Dawiso Data Products

Ein Datensatz sind die Daten. Ein Datenprodukt sind die Daten plus alles, was es für andere sicher wiederverwendbar macht: eine Beschreibung, die Bestandteile, aus denen es aufgebaut ist, ein Reifegrad, eine Klassifizierung wie „nur zur internen Verwendung“ und eine namentlich genannte Person dahinter. Dawiso hält das zusammen und gibt dem Produkt einen Zustand im Lebenszyklus, sodass Nutzer ein veröffentlichtes Produkt von einem noch entstehenden unterscheiden können.

Um drei Objekttypen: Domänen, Datenprodukte und Contracts. Domänen bündeln Produkte nach dem Geschäftsbereich, dem sie gehören, Produkte sind die Einheiten, die andere nutzen, und Contracts stehen zwischen einem Anbieter und einem Nutzer. Genau diese Form verhindert, dass aus einem Katalog eine flache Liste wird, in der sich niemand zurechtfindet.

Wie Daten zwischen zwei Datenprodukten fließen und unter welchen Bedingungen sie genutzt werden dürfen, mit klarem Anbieter und Nutzer auf beiden Seiten. Ein Contract ist also die schriftliche Antwort auf „wer darf sich darauf verlassen, und was haben wir zugesagt“ - genau das, was sonst im Gedächtnis einer einzelnen Person liegt, bis sie das Unternehmen verlässt.

Über den Data Market, einen Marktplatz zum Stöbern in den veröffentlichten Produkten statt eines Suchfelds über Rohtabellen. Sie können nach Plattform, nach Größe und nach dem Reifegrad des Datenprodukts filtern, und er zeigt Empfehlungen an. Die übliche Frage „gibt es so etwas nicht schon“ wird damit im Werkzeug beantwortet und nicht auf Slack.

Die Data Lineage der Datenprodukte zeigt die Beziehungen zwischen den Produkten: welche aus anderen aufgebaut sind und welche von ihnen abhängen. Folgen Sie ihr nachgelagert, um zu sehen, bei wem eine Änderung etwas bricht, und vorgelagert, um zu sehen, woraus eine Zahl besteht, der Sie misstrauen. Das größere Bild über die ganze Landschaft zeigt interaktive Data Lineage.

Dawiso verbindet sich mit Warehouses, Lakes, BI- und Pipeline-Werkzeugen und liest dort Metadaten - Strukturen, Definitionen und Beziehungen - nicht die Geschäftsdaten selbst. Databricks, Snowflake, Power BI und Keboola sind dokumentierte Beispiele, und On-premises-Quellen werden über die Dawiso Integration Runtime erreicht. Hier lohnt Genauigkeit, denn Metadaten aus einer Plattform zu lesen ist etwas anderes, als jemandem darin Zugriff zu gewähren. Die vollständige Liste steht auf der Seite zu den Connectors.

Es ist kein separates Produkt. Es läuft auf der Dawiso-Engine, die Sie schon haben - dort sitzen das Workflow-System, die Automatisierungsregeln und die API. Was die Plattform hinzufügt, ist die Experience-Ebene über dieser Engine. Wie die Pläne aufgebaut sind, steht unter Preise, und fragen Sie uns, was in Ihrem Mandanten freigeschaltet ist, bevor Sie mit einer einzelnen Funktion planen.