Beide Tools helfen Nutzern, Informationen zu finden. Genau diese oberflächliche Ähnlichkeit führt oft zu Verwirrung und dazu, dass das falsche Tool für das falsche Problem angeschafft wird. Ein Datenkatalog unterstützt Datenteams dabei, zu verstehen, welche Datenbestände existieren, wem sie gehören, was sie bedeuten, wie sie miteinander in Beziehung stehen und ob sie Qualitäts- und Governance-Standards erfüllen. Eine Unternehmenssuchmaschine ermöglicht es jedem Mitarbeiter im Unternehmen, spezifische Inhalte, Dokumente, Code, Datensätze und Konfigurationen blitzschnell über einen Suchindex zu finden. Der Unterschied ist deutlich: Ein Datenkatalog dient der Datenverwaltung. Eine Unternehmenssuchmaschine dient dem Abruf von Daten. Datenverwaltung und Datenabruf sind zwar verwandte, aber nicht identische Aktivitäten. Sie richten sich an unterschiedliche Nutzer und erfordern unterschiedliche Tool-Funktionen.
Die organisatorischen Kosten einer Verwechslung dieser beiden Ansätze lassen sich typischerweise in zwei Kategorien einteilen: Entweder man implementiert einen Datenkatalog in der Erwartung, dass er als schnelles Echtzeit-Code-Suchtool funktioniert, und stellt dann fest, dass die Abfrageleistung des Katalogs auf diesem Detaillierungsgrad nicht den Anforderungen von Katalogplattformen entspricht, oder man implementiert ein allgemeines Unternehmenssuchtool in der Erwartung, dass es Daten-Governance-Richtlinien durchsetzt, Eigentumsnachweise verwaltet und eine nachvollziehbare Datenherkunft generiert. Keines der beiden Tools kann die Aufgaben des anderen optimal erfüllen. Das genaue Verständnis der Unterschiede entscheidet darüber, welches Tool das jeweilige Problem löst, ob beide benötigt werden und wie die Kombination aussieht, wenn beide in derselben Umgebung eingesetzt werden.
Codesuche, nicht Dokumentensuche
SMART TS XL Ermöglicht die Abfrage jedes COBOL-Programms, JCL-Jobs und jeder Datenabhängigkeit in Suchgeschwindigkeit über Ihr gesamtes Legacy-Portfolio hinweg.
MEHR ERFAHREN…Was ist ein Datenkatalog?
Ein Datenkatalog ist ein zentrales Metadatenmanagementsystem, das alle Datenbestände im gesamten Technologie-Stack eines Unternehmens erfasst, klassifiziert und miteinander verknüpft. Zu den verwalteten Beständen gehören Datenobjekte wie Datenbanken, Tabellen, Spalten, Datenpipelines, BI-Dashboards, ML-Modelle und API-Endpunkte. Die Kernfunktion des Katalogs besteht nicht im Abruf der Daten selbst, sondern in der Verwaltung der Metadaten. Diese Metadaten informieren die Nutzer darüber, welche Daten existieren, was sie bedeuten, wem sie gehören, woher sie stammen und ob sie vertrauenswürdig sind.
Die vier Fähigkeiten, die einen echten Unternehmensdatenkatalog ausmachen:
Metadatenerkennung und -klassifizierung. Der Katalog erkennt Datenbestände automatisch, indem er über native Konnektoren Verbindungen zu Datenquellen, Datenbanken, Cloud-Speichern, Data Warehouses und SaaS-Plattformen herstellt und die Schemata, Spaltendefinitionen und Geschäftsmetadaten jedes Bestands katalogisiert. Maschinelles Lernen identifiziert Datentypen und schlägt Geschäftsbegriffe vor. Die Klassifizierung personenbezogener Daten kennzeichnet sensible Felder und wendet regulatorische Kennzeichnungen an.
Datenherkunft. Die Herkunftsverfolgung auf Spaltenebene zeigt, wie Daten über ETL-Pipelines, Transformationsprozesse und Analysemodelle von der Quelle zum Ziel fließen. Enthält eine Spalte in einem Dashboard fehlerhafte Werte, ermöglicht die Herkunftsverfolgung das Reverse Engineering von der Dashboard-Metrik bis zur vorgelagerten Pipeline-Stufe, in der der Fehler entstanden ist.
Geschäftsglossar und semantische Schicht. Geschäftsbegriffe wie „Umsatz“, „Aktiver Kunde“ und „Net Promoter Score“ werden einmalig im Katalog definiert und mit den zugehörigen technischen Ressourcen verknüpft. Diese semantische Schicht überbrückt die Kluft zwischen Dateningenieuren, die in Tabellennamen denken, und Analysten, die in Geschäftskonzepten denken.
Governance und Durchsetzung von Richtlinien. Zugriffskontrolle, Datenqualitätsregeln, Richtlinien zur Datenaufbewahrung und Anforderungen an die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen werden über den Katalog durchgesetzt. Ein Datenbestand, der DSGVO-konforme personenbezogene Daten enthält, wird entsprechend gekennzeichnet, der Zugriff wird kontrolliert und es werden automatisch Zugriffsprotokolle geführt.
Führende Plattformen: Atlan (Gartner Magic Quadrant Leader, 2025 und 2026), Alation, Collibra, Informatica Axon, Microsoft Purview, OpenMetadata (Open Source), DataHub (Open Source).
Was ist Unternehmenssuche?
Die Unternehmenssuche ist ein Abrufsystem, das Inhalte im gesamten Informationsbestand einer Organisation auffindbar macht, unabhängig davon, wo diese Inhalte gespeichert sind. Die Suchanfrage wird in natürlicher Sprache oder strukturierter Syntax eingegeben; die Suchmaschine liefert relevante Ergebnisse, sortiert nach Relevanz, Aktualität oder anderen Kriterien. Bei der Unternehmenssuche geht es im Kern um Zugriffsgeschwindigkeit: von „Ich muss X finden“ zu „Hier ist X“ in Sekundenschnelle statt Stunden.
Die Unternehmenssuche existiert in zwei wesentlich unterschiedlichen Formen:
Dokumenten- und Wissenssuche
Die unternehmensweite Suche durchsucht die unstrukturierte Inhaltsebene: Dokumente, E-Mails, Slack-Nachrichten, Confluence-Seiten, SharePoint-Dateien, Jira-Tickets, Salesforce-Datensätze und ähnliche Inhalte. Tools wie Glean, Coveo und Microsoft Search bieten eine einheitliche Suchfunktion für diese Inhalte und nutzen KI-gestütztes Ranking, um die relevantesten Ergebnisse aus der Wissensdatenbank des Unternehmens zu ermitteln.
Diese Kategorie hat enorm an Bedeutung gewonnen, da KI-Systeme, die Kontextinformationen zur Laufzeit abrufen müssen, immer häufiger eingesetzt werden. Der Unternehmenssuchindex bildet die Abrufschicht für RAG-Architekturen (Retrieval-Augmented Generation) und ermöglicht es einem KI-Modell, die Frage „Welche Richtlinie gilt für X?“ durch die Suche in der Wissensbasis zu beantworten, anstatt sich auf seine Trainingsdaten zu stützen.
Code- und Codebasissuche
Die Code-Unternehmenssuche wendet dasselbe Abrufprinzip auf Softwareartefakte an: Quellcode, Konfigurationsdateien, Build-Definitionen und – im Kontext von Legacy-Systemen – COBOL-Programme, Copybooks, JCL-Jobstreams und alle anderen Codeartefakte, die das Verhalten von Softwaresystemen definieren. Die Abfrage ist technischer Natur und nicht in natürlicher Sprache verfasst: „Finde alle Programme, die auf dieses VSAM-Dataset zugreifen“, „Zeige mir alle Stellen, an denen diese Funktion aufgerufen wird“, „Finde alle Programme mit einer zyklomatischen Komplexität über 20“.
Die Code-Unternehmenssuche ermöglicht es Entwicklungsteams und Architekten, Fragen zu beantworten, die sich über große Codebasen erstrecken. Sie ist kein Katalog, verwaltet keine Eigentumsverhältnisse und setzt keine Governance-Richtlinien durch. Es handelt sich um ein Abrufsystem, das die gesamte Codebasis in Suchgeschwindigkeit abfragbar macht und so explorative Analysen ermöglicht, die andernfalls stundenlanges manuelles Lesen des Codes erfordern würden.
Kopf-an-Kopf-Vergleich
| Abmessungen | Datenkatalog | Unternehmenssuche |
|---|---|---|
| Primärfunktion | Datenbestände verwalten und dokumentieren | Inhalte oder Code zum Abfragezeitpunkt finden |
| Kernnutzer | Datenverantwortliche, Analysten, Compliance-Beauftragte, Dateningenieure | Entwickler, Architekten, Analysten, Geschäftsanwender |
| Hauptinhalt | Datenbanken, Pipelines, Business Intelligence, ML-Modelle | Dokumente, Code, E-Mails, Tickets, Wissensdatenbanken |
| Ausgang | Metadatensatz, Eigentumsverhältnisse, Herkunft, Richtlinie | Suchergebnisse nach Relevanz sortiert |
| Beziehung zu den Daten | Beschreibt Daten, enthält sie aber nicht. | Indiziert Inhalte und ruft sie ab. |
| Governance-Fähigkeiten | Strenge Richtlinien, Zugriffskontrolle, Prüfprotokolle | Minimale Zugriffskontrolle auf Indexebene, keine Datengovernance |
| Abstammung | Kernkompetenz, Spaltenebene, systemübergreifend | Kein einheimisches Konzept |
| Wirtschaftsglossar | Kernfähigkeit | Kein einheimisches Konzept |
| Abfragelatenz | Sekunden bis Minuten (Governance-Abfragen) | Millisekunden (Suchergebnisse) |
| Komplexität der Bereitstellung | Hohe Anforderungen, Konnektor-Einrichtung, Datenverwaltung, Datenkuratierung | Medium, Indexierungspipeline-Setup |
| KI-Integration | Unternehmenskontextschicht für KI-Agenten | RAG-Abrufschicht für KI-Agenten |
| Abdeckung des Legacy-Systems | Eingeschränkt, erfordert typischerweise Konnektoren und Schemas. | Erweiterbar, indexiert alle Inhalte, die analysiert werden können |
Wo sie sich überschneiden und wo sie auseinanderlaufen
Der Überschneidungsbereich ist die Suche. Sowohl Datenkataloge als auch Enterprise-Suchtools ermöglichen es Benutzern, nach Datenbeständen zu suchen. Ein Datenkatalog mit guter Such-UX (die alle modernen Kataloge heutzutage bieten) ermöglicht es einem Datenanalysten, die richtige Tabelle zu finden, indem er beispielsweise „Kundentransaktionen der letzten 90 Tage“ eingibt. Ein Enterprise-Suchtool, das anhand der Metadaten eines Datenkatalogs indiziert ist, kann ähnliche Ergebnisse liefern. Die Überschneidung lässt die Unterscheidung zunächst verschwimmen, bis man genauer betrachtet, wie die einzelnen Tools bei der Suche reagieren.
Wenn eine Suche im Datenkatalog ein Ergebnis liefert, öffnet sich eine Seite mit umfangreichen Metadaten: Felddefinitionen, Datenqualitätsbewertungen, Herkunftsdiagramm, Eigentümerdatensatz, zugehörige Assets, Workflow für Zugriffsanfragen, Nutzungsstatistiken und regulatorische Tags. Dies ist der Beginn einer kontrollierten Interaktion mit einem Daten-Asset.
Wenn eine Unternehmenssuche ein Ergebnis liefert, stellt sie einen Link zum Inhalt und eine kurze Beschreibung bereit, die den Treffer begründet. Damit ist die Interaktion abgeschlossen; der Nutzer hat das Gesuchte gefunden und kann es selbstständig nutzen.
Die größten Unterschiede zeigen sich im Bereich der Datenverwaltung. Ein Datenkatalog kann den Zugriff verweigern, Maskierungsrichtlinien anwenden, Genehmigungsworkflows auslösen und Audit-Logs für jedes Zugriffsereignis erstellen. Ein Enterprise-Suchtool ruft hingegen nur die indizierten Daten ab; die Datenverwaltung erfolgt auf Ebene des Quellsystems, nicht auf der Suchebene. Organisationen, die festlegen müssen, wer welche Daten unter welchem regulatorischen Rahmen und mit welchem Nachweis der Konformität einsehen darf, benötigen für diese Funktion einen Datenkatalog und nicht nur ein Suchtool.
Die Unterschiede sind auch im Code deutlich. Datenkataloge katalogisieren Datenbestände. Quellcode, COBOL-Programme, JCL-Jobstreams und Konfigurationsdateien sind im Katalogmodell keine Datenbestände, sondern Anwendungsartefakte. Ein Datenkatalog mit einem DB2-Connector katalogisiert die DB2-Tabellen. Er katalogisiert jedoch nicht die COBOL-Programme, die in diese Tabellen schreiben. Die Code-Unternehmenssuche schließt diese Lücke und ermöglicht die Suche sowohl der Anwendungsschicht als auch der von ihr verwalteten Datenschicht.
Wann ein Datenkatalog allein ausreicht
Ein Datenkatalog allein deckt den Anwendungsfall ab, wenn:
Die Datenbestände der Organisation befinden sich hauptsächlich in vernetzten, schematragenden Systemen, Datenbanken, Data Warehouses, Cloud-Speichern und SaaS-Plattformen, wo Standardkatalog-Konnektoren Assets automatisch erkennen und klassifizieren können.
Die Hauptnutzer sind Datenanalysten, Data Scientists und Compliance-Teams, die vertrauenswürdige Daten finden, deren Herkunft nachvollziehen und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen sicherstellen müssen. Diese Nutzer denken in Tabellen, Kennzahlen und Datenprodukten, nicht in Programmen, Funktionen oder Code-Artefakten.
Die Governance-Anforderung ist der entscheidende Faktor: Wem gehört welches Datenobjekt, wer hat Zugriff darauf, wie fließt es durch die Organisation und erfüllt es die Qualitätsstandards? Genau für diesen Anwendungsfall wurden Datenkataloge entwickelt.
Die Legacy-Systemebene wurde, sofern vorhanden, über benutzerdefinierte Konnektoren, Metadatenextrakte oder manuelle Kuratierung mit dem Katalog verbunden, und die Metadatenabdeckung des Katalogs für die Legacy-Daten wird für die Governance-Anforderungen der Organisation als ausreichend angesehen.
Wann die Unternehmenssuche unerlässlich ist
Die Unternehmenssuche wird unerlässlich und ein Datenkatalog allein reicht nicht aus, wenn:
Entwicklungs- und Architekturfragen müssen in Echtzeit beantwortet werden können. „Welche Programme nutzen diese API?“ „Finde alle Stellen im Anwendungscode, an denen dieses Datenbankfeld referenziert wird.“ „Zeige mir alle Programme, die dieses Unterprogramm aufrufen.“ Dies sind Code-Suchanfragen. Ein Datenkatalog, der nicht mit dem Quellcode der Anwendung verbunden ist, kann diese nicht beantworten. Die manuelle Suche in einer Codebasis mit Millionen von Zeilen ist keine praktikable Alternative.
Die Quellcodebasis ist das primäre Analyseobjekt. Für Teams, die Modernisierungsbewertungen, Sicherheitsaudits oder die Analyse technischer Schulden durchführen, muss der Code inventarisiert und abgefragt werden. Die vom Code verwalteten Datenbestände sind zweitrangig gegenüber dem Verständnis der Codestruktur, der Abhängigkeiten und der Qualität. Die unternehmensweite Codesuche ist das Werkzeug für diesen Zweck.
Legacy-Systeme enthalten Code-Artefakte, die von keinem Katalogkonnektor erfasst werden. COBOL-Programme, JCL-Jobstreams, RPG-Module und PL/I-Anwendungen sind keine Schema-basierten Systeme, die von Katalogkonnektoren automatisch erkannt werden. Um diese Artefakte durchsuchbar zu machen, ist entweder eine benutzerdefinierte Katalogintegration (komplex, teuer und oft unpraktisch) oder eine unternehmensweite Code-Suchplattform erforderlich, die diese Sprachen versteht und native Abfragen ermöglicht.
Die Antwortzeit ist eine zwingende Anforderung. Einige Governance-Abfragen tolerieren Katalogverzögerungen. Die Abfrage „Finde alle Programme, die das VSAM-Dataset PROD.CUSTOMER.FILE lesen“ wird von einem Modernisierungsteam möglicherweise dutzende Male täglich ausgeführt, um Abhängigkeiten zu ermitteln und Migrationsphasen zu planen. Jede Antwort sollte innerhalb von Sekunden, nicht Minuten, vorliegen.
Wenn Sie beides brauchen
Das häufigste Unternehmensszenario, insbesondere für Organisationen mit sowohl modernen Datenplattformen als auch Legacy-Systemen, erfordert, dass beide Tools in ihren jeweiligen Bereichen funktionieren:
Der Datenkatalog steuert die Datenebene. Cloud-Datenbanken, Data Warehouses, BI-Dashboards, ML-Modelle und die von Analyse- und Compliance-Teams genutzten Datenprodukte werden durch den Katalog verwaltet. Eigentumsverhältnisse, Herkunft, Qualität und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen für diese Assets werden zentral über die Governance-Workflows des Katalogs verwaltet.
Die unternehmensweite Codesuche deckt die Anwendungsschicht ab. COBOL-Programme, JCL-Jobstreams, Java-Services, Python-Pipelines und alle anderen Anwendungsartefakte, die die verwalteten Datenbestände erzeugen, transformieren und nutzen, sind über die unternehmensweite Codesuche abfragbar. Wenn der Datenkatalog beispielsweise 47 vorgelagerte Abhängigkeiten einer DB2-Tabelle anzeigt, liefert die unternehmensweite Codesuche die Antwort: Welche Programme schreiben in diese Tabelle, aus welchen Jobstreams, wie häufig und mit welchen Transformationen?
Der Integrationspunkt ist die Datenherkunft an der Anwendungsgrenze. Der Datenkatalog verfolgt die Herkunft von der Datenquelle bis zum Datenkonsumenten. Die Code-Unternehmenssuche zeigt an, wie der Anwendungscode die vom Katalog verwalteten Datenbestände erzeugt und nutzt. Zusammen ermöglichen sie durchgängige Transparenz: von den Rohdaten über den Anwendungscode, der sie transformiert, bis hin zu den verwalteten Datenprodukten, die Analysten verwenden.
Praktische Implementierungsreihenfolge: In den meisten Organisationen steht die Katalogisierung an erster Stelle. Sie erfüllt die Anforderungen an die Daten-Governance, die in der Regel den größten geschäftlichen Nutzen haben. Anschließend folgt die Code-Unternehmenssuche, die die Anforderungen an Entwicklungsproduktivität und Modernisierungsplanung adressiert, welche mit zunehmender Größe der Organisation an Bedeutung gewinnen. Organisationen, die aktiv Legacy-Modernisierungsprogramme durchführen, kehren diese Reihenfolge oft um: Die Code-Unternehmenssuche deckt den unmittelbaren Bedarf ab, die bestehende Codebasis zu verstehen, bevor Migrationsentscheidungen getroffen werden.
Die Lücke im Legacy-System: Wo keines der Standardwerkzeuge alles abdeckt
Beide Kategorien weisen in veralteten Unternehmensumgebungen eine spezifische Schwachstelle auf, die es wert ist, explizit benannt zu werden.
Datenkatalogplattformen weisen Lücken in der Abdeckung älterer Systeme auf. Standardmäßige Katalogkonnektoren erreichen JDBC-fähige Datenbanken, Cloud-APIs und moderne Datenplattformen. VSAM-Dateien, COBOL-FD-Einträge, JCL-DD-Anweisungen und Copybook-Definitionen erfordern entweder eine individuelle Integration oder eine spezielle Metadatenextraktionsschicht, bevor der Katalog sie verwalten kann. Die Metadaten, die im Quellcode älterer Systeme – Felddefinitionen, Datentypen, Genauigkeitsspezifikationen, Bedingungsnamen der Ebene 88 als Geschäftsvokabular – enthalten sind, erreichen den Katalog erst, nachdem sie aus den Quellartefakten extrahiert wurden.
Gängige Enterprise-Suchplattformen weisen eine Lücke im Verständnis von Legacy-Code auf. Tools wie Glean, Coveo und Elasticsearch indizieren Dokumente und Textinhalte. Sie können COBOL-Quelldateien als Klartext indizieren, aber sie können sie nicht interpretieren: Sie verstehen nicht, dass CUST-NM ist eine Felddefinition vom Typ PIC X(30), Dass EXEC SQL ... END-EXEC ist ein eingebetteter SQL-Aufruf, oder dass ein PERFORM SECTION-NAME THRU SECTION-END Es entsteht eine Abhängigkeit vom Kontrollfluss. Die Textsuche in COBOL liefert Treffer für Textzeichenfolgen; die Codesuche in COBOL liefert semantisch sinnvolle Ergebnisse.
Das Werkzeug, das beide Lücken für die Legacy-Schicht schließt, ist eine spezialisierte Code-Enterprise-Suchplattform, die Legacy-Sprachen nativ versteht und COBOL, JCL, Copybooks und verwandte Artefakte als strukturierten Code anstatt als unstrukturierten Text analysiert, wodurch der gesamte semantische Inhalt von Legacy-Systemen abfragbar wird.
Wie SMART TS XL Bietet Enterprise-Suche für Legacy-Code
SMART TS XL Unternehmenssuche Capability ist eine speziell für Legacy-Unternehmensumgebungen entwickelte Code-Suchplattform. Sie analysiert COBOL, JCL, PL/I, RPG, Java, Python, SQL und alle anderen Sprachen der Umgebung als strukturierten Code und nicht als Klartext. Dadurch ist der vollständige semantische Inhalt jedes Programms, Copybooks und Job-Streams über eine Suchoberfläche abfragbar, die aussagekräftige Ergebnisse anstelle von reinen Texttreffern liefert.
Die Suche beantwortet Fragen, die weder ein allgemeines Unternehmenssuchtool noch ein Datenkatalog beantworten können: Welche Programme greifen auf ein bestimmtes VSAM-Dataset zu? Welches Programm ruft ein bestimmtes Unterprogramm direkt oder transitiv auf? Welche Programme weisen eine zyklomatische Komplexität oberhalb eines festgelegten Schwellenwerts auf? Welches Copybook definiert einen bestimmten Feldnamen? Welcher JCL-Jobschritt führt ein bestimmtes Programm im Produktionsablauf aus? Diese Fragen stellen sich Modernisierungsarchitekten, Impact-Analysten und Experten für technische Schulden dutzende Male täglich – und sie sollten innerhalb von Sekunden statt Stunden beantwortet werden können.
Die Funktion zur Abbildung von Anwendungsabhängigkeiten erweitert die Suche von der Suche nach einzelnen Programmen auf die vollständige Durchquerung des Abhängigkeitsgraphen. Diese strukturelle Abfrage beantwortet nicht nur die Frage „Welche Programme greifen auf diesen Datensatz zu?“, sondern auch „Wie sieht die vollständige nachgelagerte Abhängigkeitskette von diesem Programm über alle Sprachen hinweg, durch jeden Aufruf und Datenfluss aus?“. Diese Funktion verwandelt ein Suchwerkzeug in ein Instrument zur Modernisierungsplanung.
Das statische Code-Analyse Die Funktion stellt die Metadatenextraktionsschicht bereit, die die Lücke zwischen Legacy-Quellcode und modernen Datenkatalogplattformen schließt: Extraktion technischer Metadaten auf Feldebene aus FD-Einträgen und COPY-Mitgliedern, Identifizierung von PII-Kandidatenfeldern, Berechnung von Qualitätsmetriken und Erzeugung der strukturierten Metadaten, die ein Datenkatalog zur Verwaltung von Legacy-Daten benötigt. SMART TS XL Es handelt sich nicht um einen Datenkatalog, er verwaltet keine Eigentumsverhältnisse und setzt keine Zugriffsrichtlinien durch. Er ist die Metadatenextraktions- und Suchschicht, die Legacy-Systeme auf eine Weise steuerbar und durchsuchbar macht, die keine der beiden Standardwerkzeugkategorien allein leisten kann.
Für Organisationen, die Modernisierung des Altbestands Programme im Zusammenhang mit modernen Daten-Governance-Initiativen, SMART TS XL bietet die für das Modernisierungsprogramm erforderlichen Code-Enterprise-Suchfunktionen und generiert gleichzeitig die Legacy-Metadaten, die das Datenkatalogprogramm benötigt, um seine Governance-Abdeckung auf die Legacy-Ebene auszudehnen.
Fazit: Zwei Werkzeuge, ein Ziel, unterschiedliche Anwendungsbereiche
Die Frage „Benötige ich sowohl einen Datenkatalog als auch eine Unternehmenssuche?“ lässt sich selten pauschal beantworten, da die Antwort davon abhängt, welche Arten von Assets das Unternehmen am dringendsten verwalten und finden muss. Reine Datenteams, die mit modernen Cloud-Datenarchitekturen arbeiten, benötigen oft zuerst einen Katalog und können die Codesuche später hinzufügen. Entwicklungsteams, die mit großen, bestehenden Codebasen arbeiten, benötigen oft zuerst eine Codesuche und können die Katalogverwaltung im Zuge der Modernisierung integrieren.
Klar ist, dass die Tools keine Alternativen darstellen. Ein Datenkatalog kann eine Code-Suchplattform für Codebasisabfragen nicht ersetzen, und eine Code-Suchplattform kann einen Datenkatalog für die Verwaltung von Metadaten nicht ersetzen. Sie dienen unterschiedlichen Hauptnutzern – Datenverantwortlichen und Analysten einerseits, Architekten und Entwicklern andererseits – und lösen unterschiedliche Hauptprobleme. Die Überschneidungen bei den Suchfunktionen sind zwar vorhanden, aber gering. Die Unterschiede in den Governance-Funktionen, der semantischen Tiefe und der Abdeckung der Anwendungsschicht sind hingegen erheblich.
Organisationen, die nachhaltige Fähigkeiten im Bereich Data Intelligence aufbauen, sind diejenigen, die jedes Tool in seinem jeweiligen Anwendungsbereich einsetzen, sie an der Schnittstelle zwischen Anwendungscode und verwalteten Daten integrieren und der Versuchung widerstehen, das eine Tool in eine Rolle zu zwingen, für die das andere nicht geschaffen wurde.
