Das Frontend für Datenprodukte und Semantik
Entropy Data ist ein Datenmarktplatz und Management-Tool, auf dem jedes Datenprodukt einen Data Product Owner hat. Data Contracts liefern die Garantien, Semantik den Business-Kontext, damit Menschen und Agenten sich auf deine Daten verlassen können.
Von den Autoren von datamesh-architecture.com und datacontract.com.
Datenprodukte entdecken
Marketplace
Ein Self-Service-Marktplatz für Datenprodukte, auf dem Teams und KI-Clients Datenprodukte entdecken, anfragen und nutzen.
- Entdecken.
- Entropy Data hilft Data Consumers, die Daten zu finden, die sie für ihren Use Case brauchen, mit klarer Oberfläche, semantischer Suche und Filtern, voll auf Datenprodukte optimiert.
- Anfragen. Freigeben. Zugreifen.
- Entropy Data unterstützt den kompletten Lebenszyklus des Datenzugriffs im Self-Service. Data Consumers beantragen Zugriff, Owner geben frei oder lehnen ab. Per Integration automatisierst du Berechtigungen in deiner Datenplattform.
- MCP.
- Ermögliche deinen KI-Clients, deine Datenprodukte zu finden und zu nutzen, um Business-Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten. Data Contracts liefern den semantischen Kontext, damit LLMs automatisch SQL-Queries schreiben können. Der MCP-Server prüft, dass Datenzugriffe mit den Nutzungsbedingungen der Data Contracts und globalen Policies übereinstimmen.
Erstellen und verwalten
Studio
Der Workspace, in dem Datenteams ihre Datenprodukte und Data Contracts entwerfen, entwickeln und überwachen, mit nutzerfreundlicher Web-UI, YAML-Editor, API und, ja, auch Excel.
- Data-First oder Contract-First?
- Beides geht: Erstelle Datenprodukte aus bestehenden Datensätzen in deiner Datenplattform oder deinem Datenkatalog und stell sie unter Contract. Oder entwirf neue Data Contracts für deine Anforderungen und bau Datenprodukte, die sie implementieren.
- Offene Standards.
- Entropy Data setzt auf offene Standards wie den Bitol Open Data Contract Standard (ODCS) für Data Contracts und den Open Data Product Standard (ODPS) für Datenprodukte. Mit nutzerfreundlichen Editoren oder dem Excel-Template erstellen und bearbeiten Data Product Owner Data Contracts ohne Mühe.
- Data-Contract-Tests.
- Stelle sicher, dass deine Datenprodukte den Data Contract erfüllen, schon bevor sie in Produktion gehen. Als Data Consumer nutzt du Data Contracts, um die Qualität der Upstream-Daten zu validieren. Entropy Data integriert unser beliebtes Open-Source-Tool Data Contract CLI nahtlos.
Compliance sicherstellen
Governance
Definiere die Spielregeln für deine Datenprodukt-Plattform.
Prüfe Policy-Compliance automatisch, mit weniger manuellem Aufwand und direktem Feedback an die Developers der Datenprodukte.
- Ownership festlegen.
- Wahrscheinlich der schwierigste Teil im Datenmanagement: Lege fest, wer für hochwertige Datenprodukte verantwortlich ist. Definiere Rollen und Berechtigungen für Teammitglieder und informiere sie, wenn etwas Aufmerksamkeit braucht.
- Globale Policies.
- Sorge für Konsistenz über alle Datenprodukte hinweg: Ownership, Namenskonventionen, Pflichtfelder, Datenklassifizierung, Zugriffskontrolle und mehr. Dokumentiere deine Policies in natürlicher Sprache.
- Automatisierte Policy-Checks.
- Data-Governance-Checks nutzen KI, um automatisch zu prüfen, ob deine Policies in Datenprodukte und Data Contracts korrekt umgesetzt sind. Verlass dich auf unseren vortrainierten und gemanagten Data Governance AI Assistant, oder nutze dein eigenes gehostetes Modell (auch On-Premise).
Business mit Datenprodukten verbinden
Semantik NEU
Eine geteilte Ontologie aus Business-Konzepten, Metriken und Beziehungen, verknüpft mit deinen Datenprodukten und Data Contracts, sodass Menschen und KI-Agenten Daten nach Bedeutung statt nach Spaltennamen finden.
- Konzepte und Beziehungen.
- Modelliere Entitäten, Shared Properties, Metriken und Gruppen, mit Namen und Beschreibungen, die in beliebig vielen Sprachen vorliegen können. Verbinde sie mit typisierten Beziehungen wie measures, derived_from oder isA. Bearbeite die Ontologie als YAML, durchstöbere sie als Liste oder erkunde sie als interaktiven Graphen.
- Mit deinen Data Contracts verknüpft.
-
Hänge Konzepte über ODCS
authoritativeDefinitionsan Datenprodukte, Contracts oder einzelne Felder. Ein Reverse-Lookup auf jeder Konzeptseite zeigt, welche Datensätze es implementieren und wem sie gehören. - Offene Standards.
- Importiere fertige Ontologien für E-Commerce (GoodRelations), Finanzen (FIBO), Telco (TM Forum SID), Pharma (IDMP), Supply Chain (EPCIS), Energie (CGMES), Air Cargo (IATA ONE Record) und Medien (EBU Core Plus), oder lade dein eigenes RDF/OWL hoch. Wir engagieren uns im Projekt Apache Ossie (früher Open Semantic Interchange) und werden den kommenden Ossie Ontology Standard unterstützen.
- Kontext für KI-Agenten.
- Der Semantic Layer liefert LLMs das Business-Vokabular, um die richtigen Daten für eine Aufgabe zu finden. Unsere MCP-Tools und integrierten KI-Services nutzen ihn, sodass Antworten auf klar definierten Business-Begriffen basieren.
Bauen mit deinem Coding Agent
Data Product Builder NEU
Beschreibe, was du willst, als Data Contract und lass Claude Code, OpenAI Codex oder GitHub Copilot es bauen. Der Agent implementiert das Datenprodukt in Minuten, konform mit deinen Konventionen und voll integriert mit Entropy Data.
- Der Data Contract definiert das Was.
- Schreibe oder erweitere einen ODCS Data Contract im Editor, mit dem Excel-Template oder direkt in YAML. Er spezifiziert Schema, Qualitätsregeln, Aktualität und Nutzungsbedingungen aus Sicht des Data Consumers und ist damit die ideale Spezifikation für einen Coding Agent.
- Skills definieren das Wie.
- Ein Skill-Repository kodiert die Konventionen deiner Organisation: Namensgebung, Modell-Layer, Deployment, Sicherheitsanforderungen, Governance-Checkpoints. Forke die Open-Source-Referenz für dbt oder Databricks Asset Bundles, und jedes Datenprodukt, das der Agent baut, folgt deinen Richtlinien.
- Der Datenmarktplatz liefert die Daten.
- Über die Entropy Data CLI findet der Agent Upstream-Datenprodukte im Datenmarktplatz, bewertet ihre Data Contracts und Semantik, bindet sie als Input Ports an und beantragt Zugriff mit einer Business-Begründung.
Stell deine Daten unter Contract
Starte mit Datenprodukten und Data Contracts und bau einen vertrauenswürdigen Datenprodukt-Marktplatz auf
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Unsere Geschichte
Wir (Simon & Jochen) haben Entropy Data gegründet, nachdem wir viele Jahre als Berater bei INNOQ Unternehmen geholfen haben, skalierbare Softwaresysteme zu bauen, mit Methoden wie Domain-Driven Design, autonomen Entwicklungsteams und Self-contained-System-Architekturen. Daten waren dabei aber nie wirklich Teil der Gleichung. Als wir begannen, Domänendaten für die Analyse unseres eigenen Backlogs zu nutzen, hat das unsere Sicht auf Daten im Software-Engineering grundlegend verändert. Datengetriebene Entscheidungen haben uns motiviert, die richtigen Dinge zu bauen. Das hat einen Sinn geschaffen. Für uns ein Wendepunkt. Wir haben unser Wissen aus Software-Engineering und Datenanalytik zusammengebracht und unsere Sicht auf Data Mesh auf datamesh-architecture.com geteilt. Außerdem haben wir Zhamak Dehghanis großartiges Data-Mesh-Buch ins Deutsche übersetzt. Und wir haben Unternehmen geholfen, diese Prinzipien einzuführen.
Als wir mit Enterprise-Kunden über Datenprodukt-Management-Software gesprochen haben, wurde klar: Bestehende Tools wie Datenkataloge passten nicht gut zu Datenprodukten, und die UX war alles andere als nutzerfreundlich. Business-User und Engineers haben diese Tools gemieden. Also haben wir Data Mesh Manager (heute Entropy Data) entwickelt, um Business- und Tech-Teams das Arbeiten mit Datenprodukten zu erleichtern und Daten zu finden, die für ihren Use Case wirklich relevant sind. Immer mit der Developer Experience im Hinterkopf.
Und wir haben ein erfolgreiches Konzept aus der Software-Architektur in die Daten-Architektur übertragen: APIs. Wir haben sie Data Contracts genannt, damit es leicht verständlich ist (ob der Name die beste Idee war, sind wir uns nicht ganz sicher). Mit einem offenen Spezifikationsstandard hatten Datenteams endlich ein konkretes Werkzeug, das von Anfang an Kollaboration ermöglicht und langfristig Datenqualität sicherstellt. Uns war klar: Damit ein Standard angenommen wird, müssen wir Teil der Community sein und die Herzen der Engineers gewinnen. Also haben wir die Data Contract CLI als Open-Source-Projekt gestartet, um Data Contracts in den Entwicklungsprozess zu integrieren.
Uns ist auch aufgefallen, dass Consulting und Produktentwicklung unterschiedliche Ziele und Prioritäten haben. Deshalb haben wir uns entschieden, uns von INNOQ abzuspalten und Entropy Data zu gründen, um unsere Energie voll auf die Entwicklung von Data Mesh Manager (heute Entropy Data) und unseren Beitrag zur Daten-Community zu konzentrieren.
Häufige Fragen
Du hast eine andere Frage und findest die Antwort nicht? Schreib uns eine E-Mail. Wir melden uns so schnell wie möglich.
- Was ist der Unterschied zwischen Entropy Data, Data Mesh Manager und Data Contract Manager?
- Es ist nur der Name. Das Produkt ist dasselbe. Der neue Name ist „Entropy Data“. In einigen technischen Dokumenten und im Code begegnet dir vielleicht noch der alte Name.
- Welche Datenplattformen unterstützt ihr?
- Entropy Data konzentriert sich auf den Data-Mesh-Governance-Aspekt und ist datenplattformneutral. Über die API lässt sich Entropy Data in alle Deployment-Pipelines und Plattformen integrieren, etwa AWS Athena, AWS Redshift, GCP BigQuery, Microsoft Fabric, Snowflake, Databricks und weitere.
- Wir haben bereits einen Datenkatalog. Brauchen wir Entropy Data?
- Wahrscheinlich ja. Entropy Data ist ein nutzerfreundliches Frontend auf deinem Datenkatalog. Die meisten Datenkataloge fokussieren auf Data Assets und enthalten oft zu viele Einträge wie Tabellen und interne Datenstrukturen, was schnell überfordernd wird. Entropy Data verwaltet dagegen Datenprodukte mithilfe von Data Contracts und liefert so eine höhere Abstraktionsebene. Du kannst diese Produkte verbinden und einen unternehmensweiten Datenmarktplatz aufbauen. Wichtig: Entropy Data ergänzt deinen bestehenden Datenkatalog (siehe unsere Integrationsarchitektur). Mehr zu den Unterschieden: Vom Datenkatalog zum Datenmarktplatz
- Wir starten gerade unsere Data-Mesh-Reise oder Datenprodukt-Architektur. Warum sollten wir Entropy Data in Betracht ziehen?
- Du brauchst einen zentralen Ort, um deine Datenprodukte und Data Contracts zu dokumentieren und zu finden. Das Datenprodukt-Inventar von Entropy Data bietet genau das und kann ein gutes Gefühl vermitteln, wenn du dein Mesh wachsen siehst. Irgendwann musst du dich auf Data Governance konzentrieren. Deine ersten globalen Policies sollten Interoperabilität, Dokumentation und Sicherheit abdecken.
- Wo stehen eure Server?
- In der Cloud-Version werden alle Server und Daten auf Azure innerhalb der EU Data Boundary gehostet. Enterprise-Kunden können es auch als Managed-Single-Tenant in ihrer bevorzugten Region oder sogar in ihrer eigenen Cloud hosten lassen.
- Was unterscheidet die Community Edition von der kostenpflichtigen Version?
- Die Community Edition ist eine kostenlose Version von Entropy Data, die du selbst hosten kannst. Die kostenpflichtigen Versionen sind unsere kommerziellen Cloud- oder On-Premise-Angebote mit Support, erweitertem User-Management, SSO, Customizations und weiteren Enterprise-Funktionen.
- Was bedeutet „Einfaches User-Management“?
-
In den kostenlosen Versionen von Entropy Data (Community Edition und Starter) kannst du Users einladen. Jeder eingeladene User bekommt die Rolle „Organization Owner“ (Admin-ähnliche Rolle), also kann jeder User Teams, Datenprodukte und Data Contracts anlegen und aktualisieren.
Die kostenpflichtigen Versionen kommen mit erweitertem User-Management, in dem du Usern unterschiedliche Rollen zuweisen kannst.
Mehr über Rollen und Berechtigungen findest du in der Dokumentation.
- Seid ihr ISO-27001-zertifiziert?
-
Ja. Schau dir das ISO-27001-Zertifikat an oder finde mehr Details in unserem Trust Center.