Datenkatalog mit Microsoft Purview: So schaffst Du Transparenz über eure BI- und DWH-Landschaft
Zusammenfassung
Als BI-Leiter verlierst du in wachsenden DWH-Landschaften den Überblick über Datenquellen und Lineage. Der Microsoft Purview Datenkatalog schafft Transparenz, indem er Metadaten zentral scannt, klassifiziert und durchsuchbar macht – essenziell für verlässliche KI in Fabric und Power BI.
- Registriere Quellen wie OneLake, DWH und Power BI, starte Scans und organisiere in Governancedomänen.
- Erstelle Datenprodukte für gruppierte Tabellen mit voller Data Lineage auf Spaltenebene.
- Integriere Datenqualitätsscores für priorisierte Verbesserungen.
- Praxisbeispiel CETIN: Teams sparen Wochen durch selbstständigen Zugriff auf saubere Gold-Daten.
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Nach diesem Blog verstehst Du, wie Du Microsoft Purview als Data‑Governance/BI‑Leiter praktisch einsetzt.
Als Data Governance- oder BI-Leiter kennst du das Problem: Deine BI- und DWH-Landschaft wächst, Datenquellen vermehren sich, und Teams verlieren den Überblick. Microsoft Purview Datenkatalog schafft hier Transparenz, indem er Metadaten aus allen Quellen – lokal, Cloud oder SaaS – zentral erfasst und durchsuchbar macht. So findest du schnell die richtigen Daten für Reports und Analysen, ohne stundenlanges Suchen.
Genau jetzt ist das Thema relevant, da KI-Anwendungen in Fabric und Power BI verlässliche Daten voraussetzen. Ohne Katalog riskierst du Fehlentscheidungen durch unklare Herkunft oder Qualität. Wir zeigen dir, wie du mit Microsoft Purview Datenkatalog eine einheitliche Sicht auf deine Landschaft aufbaust und den Nutzen für dein Team maximierst.
Grundlagen: Was bringt der Microsoft Purview Datenkatalog?
Der Microsoft Purview Datenkatalog basiert auf der Data Map, die Datenquellen automatisch scannt, klassifiziert und katalogisiert. Er erfasst Metadaten wie Struktur, Herkunft (Data Lineage) und Qualität. Für dich als Leiter bedeutet das: Dein Team sieht auf einen Blick, wo sensible Daten lagern und wie sie fließen – von Rohdaten im DWH bis zu Power BI-Reports. Praktischer Nutzen: Analysten bauen schneller auf vertrauenswürdigen Gold-Daten in OneLake auf, ohne IT-Hilfe.
Typische Herausforderungen in BI- und DWH-Landschaften
In vielen Projekten sehen wir, dass Teams doppelte Analysen machen oder falsche Quellen nutzen, weil niemand die Lineage kennt. Sensible Daten bleiben unentdeckt, Compliance wird zum Albtraum. Ohne Katalog verliert dein BI-Team Zeit mit E-Mail-Ketten statt mit Insights. Der Microsoft Purview Datenkatalog löst das, indem er alles zentral abbildet – auch Power BI-Assets als Datenprodukte.
Lösungsansätze: So setzt du den Katalog ein
Registriere Quellen wie DWH, OneLake oder Power BI, starte Scans für Metadaten und organisiere in Governancedomänen (z. B. Finanzen, Marketing). Erstelle Datenprodukte, die Tabellen gruppieren – dein Controller findet so alle Verkaufsdaten an einem Ort und baut direkt in Excel weiter. Data Lineage zeigt Spaltenebene: Sieh, wie Bronze-Daten zu Silver und Gold werden. Integriere Datenqualität, um Scores zu tracken und Schwächen zu priorisieren.
Praxisbeispiel: Transparenz beim Kunden
In einem Kunden-Projekt haben wir Purview in eine Fabric-Umgebung integriert. Das BI-Team dokumentiert nun Reports als Data Products, mit voller Lineage. Ergebnis: Analysten greifen selbstständig auf saubere Daten zu, Abweichungen in Dashboards werden upstream nachverfolgt. Dein Team spart Wochen pro Quartal und baut Vertrauen in KI-gestützte Forecasts auf.
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