SH

Sascha Hess

xenosystems.de - IT-Consulting & Data Management

www.xenosystems.de

NOTFALL-KIT – SQL SERVER 2026

SQL Server

BI & Governance

Metadatenmanagement

Datenkataloge aufbauen, Metadaten pflegen, Transparenz schaffen — im Mittelstand

1

Metadaten-Taxonomie

Technische, Business- und Operational-Metadaten — was gehört wo hin

2

10 Katalog-Fallen

Warum Datenkatalog-Projekte scheitern — und wie es gelingt

3

Datenkatalog ohne Enterprise-Tool

Vollständiger Katalog in SQL Server, dbt und Power BI — kostenlos

4

Datenlineage praktisch

Herkunft und Auswirkung jedes Feldes automatisch nachverfolgen

5

30-Tage-Katalog-Bootstrapplan

Vom leeren Feld zur gepflegten, durchsuchbaren Metadaten-Bibliothek

DREI SIGNALE DASS EIN DATENKATALOG FEHLT

■  Derselbe Begriff bedeutet in verschiedenen Abteilungen verschiedene Dinge — und niemand hat das offiziell definiert.

■  Wenn jemand das Unternehmen verlässt, ist unklar ob er "Wissen über Daten" mitgenommen hat.

■  Eine Schemaänderung in der Datenbank hat unbeabsichtigte Auswirkungen auf Berichte entdeckt — zu spät.

Technisch

DBA / Data Engineer

Entwickler, Analysten

SQL Server sys-Views

Automatisch bei Schemaänderung

Business

Data Steward / Fachbereich

Analysten, Controller, neue Mitarbeiter

Katalog-Datenbank, dbt, Confluence

Manuell bei Änderung

Operational

ETL-Monitoring

DBA, Data Engineer, SLA-Verantwortliche

ETL-Protokoll, Monitoring-Dashboard

Automatisch je ETL-Lauf

-- Vollständiger Datenkatalog in SQL Server — kein externes Tool nötig

CREATE SCHEMA katalog;

-- Kern-Tabelle: Datenobjekte (Tabellen, Views, Pipelines, Reports, KPIs)

CREATE TABLE katalog.Objekte (

    ObjektID        INT IDENTITY PRIMARY KEY,

    ObjektTyp       NVARCHAR(20) NOT NULL,

    -- TABELLE / VIEW / PIPELINE / REPORT / KPI / SCHEMA / DATENBANK

    Schicht         NVARCHAR(20),

    -- QUELLE / STAGING / CORE / MART / REPORTING

    Schema_Name     NVARCHAR(100),

    Objekt_Name     NVARCHAR(200) NOT NULL,

    Vollname        AS ISNULL(Schema_Name+'.','') + Objekt_Name PERSISTED,

    -- Business-Metadaten (manuell gepflegt)

    Bezeichnung_DE  NVARCHAR(300),   -- deutschsprachiger Anzeigename

    Beschreibung    NVARCHAR(MAX),   -- was enthält dieses Objekt?

    Anwendungsfall  NVARCHAR(500),   -- wozu wird es verwendet?

    Owner_Name      NVARCHAR(100),

    Owner_Email     NVARCHAR(200),

    Stellvertreter  NVARCHAR(100),

    -- Vertraulichkeit und Compliance

    Vertraulichkeit NVARCHAR(20) DEFAULT 'INTERN',

    -- OEFFENTLICH / INTERN / VERTRAULICH / STRENG_VERTRAULICH

    DSGVO_Relevant  BIT DEFAULT 0,

    Loeschfrist_Monate INT,

    -- Technische Metadaten (automatisch befüllt)

    Datenbank_Name  NVARCHAR(100),

    Erstellt_DB_Am  DATETIME2,

    Geaendert_DB_Am DATETIME2,

    Zeilen_Anzahl   BIGINT,

    Groesse_MB      DECIMAL(10,2),

    -- Operational-Metadaten

    Letzte_Ladung   DATETIME2,

    SLA_Beschreibung NVARCHAR(200),

    Freshness_Status NVARCHAR(10),  -- GRUEN / GELB / ROT

    -- Katalog-Pflege

    Katalog_Status  NVARCHAR(20) DEFAULT 'ENTWURF',

    -- ENTWURF / GEPRUEFT / FREIGEGEBEN / VERALTET

    Letzte_Pruefung DATE,

    Naechste_Pruefung DATE,

    Erstellt_Am     DATETIME2 DEFAULT SYSUTCDATETIME(),

    Geaendert_Am    DATETIME2 DEFAULT SYSUTCDATETIME()

);

-- Felder-Tabelle: Spaltenebene-Metadaten

CREATE TABLE katalog.Felder (

    FeldID          INT IDENTITY PRIMARY KEY,

    ObjektID        INT NOT NULL REFERENCES katalog.Objekte(ObjektID),

    Spaltenname     NVARCHAR(200) NOT NULL,

    Ordnungsposition INT,

    -- Technisch (automatisch)

    Datentyp        NVARCHAR(50),

    Max_Laenge      INT,

    Ist_Nullable    BIT,

    Ist_Primaerschluessel BIT DEFAULT 0,

    Ist_Fremdschluessel   BIT DEFAULT 0,

    -- Business (manuell)

    Bezeichnung_DE  NVARCHAR(300),

    Beschreibung    NVARCHAR(MAX),

    Beispielwert    NVARCHAR(200),

    Erlaubte_Werte  NVARCHAR(500),  -- z.B. "A, B, C, D" für Klassifizierungsfelder

    Berechnungsformel NVARCHAR(MAX),

    Ist_Sensitiv    BIT DEFAULT 0,  -- personenbezogen?

    -- Katalog-Status

    Katalog_Status  NVARCHAR(20) DEFAULT 'UNDOKUMENTIERT'

);

-- Business-Glossar: KPI-Definitionen und Fachbegriffe

CREATE TABLE katalog.Glossar (

    GlossarID       INT IDENTITY PRIMARY KEY,

    Begriff         NVARCHAR(200) NOT NULL UNIQUE,

    Kategorie       NVARCHAR(50),   -- KPI / FACHBEGRIFF / ABKUERZUNG / PROZESS

    Definition      NVARCHAR(MAX) NOT NULL,

    Berechnungsformel NVARCHAR(MAX),

    Einheit         NVARCHAR(50),

    Beispiel        NVARCHAR(500),

    Abgrenzung      NVARCHAR(500),  -- was es NICHT ist

    Owner_Name      NVARCHAR(100),

    Gueltig_Ab      DATE,

    Synonyme        NVARCHAR(500),  -- kommasepariert

    Erstellt_Am     DATETIME2 DEFAULT SYSUTCDATETIME(),

    Geaendert_Am    DATETIME2 DEFAULT SYSUTCDATETIME()

);

-- Verknüpfung: Glossar-Begriff → Datenbankfeld(er)

CREATE TABLE katalog.Glossar_Felder (

    GlossarFeldID   INT IDENTITY PRIMARY KEY,

    GlossarID       INT REFERENCES katalog.Glossar(GlossarID),

    FeldID          INT REFERENCES katalog.Felder(FeldID),

    Beziehungstyp   NVARCHAR(50)    -- DIREKT / BERECHNET_AUS / BEEINFLUSST

);

-- Lineage: Datenflüsse zwischen Objekten

CREATE TABLE katalog.Lineage (

    LineageID       INT IDENTITY PRIMARY KEY,

    Quelle_ObjektID INT REFERENCES katalog.Objekte(ObjektID),

    Ziel_ObjektID   INT REFERENCES katalog.Objekte(ObjektID),

    Transformationstyp NVARCHAR(50),  -- DIREKT / AGGREGIERT / GEFILTERT / BERECHNET

    Transformationsbeschreibung NVARCHAR(MAX),

    Pipeline_Name   NVARCHAR(200),

    Erstellt_Am     DATETIME2 DEFAULT SYSUTCDATETIME()

);

-- Änderungshistorie für alle Katalog-Einträge

CREATE TABLE katalog.Aenderungshistorie (

    HistorieID      INT IDENTITY PRIMARY KEY,

    Tabelle         NVARCHAR(50),

    ObjektID        INT,

    Feldname        NVARCHAR(100),

    AlterWert       NVARCHAR(MAX),

    NeuerWert       NVARCHAR(MAX),

    GeaendertVon    NVARCHAR(100) DEFAULT SUSER_SNAME(),

    GeaendertAm     DATETIME2 DEFAULT SYSUTCDATETIME(),

    Kommentar       NVARCHAR(500)

);

-- Volltext-Suche im Datenkatalog

CREATE OR ALTER PROCEDURE katalog.SP_Suche

    @Suchbegriff    NVARCHAR(200),

    @ObjektTyp      NVARCHAR(20) = NULL,   -- Filter optional

    @NurFreigegeben BIT = 1

AS

BEGIN

    SET NOCOUNT ON;

    SELECT

        o.ObjektTyp,

        o.Schicht,

        o.Vollname,

        o.Bezeichnung_DE,

        LEFT(o.Beschreibung, 200)   AS Beschreibung_Kurz,

        o.Owner_Name,

        o.Freshness_Status,

        o.Katalog_Status,

        -- Relevanzscore: Treffer im Namen > Treffer in Beschreibung

        CASE

            WHEN o.Objekt_Name LIKE '%' + @Suchbegriff + '%' THEN 100

            WHEN o.Bezeichnung_DE LIKE '%' + @Suchbegriff + '%' THEN 80

            WHEN o.Beschreibung LIKE '%' + @Suchbegriff + '%' THEN 50

            ELSE 0

        END +

        CASE

            WHEN EXISTS (SELECT 1 FROM katalog.Felder f

                WHERE f.ObjektID = o.ObjektID

                AND (f.Spaltenname LIKE '%' + @Suchbegriff + '%'

                  OR f.Bezeichnung_DE LIKE '%' + @Suchbegriff + '%'))

            THEN 30

            ELSE 0

        END                         AS Relevanz

    FROM katalog.Objekte o

    WHERE (

        o.Objekt_Name    LIKE '%' + @Suchbegriff + '%'

     OR o.Bezeichnung_DE LIKE '%' + @Suchbegriff + '%'

     OR o.Beschreibung   LIKE '%' + @Suchbegriff + '%'

     OR EXISTS (

            SELECT 1 FROM katalog.Felder f

            WHERE f.ObjektID = o.ObjektID

            AND (f.Spaltenname  LIKE '%' + @Suchbegriff + '%'

              OR f.Bezeichnung_DE LIKE '%' + @Suchbegriff + '%'

              OR f.Beschreibung   LIKE '%' + @Suchbegriff + '%')

        )

    )

    AND (@ObjektTyp IS NULL OR o.ObjektTyp = @ObjektTyp)

    AND (@NurFreigegeben = 0 OR o.Katalog_Status = 'FREIGEGEBEN')

    ORDER BY Relevanz DESC, o.Objekt_Name;

END

-- Beispielaufruf

EXEC katalog.SP_Suche @Suchbegriff = 'Umsatz', @ObjektTyp = 'KPI';

-- Tägliche Synchronisation: technische Metadaten aus SQL Server → Katalog

CREATE OR ALTER PROCEDURE katalog.SP_Sync_Technische_Metadaten AS

BEGIN

    SET NOCOUNT ON;

    -- Neue Tabellen und Views in Katalog aufnehmen

    INSERT INTO katalog.Objekte

        (ObjektTyp, Schema_Name, Objekt_Name, Datenbank_Name,

         Erstellt_DB_Am, Geaendert_DB_Am)

    SELECT

        CASE o.type_desc

            WHEN 'USER_TABLE' THEN 'TABELLE'

            WHEN 'VIEW'       THEN 'VIEW'

            ELSE o.type_desc

        END,

        SCHEMA_NAME(o.schema_id),

        o.name,

        DB_NAME(),

        o.create_date,

        o.modify_date

    FROM sys.objects o

    WHERE o.type IN ('U','V')

      AND NOT EXISTS (

        SELECT 1 FROM katalog.Objekte k

        WHERE k.Schema_Name = SCHEMA_NAME(o.schema_id)

          AND k.Objekt_Name = o.name

          AND k.Datenbank_Name = DB_NAME()

      );

    -- Zeilenanzahl und Größe aktualisieren

    UPDATE k SET

        k.Zeilen_Anzahl = p.rows,

        k.Groesse_MB    = ROUND(

            (SUM(a.total_pages) * 8192.0) / 1048576, 2),

        k.Geaendert_Am  = SYSUTCDATETIME()

    FROM katalog.Objekte k

    JOIN sys.objects o

        ON k.Objekt_Name = o.name

        AND k.Schema_Name = SCHEMA_NAME(o.schema_id)

    JOIN sys.indexes i ON o.object_id = i.object_id

    JOIN sys.partitions p ON i.object_id = p.object_id

        AND i.index_id = p.index_id

    JOIN sys.allocation_units a ON p.partition_id = a.container_id

    GROUP BY k.ObjektID, k.Zeilen_Anzahl, k.Groesse_MB, p.rows;

    -- Spalten synchronisieren

    MERGE katalog.Felder AS ziel

    USING (

        SELECT

            k.ObjektID,

            c.name                  AS Spaltenname,

            c.column_id             AS Ordnungsposition,

            tp.name                 AS Datentyp,

            c.max_length            AS Max_Laenge,

            c.is_nullable           AS Ist_Nullable,

            CASE WHEN ic.column_id IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END AS Ist_PK

        FROM katalog.Objekte k

        JOIN sys.objects o ON k.Objekt_Name = o.name

            AND k.Schema_Name = SCHEMA_NAME(o.schema_id)

        JOIN sys.columns c ON o.object_id = c.object_id

        JOIN sys.types tp ON c.user_type_id = tp.user_type_id

        LEFT JOIN sys.index_columns ic

            ON o.object_id = ic.object_id AND c.column_id = ic.column_id

            AND ic.index_id = 1

    ) AS quelle

    ON ziel.ObjektID = quelle.ObjektID AND ziel.Spaltenname = quelle.Spaltenname

    WHEN NOT MATCHED THEN

        INSERT (ObjektID, Spaltenname, Ordnungsposition, Datentyp,

                Max_Laenge, Ist_Nullable, Ist_Primaerschluessel)

        VALUES (quelle.ObjektID, quelle.Spaltenname, quelle.Ordnungsposition,

                quelle.Datentyp, quelle.Max_Laenge, quelle.Ist_Nullable,

                quelle.Ist_PK);

END

-- Extended Properties: Beschreibungen direkt an Tabellen und Spalten hängen

-- Diese erscheinen in SSMS, Azure Data Studio und können von Tools gelesen werden

-- Beschreibung zu einer Tabelle hinzufügen

EXEC sys.sp_addextendedproperty

    @name       = 'MS_Description',

    @value      = 'Enthält alle aktiven Kundenbeziehungen aus dem ERP. Historisiert via SCD Typ 2.',

    @level0type = 'SCHEMA', @level0name = 'dwh',

    @level1type = 'TABLE',  @level1name = 'Dim_Kunden';

-- Beschreibung zu einer Spalte hinzufügen

EXEC sys.sp_addextendedproperty

    @name       = 'MS_Description',

    @value      = 'ABC-Umsatzklassifizierung basierend auf Nettoumsatz der letzten 12 Monate. A >= 100.000 EUR, B >= 25.000 EUR, C >= 5.000 EUR, D < 5.000 EUR. Gem. Controlling-Handbuch §4.1.',

    @level0type = 'SCHEMA', @level0name = 'dwh',

    @level1type = 'TABLE',  @level1name = 'Dim_Kunden',

    @level2type = 'COLUMN', @level2name = 'Umsatzklasse';

-- Alle Extended Properties auslesen (für Katalog-Import)

SELECT

    SCHEMA_NAME(o.schema_id)    AS Schema_Name,

    o.name                      AS Tabelle,

    c.name                      AS Spalte,

    ep.value                    AS Beschreibung

FROM sys.extended_properties ep

JOIN sys.objects o ON ep.major_id = o.object_id

LEFT JOIN sys.columns c ON ep.minor_id = c.column_id

    AND ep.major_id = c.object_id

WHERE ep.name = 'MS_Description'

ORDER BY Schema_Name, Tabelle, Spalte;

-- Extended Properties in Katalog importieren

UPDATE f SET f.Beschreibung = ep.Beschreibung

FROM katalog.Felder f

JOIN katalog.Objekte o ON f.ObjektID = o.ObjektID

JOIN (

    SELECT SCHEMA_NAME(obj.schema_id) AS Schema_Name,

           obj.name AS Tabelle, c.name AS Spalte,

           CAST(ep.value AS NVARCHAR(MAX)) AS Beschreibung

    FROM sys.extended_properties ep

    JOIN sys.objects obj ON ep.major_id = obj.object_id

    JOIN sys.columns c ON ep.minor_id = c.column_id AND ep.major_id = c.object_id

    WHERE ep.name = 'MS_Description'

) ep ON o.Schema_Name = ep.Schema_Name

     AND o.Objekt_Name = ep.Tabelle

     AND f.Spaltenname  = ep.Spalte;

-- Welche Tabellen werden wie häufig genutzt?

SELECT TOP 50

    SCHEMA_NAME(o.schema_id)        AS Schema_Name,

    o.name                          AS Tabelle,

    SUM(ius.user_seeks)             AS Seeks,

    SUM(ius.user_scans)             AS Scans,

    SUM(ius.user_lookups)           AS Lookups,

    SUM(ius.user_updates)           AS Updates,

    SUM(ius.user_seeks + ius.user_scans + ius.user_lookups) AS Lesezugriffe_Gesamt,

    MAX(ius.last_user_seek)         AS Letzter_Lesezugriff,

    -- Beliebtheitsscore für Katalog-Priorisierung

    SUM(ius.user_seeks + ius.user_scans) AS Popularitaet

FROM sys.dm_db_index_usage_stats ius

JOIN sys.objects o ON ius.object_id = o.object_id

WHERE ius.database_id = DB_ID()

  AND o.type = 'U'

GROUP BY SCHEMA_NAME(o.schema_id), o.name

ORDER BY Popularitaet DESC;

-- Populärste Tabellen zuerst im Katalog dokumentieren (Priorität setzen)

UPDATE katalog.Objekte SET Naechste_Pruefung = DATEADD(DAY, 7, GETDATE())

WHERE Vollname IN (

    -- Top-20-Tabellen nach Nutzung

    SELECT TOP 20 SCHEMA_NAME(o.schema_id) + '.' + o.name

    FROM sys.dm_db_index_usage_stats ius

    JOIN sys.objects o ON ius.object_id = o.object_id

    WHERE ius.database_id = DB_ID()

    GROUP BY SCHEMA_NAME(o.schema_id), o.name

    ORDER BY SUM(ius.user_seeks + ius.user_scans) DESC

);

-- KPI-Definitionen mit vollständigem Kontext

INSERT INTO katalog.Glossar

    (Begriff, Kategorie, Definition, Berechnungsformel, Einheit, Beispiel,

     Abgrenzung, Owner_Name, Gueltig_Ab, Synonyme)

VALUES (

    'Deckungsbeitrag I',

    'KPI',

    'Differenz zwischen dem Nettoumsatz und den direkt zurechenbaren variablen Kosten (Wareneinsatz). Misst den Beitrag jedes Produkts oder Auftrags zur Deckung der Fixkosten.',

    'DB I = Nettoumsatz - Wareneinsatz. Nettoumsatz = Bruttoverkaufspreis × Menge × (1 - Rabatt/100). Wareneinsatz = EK-Preis × Menge.',

    'EUR',

    'Artikel A: VK 100 EUR, EK 60 EUR, 50 Stk, 10% Rabatt → DB I = (100×50×0,9) - (60×50) = 4.500 - 3.000 = 1.500 EUR',

    'Nicht zu verwechseln mit Deckungsbeitrag II (DB I abzgl. Einzelkosten) oder der DB-Marge (DB I in % des Umsatzes). Enthält keine Fixkosten, Gemeinkosten oder Vertriebskosten.',

    'Controlling',

    '2024-01-01',

    'DB1, DB-I, Contribution Margin I'

),

(

    'Aktiver Kunde',

    'FACHBEGRIFF',

    'Kunde der im letzten Geschäftsjahr (rollierend 12 Monate) mindestens eine bezahlte Rechnung hatte. Stornierte oder unbezahlte Aufträge zählen nicht.',

    'Aktiv = MAX(Rechnungsdatum) >= DATEADD(YEAR,-1,GETDATE()) AND Status = ''BEZAHLT''',

    'Anzahl',

    'Kunde 4711 hat zuletzt am 15.03.2025 bezahlt → aktiv bis 15.03.2026',

    'Nicht zu verwechseln mit "registrierter Kunde" (hat Kundenkonto aber noch nie bestellt) oder "Interessent" (noch kein Auftrag). Kunden mit ausschließlich stornierten Aufträgen gelten als inaktiv.',

    'Vertriebscontrolling',

    '2023-06-01',

    'Bestandskunde, Aktivkunde'

);

-- Glossar-Such-View für Power BI und SSMS

CREATE OR ALTER VIEW katalog.V_Glossar_Suche AS

SELECT

    g.Begriff,

    g.Kategorie,

    g.Definition,

    g.Berechnungsformel,

    g.Einheit,

    g.Beispiel,

    g.Abgrenzung,

    g.Owner_Name,

    g.Synonyme,

    g.Gueltig_Ab,

    g.Geaendert_Am,

    -- Verknüpfte Felder

    STRING_AGG(

        k.Vollname + '.' + f.Spaltenname, ' | '

    ) WITHIN GROUP (ORDER BY k.Vollname) AS Verknuepfte_Felder

FROM katalog.Glossar g

LEFT JOIN katalog.Glossar_Felder gf ON g.GlossarID = gf.GlossarID

LEFT JOIN katalog.Felder f ON gf.FeldID = f.FeldID

LEFT JOIN katalog.Objekte k ON f.ObjektID = k.ObjektID

GROUP BY g.GlossarID, g.Begriff, g.Kategorie, g.Definition,

         g.Berechnungsformel, g.Einheit, g.Beispiel, g.Abgrenzung,

         g.Owner_Name, g.Synonyme, g.Gueltig_Ab, g.Geaendert_Am;

-- sys.sql_expression_dependencies als Lineage-Quelle

-- Zeigt welches Objekt welches andere referenziert

CREATE OR ALTER VIEW katalog.V_Lineage_Automatisch AS

SELECT

    SCHEMA_NAME(ref.schema_id) + '.' + ref.name    AS Referenzierendes_Objekt,

    ref.type_desc                                   AS Ref_Typ,

    d.referenced_schema_name + '.' +

        d.referenced_entity_name                   AS Referenziertes_Objekt,

    d.is_caller_dependent,

    d.is_ambiguous

FROM sys.sql_expression_dependencies d

JOIN sys.objects ref ON d.referencing_id = ref.object_id

WHERE d.referenced_entity_name IS NOT NULL

  AND d.referenced_schema_name IS NOT NULL

ORDER BY Referenzierendes_Objekt;

-- Impact-Analyse: was ist betroffen wenn Tabelle X geändert wird?

CREATE OR ALTER PROCEDURE katalog.SP_Impact_Analyse

    @Schema_Name    NVARCHAR(100),

    @Objekt_Name    NVARCHAR(200),

    @Tiefe          INT = 5   -- max. Rekursionstiefe

AS

BEGIN

    WITH Abhaengigkeiten AS (

        -- Ausgangsobjekt

        SELECT

            SCHEMA_NAME(o.schema_id) + '.' + o.name AS Objekt,

            o.type_desc AS Typ,

            0 AS Ebene,

            CAST(SCHEMA_NAME(o.schema_id) + '.' + o.name AS NVARCHAR(MAX)) AS Pfad

        FROM sys.objects o

        WHERE o.name = @Objekt_Name

          AND SCHEMA_NAME(o.schema_id) = @Schema_Name

        UNION ALL

        -- Rekursiv: was hängt davon ab?

        SELECT

            SCHEMA_NAME(ref.schema_id) + '.' + ref.name,

            ref.type_desc,

            a.Ebene + 1,

            a.Pfad + ' → ' + SCHEMA_NAME(ref.schema_id) + '.' + ref.name

        FROM Abhaengigkeiten a

        JOIN sys.sql_expression_dependencies d

            ON d.referenced_entity_name = PARSENAME(a.Objekt, 1)

            AND d.referenced_schema_name = PARSENAME(a.Objekt, 2)

        JOIN sys.objects ref ON d.referencing_id = ref.object_id

        WHERE a.Ebene < @Tiefe

    )

    SELECT DISTINCT

        Ebene,

        REPLICATE('  ', Ebene) + Objekt AS Abhaengiges_Objekt,

        Typ,

        Pfad

    FROM Abhaengigkeiten

    WHERE Ebene > 0

    ORDER BY Ebene, Abhaengiges_Objekt;

END

-- Beispielaufruf: was ist betroffen wenn dbo.Kunden geändert wird?

EXEC katalog.SP_Impact_Analyse 'dbo', 'Kunden';

-- ETL-Lineage: Quelle → Transformation → Ziel für jede Pipeline

INSERT INTO katalog.Lineage

    (Quelle_ObjektID, Ziel_ObjektID, Transformationstyp,

     Transformationsbeschreibung, Pipeline_Name)

SELECT

    q.ObjektID,   -- ERP.dbo.Auftraege

    z.ObjektID,   -- dwh.Fact_Auftraege

    'BERECHNET',

    'Inkrementelles Laden täglich 06:00 Uhr. Transformation: KundenKey via SCD-Typ-2-Lookup, DatumKey via Dim_Datum-Join. Business-Logik: Nettobetrag = Bruttopreis × Menge × (1-Rabatt). Status STORNO und ENTWURF werden gefiltert.',

    'ETL_Tagesladung'

FROM katalog.Objekte q, katalog.Objekte z

WHERE q.Vollname = 'dbo.Auftraege'

  AND z.Vollname = 'dwh.Fact_Auftraege';

-- Lineage-Visualisierung: vollständiger Datenfluss von Quelle bis Report

WITH LineageKette AS (

    SELECT

        l.Quelle_ObjektID, l.Ziel_ObjektID,

        q.Vollname AS Von, z.Vollname AS Nach,

        l.Transformationstyp, l.Pipeline_Name,

        1 AS Ebene

    FROM katalog.Lineage l

    JOIN katalog.Objekte q ON l.Quelle_ObjektID = q.ObjektID

    JOIN katalog.Objekte z ON l.Ziel_ObjektID = z.ObjektID

    WHERE q.Vollname = 'dbo.Auftraege'   -- Startpunkt

    UNION ALL

    SELECT

        l.Quelle_ObjektID, l.Ziel_ObjektID,

        q.Vollname, z.Vollname,

        l.Transformationstyp, l.Pipeline_Name,

        lk.Ebene + 1

    FROM LineageKette lk

    JOIN katalog.Lineage l ON lk.Ziel_ObjektID = l.Quelle_ObjektID

    JOIN katalog.Objekte q ON l.Quelle_ObjektID = q.ObjektID

    JOIN katalog.Objekte z ON l.Ziel_ObjektID = z.ObjektID

    WHERE lk.Ebene < 10

)

SELECT Ebene, Von, Transformationstyp, Nach, Pipeline_Name

FROM LineageKette

ORDER BY Ebene, Von;

-- dbt schema.yml: ein YAML-File ist gleichzeitig Katalog, Testdefinition und Dokumentation

-- models/marts/schema.yml (Auszug)

-- version: 2

-- models:

--   - name: fact_auftraege

--     description: >

--       Täglich geladene Auftragsfacts aus dem ERP. Granularität: eine Zeile pro

--       Auftragsposition. Wird täglich um 07:00 Uhr aus dem ERP extrahiert und

--       via SCD Typ 2 mit aktuellen Dimensionen verknüpft. Nur Status GEBUCHT

--       und GELIEFERT enthalten.

--     meta:

--       owner: controlling@unternehmen.de

--       sla: täglich bis 07:30 Uhr

--       quellsystem: ERP SQL Server

--       power_bi_dataset: Umsatz-Dashboard

--     columns:

--       - name: auftrags_nr

--         description: "Eindeutige Auftragsnummer aus dem ERP-System"

--         tests:

--           - unique

--           - not_null

--       - name: nettobetrag

--         description: >

--           Nettoumsatz dieser Position in EUR. Berechnung: Einzelpreis × Menge ×

--           (1 - Rabatt). Ohne MwSt. Deckungsbeitrag I = nettobetrag - (ek_preis × menge).

--           Gem. Controlling-Handbuch §4.2.

--         meta:

--           kpi_relevant: true

--           nicht_additiv: false

--           glossar_id: DB_I

--         tests:

--           - not_null

--           - dbt_utils.accepted_range:

--               min_value: 0

-- dbt docs generate → automatische Katalog-Website

-- dbt docs serve    → lokaler Webserver mit Suche und Lineage-Graph

-- dbt Artifacts in SQL Katalog importieren (via Python-Skript)

-- Die manifest.json enthält vollständige Modell-Metadaten und Lineage

-- Die catalog.json enthält Schema-Informationen

-- Python-Schnipsel (zur Referenz, nicht als SQL):

-- import json

-- with open('target/manifest.json') as f:

--     manifest = json.load(f)

-- for node_name, node in manifest['nodes'].items():

--     # Modell-Metadaten in katalog.Objekte schreiben

--     name = node['name']

--     description = node.get('description','')

--     owner = node.get('meta',{}).get('owner','')

--     # Abhängigkeiten → katalog.Lineage

--     for dep in node.get('depends_on',{}).get('nodes',[]):

--         # Lineage-Eintrag für jede Abhängigkeit erstellen

Kosten

0 EUR (nur Entwicklungszeit)

Ab ~500 EUR/Monat

Quellen

SQL Server + manuell andere

200+ Quelltypen automatisch

Automatisierung

Manuell per Skript

Automatische Scans

Power BI Lineage

Manuell oder via REST-API

Automatisch, visuell

DSGVO-Tools

Selbst bauen

Integriert

Empfohlen für

1–3 SQL-Server-Datenbanken

5+ heterogene Systeme

Lernaufwand

Niedrig (SQL bekannt)

Hoch (Azure-spezifisch)

KMU-EMPFEHLUNG 2026

■  Bis 5 Datenbanken, ausschließlich SQL Server: eigene Lösung aus Kapitel 4 + dbt.

■  Microsoft Fabric bereits lizenziert: Fabric Data Catalog ist inklusive — vor Purview-Kauf prüfen.

■  Mehr als 5 heterogene Quellen (SQL + Oracle + SAP + Webshop-API): Azure Purview evaluieren.

■  Strenge DSGVO-Anforderungen mit vielen personenbezogenen Datenquellen: Azure Purview rechtfertigt die Investition.

VOR DEM START

Benennen Sie einen Katalog-Owner mit echtem Zeitbudget (mindestens 4 Stunden pro Woche). Identifizieren Sie die 20 am häufigsten genutzten Tabellen — das sind Ihre ersten Einträge. Klären Sie mit dem Datenschutzbeauftragten: welche Felder sind DSGVO-relevant und müssen besonders geschützt dokumentiert werden?

ERGEBNIS NACH 30 TAGEN

Ihr Ergebnis nach 30 Tagen: Ein automatisch befüllter technischer Katalog für alle Datenbankobjekte, vollständig dokumentierte Top-20-Tabellen mit Business-Beschreibungen und Ownern, ein Business-Glossar mit mindestens 15 KPI-Definitionen, eine Lineage-Dokumentation für die wichtigsten ETL-Pipelines, ein Power-BI-Monitoring-Dashboard und eine Katalog-Suche die Analysten tatsächlich nutzen.

Datenkatalog-Aufbau

Implementierung eines produktionsfertigen Datenkatalogs mit SQL Server, automatischer Metadaten-Extraktion, Business-Glossar und Lineage-Dokumentation.

MDM-Readiness Assessment

Analyse Ihrer Stammdatenlandschaft — Reifegradbestimmung, Katalog-Priorisierung und Umsetzungsfahrplan. Scope: 3-5 Tage.

BI-Dashboard-Aufbau

Power BI Dashboards inkl. Datenkatalog-Integration und strukturiertem Data-Governance-Fundament.

SQL Server DB Health Check

Professioneller Audit — Performance, Metadaten-Analyse, Dokumentationsstand. Scope: 3-5 Tage.

Interim IT-Management

Übernahme der IT-Steuerung auf Zeit — Budgetplanung, Dienstleister-Management, strategische Ausrichtung.