Ein renommierter deutscher Automobilhersteller stand vor der dringenden Herausforderung, Transparenz über seine zahlreichen Datenobjekte und deren Beziehungen zueinander zu schaffen. Ziel war es, diese in einer sogenannten Datenlandkarte darzustellen. Dabei war die Aufgabe nicht nur komplex, sondern auch zeitkritisch, da die Daten in einem Datenkatalog abgebildet werden sollten.
Die effektive Nutzung von Data-Catalog-Tools war entscheidend, um die Daten schneller verfügbar zu machen und damit den Nutzwert der Daten signifikant zu erhöhen. Diese Aufgabe erforderte eine gezielte, betriebswirtschaftlich orientierte Strategie und hoch entwickelte Technologien.
Um den spezifischen Anforderungen des Kunden gerecht zu werden, haben wir einen umfassenden Ansatz verfolgt, der zunächst die Bedürfnisse potenzieller Nutzer eines Data-Catalogs genau erfasste. Durch Interviews mit ungefähr 15 Stakeholdern wurden Anforderungen anhand von User Stories und Personas analysiert und anschließend gemeinsam bewertet und priorisiert.
Wir haben auch eine Shortlist von potentiellen Data-Catalog-Tools erstellt und eine umfassende Liste von funktionalen und nicht-funktionalen Evaluationskriterien entwickelt, die speziell auf die Bedürfnisse des Automobilherstellers zugeschnitten waren. Unter Berücksichtigung der Gewichtung dieser Kriterien wurden die Data-Catalog-Tools systematisch bewertet, wobei die neuesten Technologien und betriebswirtschaftlichen Strategien im Bereich der Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz eingesetzt wurden.
Die koordinierten Bemühungen führten zu überzeugenden Ergebnissen. Die Anforderungen der Stakeholder wurden erfolgreich in User Stories analysiert und in den funktionalen Bewertungskriterien berücksichtigt. Insgesamt vier potenzielle Data-Catalog-Tools wurden anhand von 100 präzisen Kriterien untersucht und bewertet.
Schließlich wurde ein Data-Catalog für die Verprobung im Rahmen eines Proof of Concepts ausgewählt, mit der Option, nachgelagert einen PoC eines weiteren Tools durchzuführen.
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