Eine wichtige Rolle spielt in der Untersuchung wie bei der Optimierung des Data Warehousing insgesamt der Umgang mit so genannten Metadaten. Sie informieren in technischer Sicht die Entwickler, von welchen Quellsystemen welche Daten wann bezogen und wie transformiert werden. Fachliche Metadaten dagegen helfen, Begriffe zu standardisieren. Üblicherweise liegt dieses Wissen bei den einzelnen Fachabteilungen, die auch eigene Analyse-Tools einsetzen, um die relevanten Daten zusammenzutragen. Zeigt sich eine andere Fachabteilung an ähnlichen Informationen interessiert, so fängt sie im schlimmsten Fall mit wieder anderen Tools an, eigene Lösungswege zu definieren. "Metadaten muss man aber nicht jedes Mal neu erfinden", so Professor Winter. "Die haben ein hohes Wiederverwertungspotenzial."

Das wissen natürlich auch die Anbieter von Data-Warehousing-Lösungen. Nur: "Solange es keinerlei Standards für Metadaten gab, hat jeder Anbieter seine eigenen Strukturen definiert", sagt Markus Menke, Leiter des technischen Produktmanagements bei SAS. Seit etwa 2001 hat sich jedoch das CommonWarehouse-Metamodell (CWM) als Standard etabliert, das neben SAS auch andere namhafte Anbieter wie OracleOracle angeschoben haben. Beim Extrahieren, Laden und Transformieren reiche vielen Anbietern von ETL-Tools der Standard zwar nicht aus, gibt Carsten Bange von Barc zu bedenken. Alles zu Oracle auf CIO.de

Dennoch: "CWM hat sich gut entwickelt", bestätigt Professor Winter. "Allerdings ist das ein internes Geschäft. Das wird kein Anwender je merken." Datenklempner vereinfachen damit selbst ihre Arbeit, ohne dass das Topmanagement etwas davon erfährt. Manchmal kann es eben auch von Vorteil sein, wenn man im Dunkeln wirkt.