Konnektor für Dateiformat
Der Datenkatalog für CSV, dem Ihr ganzes Team vertrauen kann.
Der CSV-Konnektor von Dawiso macht aus einzelnen CSV-Dateien durchsuchbare, gesteuerte Metadaten: Spaltenüberschriften, Struktur und Verantwortung, die Ihre Teams in Dawiso dokumentieren können.
Zuerst das Wichtigste
Was ist ein Konnektor?
Ein Konnektor ist die Brücke zwischen einem Werkzeug in Ihrem Stack und dem Katalog, der Ihnen einen einheitlichen Blick darauf gibt. Ist ein Konnektor eingerichtet, greift er nach Zeitplan auf das Quellsystem zu, liest die Metadaten aus - Schemas, Tabellen, Dashboards, Jobs, Verantwortlichkeiten, Data Lineage - und bildet sie im Katalog ab. Ihre eigentlichen Zeilen und Werte bleiben, wo sie sind.
Konnektoren sind der Grund, warum ein Datenkatalog Fragen wie „Welches Power-BI-Dashboard hängt von dieser Snowflake-Tabelle ab?“ oder „Wer verantwortet das orders-Topic in Kafka?“ beantworten kann - automatisch, ohne dass jemand eine Excel-Liste pflegen muss.
Drei Eigenschaften unterscheiden einen guten Konnektor von einem brüchigen: Er sollte nur lesend und sicher sein, er sollte inkrementell arbeiten, damit nicht bei jeder Aktualisierung ein vollständiger Neuscan nötig ist, und er sollte Data Lineage über Systemgrenzen hinweg auflösen, nicht nur innerhalb eines Werkzeugs.
Über die Plattform
Was ist CSV?
CSV ist das tabellarische Dateiformat, das sich nicht totkriegen lässt. Es ist älter als der Personal Computer, älter als jedes Cloud-Warehouse, und es bewegt noch immer mehr geschäftskritische Daten als die meisten ETL-Werkzeuge. Die Finanzabteilung übergibt CSV-Exporte zum Monatsabschluss, das Marketing legt Kampagnendateien in SharePoint ab, und das Data Engineering plant nächtliche SFTP-Abholungen.
Solche Dateien liegen üblicherweise außerhalb des Katalogs. Niemand ist für sie verantwortlich, niemand weiß, wie sie ins Warehouse gelangen, und wenn eine davon kaputtgeht, beginnt die Auswirkungsanalyse in irgendeinem Postfach. Genau dort setzt der CSV-Datenkatalog von Dawiso an: nur lesend, nur Metadaten, und plattformübergreifend.
Architektur
So verbindet sich Dawiso mit CSV
Eine kleine, nur lesende Rolle aufseiten von CSV. Der Dawiso-Scanner holt die Metadaten nach Zeitplan. Alles landet in Ihrem Katalog, fachlich lesbar.
Quelle
CSV-Dateipfad
- Dateien und Ordner
- Kopfzeilen
- Spaltentypen
- Tags für Verantwortliche und Stewards
Dawiso-Scanner
Metadatenzugriff nur lesend
- Schema- und Objekterkennung
- Auflösung von Abhängigkeiten
- SQL-Flow-Parsing (optional)
- Sampling nach Opt-in
Katalog
Dawiso-Plattform
- Durchsuchbare Metadaten
- Data Lineage und Verantwortlichkeiten
- Business Glossary
- Richtlinien und Klassifizierungen
Verbindungsdetails
- Protokoll
- Scan des Dateipfads über die Dawiso Integration Runtime (DIR)
- Authentifizierung
- Nur private Verbindung · DIR mit Leserecht auf den Dateipfad
- Lineage
- CSV-Dateien werden zu Katalog-Assets, deren Spalten, Struktur und Verantwortung in Dawiso dokumentiert sind
Einrichtung
CSV in 4 Schritten verbinden
- 01
Dateipfad festlegen
Bestimmen Sie die Netzwerkfreigabe, den SFTP-Ort oder den eingebundenen Pfad im Cloud-Speicher, an dem die CSV-Dateien liegen. DIR braucht Leserecht auf diesen Pfad.
- 02
Private Verbindung anlegen
Für diesen Anbieter werden ausschließlich private Verbindungen unterstützt. Tragen Sie den vollständigen Dateipfad ein; DIR prüft, ob er vom Host der Runtime aus erreichbar ist.
- 03
Option Headers setzen
Haben Ihre Dateien eine Kopfzeile, setzen Sie den Haken bei Headers, und Dawiso nimmt Zeile 1 als Spaltennamen. Andernfalls werden die Spalten als column1, column2 und so weiter angesprochen.
- 04
Ingestion starten
Der geplante Sync hält den Katalog aktuell, während Dateien kommen und gehen. Verantwortliche, Beschreibungen und Tags bleiben über alle erneuten Läufe hinweg erhalten.
Funktionen
Das bekommen Sie mit dem Konnektor für CSV
-
Katalog für Dateien und Spalten
Jede CSV-Datei im eingestellten Pfad ist in Dawiso durchsuchbar. Die Spaltennamen aus der Kopfzeile werden zu vollwertigen Attributen im Katalog.
-
Kopfzeilen werden zu Attributen
Die Spaltennamen aus der Kopfzeile werden zu vollwertigen Attributen mit abgeleiteten Typen. Schluss mit der Frage, was Spalte 7 eigentlich bedeutet.
-
Verantwortung für Dateien
Weisen Sie Dateien Verantwortliche und Stewards zu, genau wie Tabellen. Das Team, das die Datei ablegt, ist das Team, das für ihren Inhalt geradesteht.
-
Nur Metadaten, dank DIR
Dateien verlassen Ihr Netz nie. DIR liest Metadaten und die Struktur einer Stichprobe lokal; in den Dawiso-Tenant gelangen nur Katalogeinträge.
-
Geplante Scans der Dateien
Stellen Sie die Häufigkeit der Ingestion ein. Neue Dateien erscheinen beim nächsten Lauf im Katalog; fehlende tauchen als veraltet auf, statt stillschweigend zu verschwinden.
-
Beschreibungen per KI
Optional entwirft Dawiso Beschreibungen für Spalten und Dateien aus abgeleiteten Typen und Benennung. Vor der Veröffentlichung im Katalog gibt eine Person sie frei.
Geschäftlicher Nutzen
Warum Teams den Konnektor für CSV aktivieren
- Sichtbar
Dateien verstecken sich nicht mehr vor dem Katalog
Exporte zum Monatsabschluss, SFTP-Ablagen und Marketing-CSVs werden zu vollwertigen Assets. Der Katalog bildet ab, wie Daten tatsächlich ins Warehouse gelangen.
- 0 Kopien
Keine Daten verlassen Ihr Netz
DIR scannt lokal und sendet nur Metadaten an Dawiso. Sensible Flat Files bleiben, wo sie sind, und die Audit-Teams sind zufrieden.
- Prüfbereit
Verantwortung und Struktur dokumentiert
Jede CSV-Quelle hat im Katalog dokumentierte Verantwortliche, Stewards und eine Spaltenstruktur. Kein Rätselraten mehr, wer eine Datei pflegt und was darin steht.
Bereit, Ihr CSV zu katalogisieren?
Den Konnektor richten Sie an einem Nachmittag ein. Ihren ersten Lineage-Graph sehen Sie noch am selben Tag.
Häufige Fragen
Was sind Metadaten in einer CSV-Datei?
Was ist ein CSV-Katalog?
Wozu dient ein Datenkatalog?
Wo liegen meine CSV-Dateien eigentlich?
Kopiert Dawiso unsere CSV-Daten?
Was, wenn meine Dateien keine Kopfzeile haben?
Wie oft scannt Dawiso meine CSV-Dateien?
Weitere Konnektoren entdecken
CSV ist einer von über 30 Konnektoren. Bringen Sie Ihren gesamten Stack in den Katalog.
-
Data Warehouse Snowflake -
Data Lakehouse Databricks -
Business Intelligence Power BI -
Business Intelligence Tableau -
Data Warehouse Google BigQuery -
Data Warehouse Amazon Redshift