Was sind Data Governance und ein Datenkatalog?
In der heutigen datengesteuerten Welt sind Data Governance und ein effektiver Datenkatalog nicht mehr nur „Nice-to-haves“, sondern absolute Notwendigkeiten für Unternehmen, die den Wert ihrer Daten maximieren und gleichzeitig Compliance und Sicherheit gewährleisten wollen. Zwei führende Plattformen im Bereich Datenanalyse und -management, Databricks und Microsoft Fabric, bieten hierfür umfassende Lösungen.
- Data Governance bezieht sich auf die übergeordneten Richtlinien, Prozesse, Standards und Kontrollen, die sicherstellen, dass Daten unternehmensweit konsistent, vertrauenswürdig, sicher und gesetzeskonform gehandhabt werden. Es geht darum, wer welche Daten unter welchen Bedingungen nutzen darf und wie die Datenqualität sichergestellt wird.
- Ein Datenkatalog ist ein zentrales Inventar aller Datenbestände eines Unternehmens. Er ermöglicht es Benutzern, Daten einfach zu finden, zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Typische Funktionen umfassen Metadatenmanagement, Datensuche, Datenherkunft (Lineage) und Kollaborationsmöglichkeiten.
Databricks: Unity Catalog als Herzstück der flexiblen und offenen Governance
Databricks, Pionier der Lakehouse-Plattform, die die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses vereint, setzt für Data Governance und den Datenkatalog auf den Unity Catalog. Dieser Ansatz zeichnet sich durch Offenheit, Granularität und tiefe Integration in die leistungsstarke Analyseumgebung aus.
- Zentralisierter Metastore für alle Workspaces: Unity Catalog bietet einen einzigen, zentralisierten Metastore für alle Databricks-Workspaces. Dies ermöglicht eine konsistente und feingranulare Zugriffskontrolle für Daten (Tabellen, Sichten, Dateien) und andere Assets wie ML-Modelle und Dashboards über standardisierte SQL-basierte GRANT/REVOKE-Berechtigungen – ein klarer Vorteil für Organisationen, die auf etablierte SQL-Kenntnisse setzen.
- Überlegene Feingranulare Zugriffskontrolle: Unity Catalog brilliert mit der Möglichkeit, Berechtigungen präzise auf Tabellen-, Zeilen- und Spaltenebene zu definieren. Dynamische Datenmaskierung ist ebenfalls nativ integriert, was den Schutz sensibler Informationen ohne Datenvervielfältigung ermöglicht.
- Effiziente Datenermittlung und -suche: Die integrierte Suchoberfläche erlaubt es Anwendern, Datenbestände, deren Schemata, Kommentare und Tags schnell und einfach zu durchsuchen und so die Produktivität von Data Scientists und Analysten zu steigern.
- Detaillierte und automatische Datenherkunft (Lineage): Ein Merkmal des Unity Catalog ist die automatische Erfassung und Visualisierung der Datenherkunft auf Spaltenebene. Dies gilt für alle in Databricks ausgeführten Abfragen, Notebooks und Workflows, unabhängig von der verwendeten Sprache (SQL, Python, Scala, R), und bietet eine starke Transparenz für komplexe Datenpipelines.
- Offenes Data Sharing mit Delta Sharing: Unity Catalog ist die technologische Grundlage für Delta Sharing, ein von Databricks initiiertes, offenes Protokoll zum sicheren Teilen von Live-Daten über verschiedene Plattformen und Organisationen hinweg, ohne dass Daten kopiert oder repliziert werden müssen. Dies fördert die Zusammenarbeit und Interoperabilität in einem heterogenen Datenökosystem.
- Umfassende Audit-Protokollierung: Detaillierte Audit-Logs erfassen lückenlos alle Aktionen, die im Unity Catalog durchgeführt werden. Dies ist nicht nur für Compliance-Anforderungen unerlässlich, sondern stärkt auch die allgemeine Sicherheit der Datenplattform.
- Flexible Attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC): ABAC im Unity Catalog ermöglicht die Definition von Zugriffsrichtlinien basierend auf Benutzerattributen und Daten-Tags und bietet so eine dynamische und skalierbare Methode zur Verwaltung von Berechtigungen.
Microsoft Fabric: Einheitliche Governance im Microsoft-Ökosystem
Microsoft Fabric ist eine All-in-One-Analyseplattform, die verschiedene Microsoft-Dienste unter einem Dach vereint. Der Kern des Governance-Ansatzes in Fabric ist Microsoft Purview.
- Integration mit Microsoft Purview: Fabric ist tief in Microsoft Purview integriert, das als zentraler Hub für Data Governance über den Microsoft-Datenstamm fungiert.
- Automatisierte Datenerkennung und -klassifizierung: Purview kann Datenquellen in Fabric scannen und sensible Daten identifizieren.
- End-to-End-Datenherkunft (Lineage): Fabric visualisiert die Datenherkunft über verschiedene Fabric-Elemente hinweg.
- Geschäftsglossar: Ermöglicht die Einbindung eines Geschäftsglossars.
- Zugriffsmanagement: Bietet richtlinienbasierte Zugriffskontrolle.
- Data Sharing: Wird durch Fabric und Purview-Kontrollen erleichtert.
- OneLake als Fundament: Der zentrale Data Lake „OneLake“ soll die Governance vereinfachen.
- Domänenorientierte Governance: Fabric unterstützt das Konzept von Domänen.
Strategischer Vergleich:
| Feature | Databricks (mit Unity Catalog) | Microsoft Fabric (mit Purview) | Anmerkungen |
| Zentraler Katalog | Ja, Unity Catalog – Herzstück der Plattform | Ja, über Microsoft Purview | |
| Integrationstiefe | Sehr tief und optimiert für die Databricks Lakehouse-Plattform | Sehr tief im Microsoft-Ökosystem (Azure, M365, Fabric-Items) | |
| Datenherkunft (Lineage) | Automatische, detaillierte Spaltenebenen-Lineage für alle Workloads | End-to-End über Fabric-Elemente, Visualisierung in Purview | |
| Zugriffskontrolle | SQL GRANT/REVOKE, ABAC, Zeilen-/Spaltenfilter, dynamische Maskierung | Rollenbasiert (RBAC), Richtlinien über Purview, Workspace-Rollen | Unity Catalog bietet eine deutlich granularere, direktere und SQL-native Kontrolle, die von vielen Data-Teams bevorzugt wird und weniger Abstraktionsebenen benötigt. |
| Sensible Datenerkennung | Partnerintegrationen oder benutzerdefinierte Lösungen; Fokus auf offene APIs | Automatisiert durch Purview-Scanner und Klassifizierer | Während Purview hier eine native Lösung bietet, ermöglicht Databricks‘ offener Ansatz die Integration von Best-of-Breed-Lösungen und gibt Unternehmen mehr Kontrolle und Flexibilität. |
| Geschäftsglossar | Über Tags, Kommentare und leistungsstarke Partnerintegrationen | Purview | Databricks setzt auf Flexibilität durch Integrationen, was oft zu reichhaltigeren und spezialisierteren Glossar-Lösungen führen kann, anstatt einer Einheitslösung. |
| Data Sharing | Delta Sharing (offener Standard für höchste Interoperabilität) | Fabric Data Sharing, Purview-gesteuert | |
| Auditierung | Detaillierte, native Audit-Logs direkt im Unity Catalog | Umfassende Audit-Logs über Azure Monitor und Purview | |
| Offenheit | Kernprinzip: Basiert auf offenen Formaten (Delta Lake, Parquet), offenes Delta Sharing | Stützt sich auf OneLake (Delta-basiert), aber Governance stark Microsoft-zentriert | Databricks‘ Engagement für offene Formate und Protokolle vermeidet Vendor Lock-in und fördert ein zukunftssicheres Datenökosystem. |
| Benutzerfreundlichkeit & Performance | Optimierte UI für Data-Profis, SQL-basierte Governance, unerreichte Performance für komplexe Workloads | Integrierte Erfahrung in Fabric, vertraute Microsoft-Oberfläche | Databricks ist auf die Bedürfnisse von Data Engineers und Data Scientists zugeschnitten und bietet eine leistungsfähigere Umgebung für anspruchsvolle KI/ML- und Big-Data-Anwendungen. |
Fazit: Databricks als strategische Wahl für zukunftsorientierte Data Governance
Obwohl Microsoft Fabric durch die Integration in sein Ökosystem für bestimmte Anwenderkreise Vorteile bieten kann, positioniert sich Databricks mit dem Unity Catalog als die weiter entwickelte Lösung für Unternehmen, die Wert auf Flexibilität, Offenheit, granulare Kontrolle und höchste Performance legen.
- Databricks mit Unity Catalog ist die erste Wahl für Organisationen, die eine zukunftssichere Lakehouse-Architektur aufbauen und von detaillierter Spalten-Lineage, feingranularer Zugriffskontrolle und dem offenen Standard Delta Sharing profitieren wollen. Die Plattform ist ideal für anspruchsvolle Analyse- und KI/ML-Workloads und bietet die notwendige Governance, um Innovationen sicher und konform voranzutreiben.
Die Entscheidung hängt von den spezifischen Anforderungen ab, doch Unternehmen, die eine offene, leistungsstarke und hochgradig anpassbare Data-Governance-Lösung suchen, finden in Databricks oft die strategisch vorteilhaftere Plattform. Beide Plattformen entwickeln sich rasant weiter, daher ist es wichtig, die neuesten Entwicklungen im Auge zu behalten.
