse über Landschaften) werden nicht als vollumfänglich dokumentiert |
| Roadmap & Erweiterungen | Roadmap sieht Katalog-Erweiterungen vor, u. a. Erweiterung des Crawlings auf S/4HANA, HANA Cloud, ECC | Funktionsumfang abhängig von Umsetzung der Roadmap |
Wichtig: Die enge Verzahnung von SAP Datasphere als Teil der SAP Business Data Cloud (BDC) mit Databricks – und besonders mit dem Unity Catalog – erweitert die Möglichkeiten des Datasphere Data Catalogs deutlich. Dank dieser Integration können Unternehmen Daten, Metadaten und Governance über verschiedene Systeme hinweg einheitlich verwalten. Sie profitieren von umfassender Data-Governance, transparenter Datenherkunft (Lineage) und klarer Zugriffssteuerung für alle eingebundenen Datenprodukte und KI-Assets.
Ein echter Vorteil: Datenprodukte aus SAP Datasphere und Databricks sind zentral auffindbar und kombinierbar – auch für fortgeschrittene Analytics- und KI-Szenarien außerhalb klassischer SAP-Umgebungen, ganz ohne Medienbrüche oder kompliziertes Data Engineering.
Andere Lösungen – wann sind sie sinnvoll?
Die Welt der Datenkataloge ist vielfältig und längst nicht auf SAP-Produkte beschränkt. Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, ihre Datenlandschaften oft über verschiedene Plattformen, Cloud-Anbieter und On-Premise-Systeme hinweg zu organisieren und zu steuern. Für diese Anforderungen gibt es zahlreiche spezialisierte Lösungen am Markt, die je nach Ausgangslage und Zielsetzung sinnvoll sein können und zwar:
- Collibra Data Intelligence Cloud: Ideal für Unternehmen mit komplexen, heterogenen Datenlandschaften und hohen Anforderungen an Governance und Compliance. Allerdings ist Collibra kostenintensiv und die Einführung oft aufwendig.
- bluetelligence Enterprise Glossary: Besonders für SAP-zentrierte Unternehmen geeignet, die eine schnelle und kostengünstige Lösung zur systemübergreifenden Definition und Visualisierung von SAP-Metadaten suchen. Die Lösung bietet Lineage bis auf Feldebene und ein attraktives Preis-Leistungs-Verhältnis.
(mehr Informationen zum Enterprise Glossary von bluetelligence) - Open-Source-Kataloge (z. B. Data Hub): Für zentralisierte Sicht auf umfangreiche Datenbestände und Unternehmen, die auf Community-Lösungen setzen.
Welche Lösung am besten passt, hängt letztlich von den individuellen Anforderungen, der IT-Landschaft und den strategischen Zielen des Unternehmens ab.
Fazit
Der Data Catalog in SAP Datasphere ist ein zentraler Framework für modernes Metadaten-Management: Er schafft Transparenz, standardisiert Begriffe und KPIs und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen. Lineage- und Impact-Analysen sowie die zentrale Verwaltung liefern spürbaren Mehrwert im Alltag des Business.
Noch bestehende Lücken – etwa Feldebenen-Lineage oder breitere Extraktion aus klassischen SAP-Systemen – sind adressiert und auf der Roadmap. Entscheidend für den Erfolg bleibt die kontinuierliche Pflege und feste Verankerung in den Prozessen: Nur ein gelebter Katalog zahlt dauerhaft auf verlässliche, faktenbasierte Entscheidungen ein.
Mehr Informationen zum Data Catalog
Weitere Informationen zu den Vorteilen, der Implementierung und der Rolle von KI für den Data Catalog finden Sie auf Data Catalog – CubeServ
Für Rückfragen kommen Sie gerne auf einen unserer Experten in SAP Datasphere zu:
