Data Catalog

Ein vollständig verwalteter, äußerst skalierbarer Dienst für die Datenermittlung und Metadatenverwaltung

Google Cloud kostenlos testen
  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Daten mit einer einfachen, aber leistungsstarken Attributsuchoberfläche lokalisieren

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Technische Metadaten automatisch synchronisieren und schematisierte Tags für geschäftliche Metadaten erstellen

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Sensible Daten automatisch durch DLP-Einbindung (Data Loss Prevention, Schutz vor Datenverlust) in der Cloud taggen

  • action/check_circle_24px Erstellt mit Sketch

    Sofortiger Zugang und anschließende Skalierung ohne das Einrichten und Verwalten einer Infrastruktur

Vorteile

Vereinfachte Ermittlung von Daten jeglichen Umfangs

Unterstützen Sie alle Nutzer im Team beim Suchen und Taggen von Daten mit einer leistungsstarken Benutzeroberfläche, die mit derselben Suchtechnologie wie Gmail erstellt wurde, oder über API-Zugriff. Data Catalog ist vollständig verwaltet und Sie können problemlos starten und skalieren.

Einheitliche Ansicht aller Datasets

Analysieren Sie Ihre Datenassets in Google Cloud und darüber hinaus. Die Einbindung von BigQuery, Pub/Sub, Cloud Storage und zahlreichen Connectors bietet eine ganzheitliche Übersicht und einen Tagging-Mechanismus für technische und geschäftliche Metadaten.

Grundlage für Data Governance

Durch Einbinden von Cloud IAM und Cloud DLP können Sie Datensicherheitsrichtlinien erzwingen und die Compliance wahren. So sorgen Sie dafür, dass nur berechtigte Personen auf entsprechende Daten zugreifen können und sensible Daten geschützt werden.

Wichtige Features

Wichtige Features

Serverlos

Ein vollständig verwalteter Dienst zur Metadatenverwaltung. Das Einrichten und Verwalten einer Infrastruktur entfällt, sodass Sie sich auf Ihr Geschäft konzentrieren können.

Metadata as a Service

Ein Dienst zur Metadatenverwaltung, mit dem Sie Datenassets über benutzerdefinierte APIs und die Benutzeroberfläche katalogisieren können. Sie erhalten dadurch ungeachtet des Speicherorts eine einheitliche Ansicht Ihrer Daten.

Zentraler Katalog

Ein flexibles und leistungsfähiges Katalogisierungssystem, mit dem Sie sowohl technische Metadaten (automatisch) als auch geschäftliche Metadaten (durch Tags) auf strukturierte Weise erfassen können.

Alle Features ansehen

Das ist neu

Das ist neu

Melden Sie sich für die Google Cloud-Newsletter an. So werden Sie regelmäßig über Produktänderungen, Veranstaltungen, Sonderangebote und weitere Neuigkeiten informiert

Dokumentation

Dokumentation

Kurzanleitung
Kurzanleitung zum Taggen von Datasets

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset und eine Tag-Vorlage mit einem Schema, suchen Sie den Data Catalog-Eintrag für Ihre Tabelle und hängen Sie das Tag an Ihre Tabelle an.

Anleitung
Suchvorgänge mit Data Catalog

Suchen Sie mit dem Data Catalog nach Datenassets wie Datasets, Tabellen, Ansichten und Pub/Sub-Themen in Ihren Google Cloud-Projekten.

Google Cloud Basics
Zugriff mit BigQuery-Sicherheit auf Spaltenebene beschränken

Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie mit der BigQuery-Sicherheit auf Spaltenebene den Zugriff auf BigQuery-Daten auf Spaltenebene beschränken.

Anleitung
Zugriff auf lokale Metadaten-Connectors auf GitHub

Commons-Code für Data Catalog-Connectors und Links für den Connectors-Beispielcode.

Anwendungsfälle

Anwendungsfälle

Anwendungsfall
Metadaten aus lokalen RDBMS-Assets aufnehmen

Sie können zwar mit der Data Catalog API Ihre eigenen Connectors zur Aufnahme von Metadaten aus einer Datenquelle Ihrer Wahl erstellen. Wir stellen jedoch auch "fertige" Open-Source-Connectors zur Aufnahme von Metadaten aus einer Reihe gängiger Datenquellen wie MySQL, PostgreSQL, Hive, Teradata, Oracle, SQL Server, Redshift usw. bereit. Nach der Aufnahme in den Data Catalog können alle Assets gesucht und getaggt werden.

Data Catalog-Integrationen in Google Cloud und Open-Source-Connectors
Anwendungsfall
Metadaten aus BI-Systemen aufnehmen

Mit der Data Catalog API können Metadaten aus einem beliebigen Business Intelligence-Asset aufgenommen werden. Für Looker und Tableau gibt es fertige Open-Source-Connectors, die auffindbar sind und direkt in Data Catalog getaggt werden können.

Alle Features

Alle Features

Serverlos Ein vollständig verwalteter Dienst zur Metadatenverwaltung. Das Einrichten und Verwalten einer Infrastruktur entfällt, sodass Sie sich auf Ihr Geschäft konzentrieren können.
Metadata as a Service Ein Dienst zur Metadatenverwaltung, mit dem Sie Datenassets über benutzerdefinierte APIs und die Benutzeroberfläche katalogisieren können. Sie erhalten dadurch ungeachtet des Speicherorts eine einheitliche Ansicht Ihrer Daten.
Zentraler Katalog Ein flexibles und leistungsfähiges Katalogisierungssystem, mit dem Sie sowohl technische Metadaten (automatisch) als auch geschäftliche Metadaten (durch Tags) auf strukturierte Weise erfassen können.
Daten suchen und ermitteln Dank der einfachen und nutzerfreundlichen Oberfläche mit leistungsfähigen, strukturierten Suchfunktionen lassen sich Datenassets schnell und bequem auffinden. Die Oberfläche basiert auf derselben Google-Suchtechnologie, die Gmail und Drive unterstützt.
Schematisierte Metadaten Unterstützt nicht nur einfache Texttags, sondern auch schematisierte Tags wie "Enum", "Bool" und "DateTime", sodass Sie Zugriff auf umfassende und organisierte geschäftliche Metadaten haben.
Einbindung von Cloud DLP Erkennt und klassifiziert sensible Daten, wodurch Sie wertvolle Informationen gewinnen und die Steuerung Ihrer Daten vereinfachen können.
Lokale Connectors In Data Catalog können Sie technische Metadaten aus Datenassets aufnehmen, die nicht von Google Cloud stammen, um alle Ihre Datenassets einheitlich darzustellen.
Einbindung von Cloud IAM Bietet Zugriffskontrollen für Unternehmen und berücksichtigt Quell-ACLs für Lese-, Schreib- und Suchvorgänge der Datenassets
Governance Bietet dank der Einbindung von Cloud DLP und Cloud IAM eine starke Sicherheits- und Compliancegrundlage

Preise

Preise

In Data Catalog werden Metadatenspeicher und API-Aufrufe nutzungsbasiert separat berechnet. Der Metadatenspeicher umfasst alle neu in Data Catalog gespeicherten Metadaten, einschließlich:

• Geschäftliche Metadaten, z. B. Tag-Vorlagen und Tags in Data Catalog

• An Pub/Sub-Themen angehängte Schemas für Cloud Storage-Dateisätze

• Benutzerdefinierte, in Data Catalog gespeicherte Metadaten usw.

Der Metadatenspeicher umfasst keine technischen Metadaten, die von anderen Google Cloud-Diensten gespeichert wurden, z. B. in BigQuery gespeicherte Dataset-Tabellennamen und Dataset-Spaltennamen. Eine detaillierte Preisübersicht und Beispiele für Metadatenspeicher und API-Aufrufe finden Sie in der Data Catalog-Dokumentation.  

Partner

Partner und Integrationen

Durch unsere strategischen Partnerschaften schaffen wir ein starkes Netzwerk und ermöglichen den Kunden eine einheitliche Ansicht, um in Hybrid-Cloud-Szenarien auf der von ihnen bevorzugten Plattform Daten zu ermitteln.