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Metadaten
Metadaten lassen sich für Data Health und Data Governance nutzen, weil sie standardisiert ausgewertet werden können. Nutzungsdaten sind ein zentraler Ansatzpunkt bei der Überarbeitung von Dashboards und Datenprodukten, weil sie zeigen, ob diese überhaupt verwendet werden. Measure Killer nutzt Metadaten, um zu prüfen, ob Spalten, Tabellen und Measures tatsächlich in den Reportdateien verwendet werden.
Aliase
Metadata Meta-Daten
Kernaussagen
- Process Mining übersetzt in Systemen gespeicherte Daten in Prozessschritte und erzeugt so ein digitales Abbild aller historischen Prozessabläufe.
- Für Rückschreibungen mit Power Table wird empfohlen, eine eigene Datenbank anzulegen statt die automatisch erstellte Metadaten-Datenbank zu verwenden.
- Power Table eignet sich nach Einschätzung des Testers vor allem für Master Data Management mit Excel-ähnlicher Bearbeitung.
- Will sich ein Unternehmen auf Power BI als BI-Standard konzentrieren statt auf weitere Lösungen, sollte dies mit den Fachbereichen abgestimmt werden, unter anderem um Stammdaten wie Lieferantendaten zu standardisieren.
- Beim automatischen Übersetzen von Spaltennamen ins Deutsche kommen nicht immer die richtigen Begriffe heraus, weil der Assistent kein Glossar im Hintergrund hat.
- Spaltenbeschreibungen lassen sich in Power BI sowohl in der Modellansicht als auch in der TMDL-Ansicht hinterlegen.
- Im beschriebenen Zielbild soll der Fachbereich seine Datenprodukte über ein konzeptuelles Geschäftsmodell selbst definieren.
- Dateningenieure sollen laut Volker Nürnberg keinen Code mehr schreiben, der selbst etwas tut, sondern nur noch Code, der Code generiert und mit Metadaten arbeitet.
- Ein Teilnehmer empfiehlt, die per INFO-Funktionen abrufbaren Metadaten eines Semantic Models an eine KI zu übergeben, um datenschutzkonform bessere Measure-Vorschläge zu erhalten.
- Metadaten lassen sich für Data Health und Data Governance nutzen, weil sie standardisiert ausgewertet werden können.
- Nutzungsdaten sind ein zentraler Ansatzpunkt bei der Überarbeitung von Dashboards und Datenprodukten, weil sie zeigen, ob diese überhaupt verwendet werden.
- Measure Killer nutzt Metadaten, um zu prüfen, ob Spalten, Tabellen und Measures tatsächlich in den Reportdateien verwendet werden.
- Power BI kann über DAX-INFO-Funktionen bereits viele Metadaten direkt aus dem Modell auslesen.
- Ein vollständiges Metadatenkonzept sollte neben technischen Informationen auch einen Business Layer mit Ansprechpartnern und Datenherkunft umfassen.
- Für den Einstieg reicht eine einfache SharePoint-Liste als minimalistischer Datenkatalog völlig aus, anstatt lange über das perfekte Tool zu diskutieren.
- Ein von Anfang an zu detailliert geplanter Datenkatalog mit sehr vielen Pflichtfeldern führt in der Praxis eher zur Ablehnung durch die Nutzer.
- Eine minimalistische Metadatenliste mit den drei Spalten Name, Beschreibung und Datenablage bringt bereits einen großen Nutzen bei geringem Aufwand.
- Fehlende Beschreibungen von Measures in Power BI führen dazu, dass verschiedene Personen dieselbe Kennzahl unterschiedlich benennen und berechnen.
- Kleinere Unternehmen profitieren oft schneller von Metadaten-Initiativen, weil sie Prozesse und Abstimmungen schneller anpassen können als Großkonzerne.
- Metadaten liefern Informationen über Datenmodelle, Nutzerkompetenzen und Nutzung, die in den reinen Daten selbst nicht sichtbar sind.
- Aus Metadaten zu Datenmodellen lässt sich ableiten, wie gut ein Team mit Daten umgeht und wo Schulungsbedarf besteht.
- Im Projekt orchestrierten etwa acht bis neun Fabric-Pipelines mit einer metadatengetriebenen Architektur rund 600 Quelltabellen zu 150 Zieltabellen.
- Process Mining wertet Log- und Transaktionsdaten aus, um Abweichungen vom idealen Prozess sichtbar zu machen, und soll mittlerweile auch in Power Automate Einzug gehalten haben.
- Ein zentrales Hindernis für Metadaten-Initiativen ist, dass Unternehmen das Thema für unnötig kompliziert halten und stattdessen in Tool- und Lizenzdiskussionen abgleiten.
- Der einfachste erste Schritt für eine BI-Abteilung ist, Measure Killer anzuhängen und innerhalb von rund zehn Minuten einen ersten Status zu Datenqualität und Nutzung zu erhalten.
- Bevor Werkzeuge eingeführt werden, sollte im eigenen BI-Team abgefragt werden, ob das Thema Metadaten überhaupt bekannt ist.
- Durch die Analyse von Metadaten im Fabric-Tenant lässt sich erkennen, wenn Nutzer wiederholt neue, redundante Datenmodelle statt bestehender Berichte aufbauen.
- Alexander Dean findet, dass Datenkataloge von Drittanbietern nur selten wirklich funktionieren, wobei Collibra ("Kolibra") bisher die beste, aber nicht perfekte Plattform sei.
Dokumente
- Metadaten als Superkraft
- Vorbereiten der Daten für KI
- Daten-WG Life-Update | Fabric Architekturen
- Microsoft Fabric Shortcut Transformation erklärt: Updates im Praxistest
- Open Mirroring in Microsoft Fabric – Daten replizieren ohne ETL | Fabric Tutorial
- TMDL Magie: Multi Parameter Tabelle - Feldparameter Next Level! | Power BI Tutorial
- Power BI: (Vertriebs-) Regionen in Azure Maps
- Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?
- Microsoft Fabric — Einsteiger-Guide
- Mythos Data Vault und richtig große Modelle
- BI Thinkers Talk nr.67
- Fabric Planning unboxing
- GxP Talk - Testing im GxP-Umfeld
- Daten-WG Deep Dive Financial Reporting pt.4
- BI Thinkers Talk n.73
- Unboxing MCP Server for Power BI Modelling
- BI Thinkers Talk nr.68
- Daten-WG 2026 Lineup
- Daten-WG Thinkers Talk n61
- Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q4
- Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 6
- Daten-WG Deep Dive: AI on top of BI
- BI Thinkers Talk n.74
- 10 Jahre Power BI
- Excel mit Microsoft Fabric Shortcut Transformation nutzen (inkl. Schema-Mismatch erklärt)
Nachbarthemen
- Microsoft Fabric
- Power BI
- Lakehouse
- SQL
- Warehouse
- KI
- Fabric Capacity
- Refresh
- OneLake
- Delta Lake
- Datenmodellierung
- Reporting
- Notebook
- Datenqualität
- DAX
Hinweise
Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video.