KI-gestütztes Metadaten-Management für Data Discovery und Data Governance auf Google Cloud. Automatische Erkennung, Klassifizierung und Verwaltung von Datenbeständen.
Was ist Knowledge Catalog?
Knowledge Catalog ist Googles zentraler Metadaten-Management-Service und der Nachfolger von Data Catalog beziehungsweise Dataplex Universal Catalog (Umbenennung im April 2026). Er hilft Unternehmen, wachsende Datenbestände zu verstehen, zu organisieren und zu verwalten. In einer Zeit, in der Daten über Dutzende Systeme verteilt gespeichert werden, wird es zunehmend schwieriger, den Überblick zu behalten, welche Daten wo liegen und wer Zugriff darauf hat.
Der Service extrahiert automatisch Metadaten aus Google-Cloud-Datenquellen wie BigQuery, Spanner, Bigtable, AlloyDB, Cloud SQL, Pub/Sub, Looker, Dataform und Cloud Storage und baut daraus einen dynamischen Kontextgraphen auf. Teams können zusätzlich Business-Metadaten als Tags und über ein Business-Glossar hinterlegen, um fachliche Zusammenhänge abzubilden. Damit schließt Knowledge Catalog die Lücke zwischen technischen Daten-Assets und fachlichem Verständnis – und dient zunehmend auch als Grundlage, um KI-Agenten mit verlässlichem Unternehmenswissen zu versorgen.
Knowledge Catalog ist mehr als ein reines Such-Tool. Der Service ermöglicht Data Governance durch Policy Tags, die Zugriffs-Policies auf Spaltenebene durchsetzen. Data Lineage zeigt, wie Daten durch Transformationen fließen. Die Integration mit Sensitive Data Protection identifiziert automatisch personenbezogene Daten. API-Endpunkte, gcloud dataplex-Befehle und Client-Bibliotheken bleiben von der Umbenennung unberührt, sodass bestehende Integrationen weiterlaufen.
Kernfunktionen
- Automatische Metadaten-Extraktion aus zentralen Google-Cloud-Datendiensten
- Business-Glossar und Tagging für fachlichen Kontext
- Data Lineage und Datenqualitätsprüfungen
- Semantische Suche über Metadaten und Schema
- Policy Tags zur Durchsetzung von Zugriffs-Policies auf Spaltenebene
- Integration mit KI-Agenten über Model Context Protocol (MCP)
Typische Anwendungsfälle
Data Discovery und Katalogisierung
Für Organisationen mit Hunderten von BigQuery-Datasets und Cloud-Storage-Buckets ist manuelle Metadatenverwaltung nicht mehr praktikabel. Knowledge Catalog crawlt automatisch Datenquellen, erfasst Schema-Informationen und macht sie über eine zentrale Suche auffindbar.
Metadata Management
Technische Metadaten allein reichen oft nicht aus. Knowledge Catalog ermöglicht es, Business-Metadaten als Tags zu hinterlegen: Wer ist Data Owner? Welche Aktualisierungsfrequenz hat das Dataset? Welche Prozesse nutzen diese Daten?
Data Lineage Tracking
Data Lineage zeigt, wie Daten durch Pipelines fließen, welche Tabellen Quellen sind, welche Transformationen angewendet werden und welche Downstream-Systeme die Daten konsumieren. Das ist essenziell für Impact-Analysen bei Schemaänderungen.
Data Governance und Compliance
Policy Tags ermöglichen es, Datenschutz-Policies zentral zu definieren und automatisiert durchzusetzen, etwa “PII-Daten nur für Beauftragte sichtbar” auf Spaltenebene in BigQuery.
Sensitive Data Identification
Die Integration mit Sensitive Data Protection ermöglicht es, automatisiert personenbezogene Daten, Kreditkartennummern oder andere sensitive Informationen zu identifizieren und als Tags zu hinterlegen.
Vorteile
- Zentraler Überblick über verteilte Datenbestände statt Insellösungen
- KI-gestützter Kontextgraph als Grundlage für verlässliche Agenten-Antworten
- Nahtloser Übergang von Vorgängerprodukten ohne manuelle Migration
- Unterstützung bei DSGVO-Compliance durch Policy Tags und Sensitive-Data-Erkennung
Integration mit innFactory
Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei der Implementierung von Knowledge Catalog als zentrales Element Ihrer Data-Governance-Strategie. Wir helfen bei der Definition von Tagging-Strategien, der Integration mit bestehenden Systemen und der Automatisierung von Metadaten-Management-Prozessen.
Unsere Expertise umfasst die Konzeption von Policy-Tag-Hierarchien für DSGVO-Compliance, die Entwicklung von Custom-Entry-Integrationen für externe Datenquellen und den Aufbau von Data-Lineage-Pipelines für End-to-End-Transparenz.
Kontaktieren Sie uns für eine Beratung zu Knowledge Catalog und Data Governance auf Google Cloud.
Verfügbare Varianten & Optionen
Standard
- Vollständig verwaltet
- Automatische Metadaten-Erkennung
- Integriert mit BigQuery, Spanner, Bigtable, AlloyDB, Cloud SQL, Pub/Sub, Looker, Dataform, Cloud Storage
- Tagging, Business-Glossar und Klassifizierung
- Preise variieren nach Nutzung und Datenvolumen
- Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für Metadaten-Schemas
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist Knowledge Catalog?
Knowledge Catalog (ehemals Data Catalog, zwischenzeitlich Dataplex Universal Catalog) ist Googles KI-gestützter Metadaten-Management-Service. Er erfasst automatisch Metadaten aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen und baut daraus einen Kontextgraphen auf, der sowohl klassische Data-Governance-Anwendungsfälle als auch KI-Agenten mit verlässlichem Unternehmenswissen versorgt.
Welche Datenquellen unterstützt Knowledge Catalog?
Knowledge Catalog unterstützt nativ unter anderem BigQuery, Spanner, Bigtable, AlloyDB, Cloud SQL, Pub/Sub, Looker, Dataform und Cloud Storage. Über Konnektoren und Custom Entries lassen sich zusätzlich Drittsysteme und externe Datenquellen einbinden.
Wie funktioniert die automatische Metadaten-Erkennung?
Knowledge Catalog crawlt automatisch unterstützte Google-Cloud-Datenquellen und extrahiert technische Metadaten wie Schema-Informationen, Tabellennamen und Spaltentypen. Zusätzlich lassen sich Business-Metadaten über Tags und ein Business-Glossar erfassen, um fachlichen Kontext abzubilden.
Was sind Policy Tags und wie werden sie verwendet?
Policy Tags sind spezielle Tags, die mit IAM-Policies verknüpft werden, um den Zugriff auf sensitive Daten zu steuern. Sie ermöglichen es, Datenschutz-Policies zentral zu definieren und auf Spaltenebene in BigQuery durchzusetzen, was besonders für DSGVO-Compliance relevant ist.
Kann Knowledge Catalog Data Lineage tracken?
Ja, Knowledge Catalog bietet Data-Lineage-Funktionen, die zeigen, wie Daten durch Transformationen und Systeme fließen. Das ist nützlich für Impact-Analysen, Fehlersuche und Compliance-Nachweise; Lineage wird unter anderem automatisch für BigQuery-Pipelines erfasst.
Wie wird Knowledge Catalog abgerechnet?
Knowledge Catalog nutzt ein Pay-per-use-Preismodell. Die genaue Höhe hängt von Faktoren wie Anzahl der Metadaten-Einträge, API-Aufrufen und genutzten Zusatzfunktionen ab; für eine verbindliche Kalkulation ist die aktuelle Preisseite von Google Cloud maßgeblich.
Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.
