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01 | 2015 NEWS

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Im Datendschungel

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Im Datendschungel Metadatenmanagement – Thema gelöst oder doch noch Handlungsbedarf? von Markus Nicklas An Artikeln mit Beschreibungen und Erfahrungsberichten zum Thema Metadaten und Metadatenmanagement herrscht kein Mangel – zumeist im Kontext von Business Intelligence oder Data Governance –, und auch in der NEWS 01/2014 1 haben wir bereits auf die innovativen Einsatzmöglichkeiten von Metadaten zur Unterstützung der Businessanalyse und Spezifikation in Datawarehouse-Projekten aufmerksam gemacht. Zudem bietet der Markt eine Vielzahl von Standardlösungen, die zumindest damit werben, ein umfassendes und konsistentes Metadatenmanagement zu ermöglichen. Das Thema, so will es scheinen, wurde mittlerweile hinreichend umgesetzt. Dies spiegelt auch die Ersteinschätzung des Umsetzungsstands zum Thema Metadatenmanagement in den Instituten wider. Eine tiefer gehende Befragung im Rahmen unserer aktuellen, in Kooperation mit dem Handelsblatt erstellen Studie banking insight. BCBS 239 – Überregulierung oder Impuls für ein richtungsweisendes Risikomanagement? zeichnet jedoch – zumindest teilweise – ein anderes Bild: Je intensiver die Beschäftigung mit dem Thema in den jeweiligen Instituten erfolgte, desto kritischer fiel die Selbsteinschätzung aus. 4 I NEWS 01/2015

Top-Story t Metadaten beschreiben nicht nur Daten Der Begriff „Metadaten“ wird häufig als „Daten über Daten“, also Beschreibungen zu Daten, definiert. Diese Definition, so prägnant sie auch ist, gibt jedoch nur einen Teil der Reichweite des Themas Metadaten wieder. Neben den Beschreibungen von Tabellen und Attributen durch Informationen wie etwa technische Formate, fachliche Bedeutung, Wertebereiche oder mögliche Ausprägungen müssen für ein vollständiges Metadatenmanagement zwingend auch Beschreibungen zu Datenflüssen erfolgen. Datenflüsse – Metadaten „zwischen Daten“ Datenflüsse entstehen immer dann, wenn Daten von einer Architekturebene in eine andere Architekturebene transferiert werden. Hierbei handelt es sich häufig nicht um einfache Eins-zu-eins- Übernahmen. Stattdessen erfolgen Filterungen, Aggregationen und Transformationen oder Kombinationen daraus. > > Filterung: Datensätze mit bestimmten Ausprägungen werden nicht weiter berücksichtigt, zum Beispiel werden Objektsicherheiten mit Länderschlüssel Deutschland nicht weiterverarbeitet. > > Aggregation: Mehrere Datensätze mit gleichem Schlüssel werden zu einem neuen Datensatz verdichtet, zum Beispiel werden alle Buchungen auf ein Konto zum Saldo summiert. > > Transformation: Die durchzuführende Geschäftslogik beschreibt, wie aus Eingangsdaten ein Ergebnisdatum erzeugt wird. Zum Beispiel erfolgt abhängig von der Geschäftsart ein Ab- oder Aufschlag auf den anzusetzenden Geschäftswert. 1 Daten über Daten – Ballast oder Vorteile durch Metadaten, Markus Nicklas, NEWS 01/2014. Filterungen und Aggregationen werden dabei, wie bereits aus den Beispielen hervorgeht, auf Datensatzebene beschrieben. Das heißt: Zur Befüllung einer Zieldatentabelle in einer höher liegenden Architekturschicht werden zunächst die benötigten Quelldatentabellen identifiziert und im Anschluss daran Filterkriterien für beizubehaltende oder nicht weiter zu verwendende Datensätze fachlich beschrieben und technisch spezifiziert. Nachfolgend wird der fachliche Schlüssel gekennzeichnet, über den gegebenenfalls Aggregationen durchgeführt werden müssen. Für die zu aggregierenden Informationen werden Aggregationsfunktionen wie zum Beispiel SUMME, ANZAHL, MIN, MAX, Durchschnitt oder Median definiert. Auf Feld- beziehungsweise Attributebene werden dann die granularsten Transformationsvorschriften beschrieben. Ein Datenfluss auf Attributebene besteht daher immer aus einem Zielattribut und kann mehrere eingehende Quellattribute besitzen. Diese eingehenden Quellattribute können über einfache (z. B. Bildung einer Prüfziffer per Quersumme) oder komplexe Funktionen und Logiken (z. B. Errechnung LGD) zur Zielinformation verarbeitet werden. Die vollständige Metadatenerfassung zu bestehenden oder geplanten Datenflüssen ermöglicht sogenannte Data-Lineage-Analysen, die unter anderem einen erheblichen Anteil zur Erfüllung der BCBS-239-Anforderungen leisten können. Vollständige Data Lineage Wurden die Datenflüsse zwischen sämtlichen Architekturebenen vollständig erfasst, kann mit einer Abfrage (im msgGillardon-Tool MetaMaster „Impact Analyse“) eines beliebiges Attributs dessen Data Lineage nachverfolgt werden. Abbildung 1 visualisiert die Bedeutung von Data Lineage: Angezeigt werden sämtliche mit einem Attribut über Datenflüsse verbundenen weiteren Attribute. Somit kann auf Knopfdruck ein Geflecht von Wechselwirkungen über Architekturschichten hinweg dargestellt werden – eine wesentliche Fähigkeit, wenn es darum geht, die in BCBS 239 formulierten Anforderungen zur Risikoaggregation beziehungsweise den Aggregations- und Ermittlungsverfahren transparent zu machen. NEWS 01/2015 I 5

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