Metadata-Hub vorgestellt Metadaten mit GRAU DATA effizient extrahieren

Autor / Redakteur: Martin Hensel / Dr. Jürgen Ehneß

GRAU DATA hat mit seinem Metadata-Hub eine neue Lösung für das Auslesen und die Erfassung von Metadaten präsentiert. Sie unterstützt über 320 Dateiformate großer Datenpools.

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Herbert Grau, Geschäftsführer von GRAU DATA.
Herbert Grau, Geschäftsführer von GRAU DATA.
(Bild: GRAU DATA)

Unternehmen können über den Metadata-Hub ihre unstrukturierten Daten durchsuchen, analysieren und in Big-Data-Projekte einbinden. GRAU DATA will somit das Potenzial großer unstrukturierter Datenmengen nachhaltig und langfristig erschließen. „Ohne eine detaillierte Metadaten-Analyse sind die Daten bereits nach kurzer Zeit wertlos, da die Inhalte nicht mehr nachvollzogen werden können. Mit dem Metadata-Hub kann das Potenzial großer Dateimengen schnell und unkompliziert ausgeschöpft werden“, erklärt Geschäftsführer Herbert Grau.

Die Lösung erkennt, analysiert und verarbeitet „Embedded“-Metadaten unstrukturierter Daten auf beliebig großen Filesystemen. Eingebettete Metadaten enthalten umfangreichere Informationen als herkömmliche Metadaten. Der Metadata-Hub verarbeitet über 320 Dateiformate und kann mehr als 30.000 unterschiedliche Metadaten-Tags in kurzer Zeit auslesen. Laut GRAU DATA ist das System leistungsfähiger als andere Lösungen, die meist auf bestimmte Dateiformate beschränkt sind und dadurch eine unternehmens- und abteilungsübergreifende Analyse aller Dateien nicht zulassen.

Flexibel und skalierbar

Der Metadata-Hub ist plattformunabhängig und lässt sich laut dem Anbieter in fast jede IT-Umgebung unkompliziert integrieren. Die Steuerung erfolgt über eine zentrale Web-Oberfläche. Durch den Einsatz mehrerer paralleler Hubs ist eine nahezu beliebige Skalierbarkeit möglich. Auf diese Weise ist die Lösung für Unternehmen jeder Größe geeignet.

Kernkomponente der Lösung ist der intelligente Dateisystem-Crawler und Harvester („Metadaten-Sammler“). Er extrahiert kontinuierlich die eingebetteten Metadaten aus Dateien. Der Zugriff erfolgt dabei via NFS oder SMB. Nach der Extraktion werden die Metadaten in einer speziell darauf ausgelegten Datenbank gespeichert. Anschließend stehen sie in strukturierter Form zur Verfügung, etwa für Auswertungen, Abfragen oder Queries. Die Integration in andere Systeme ist über eine GraphQL-basierte API, ein natives Python-SDK und ein Command-Line-Interface möglich.

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