Was ist ein Data Fabric?

Oft mit künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in Verbindung gebracht, ist ein Data Fabric eines der wichtigsten Werkzeuge, um Rohdaten in Business-Intelligence umzuwandeln.

Aber was ist genau ein Data Fabric?

Ein Data Fabric ist eine Architektur und Software, die eine einheitliche Sammlung von Datenbeständen, Datenbanken und Datenbankarchitekturen innerhalb eines Unternehmens bietet. Es ermöglicht die Integration von verschiedenen Datenpipelines und Cloud-Umgebungen durch den Einsatz intelligenter und automatisierter Systeme.

Data Fabrics haben an Bedeutung gewonnen, da sich wichtige Entwicklungen im Bereich Hybrid-Cloud, Internet der Dinge (IoT), KI und Edge-Computing abspielen. Dies hat zu einer massiven Zunahme von Big Data geführt, was bedeutet, dass Unternehmen noch mehr zu verwalten haben.

Um mit diesem Big Data umzugehen, müssen Unternehmen sich auf die Vereinheitlichung und Regulierung von Datenumgebungen konzentrieren, was mehrere Herausforderungen wie Dateninseln, Sicherheitsrisiken und Engpässe bei der Entscheidungsfindung mit sich bringt. Diese Herausforderungen haben dazu geführt, dass Datenmanagement-Teams Data-Fabric-Lösungen übernommen haben, die dazu beitragen, Datenbestände zu vereinheitlichen, Datenschutz und -sicherheit zu stärken, Regulierung zu verbessern und den Zugang zu Daten für Mitarbeiter zu erleichtern.

Datenintegration führt zu mehr datengetriebener Entscheidungsfindung, und während Unternehmen historisch gesehen verschiedene Datenplattformen für bestimmte Aspekte des Geschäfts verwendet haben, ermöglichen Data Fabrics eine einheitlichere Sicht auf die Daten. All dies führt zu einem besseren Verständnis des Kundenlebenszyklus und hilft dabei, Verbindungen zwischen den Daten herzustellen.

Wozu dient ein Data Fabric?

Data Fabrics werden verwendet, um eine einheitliche Sicht auf die zugehörigen Daten zu erstellen, die den Zugang zu Informationen unabhängig von ihrer Lage, Datenbankzugehörigkeit oder Struktur ermöglicht. Data Fabrics vereinfachen auch die Analyse mit KI und Machine Learning.

Ein weiterer Zweck eines Data Fabrics ist die Erleichterung der Anwendungsentwicklung, da es ein gemeinsames Modell für den Zugriff auf Informationen schafft, das unabhängig von den traditionellen Anwendungs- und Datenbankinseln ist. Diese Modelle bieten besseren Zugang zu Informationen, verbessern aber auch die Effizienz, indem sie eine einzelne Schicht schaffen, auf der der Datenzugriff über alle Ressourcen hinweg verwaltet werden kann.

Es gibt keine einzige Datenarchitektur für einen Data Fabric, aber es wird oft gesagt, dass es sechs grundlegende Komponenten für diese Art von Datenframework gibt:

1. Datenmanagement: Verantwortlich für die Regulierung und Sicherheit von Daten.

2. Datenübernahme: Bringt Cloud-Daten zusammen und identifiziert Verbindungen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.

3. Datenverarbeitung: Verfeinert die Daten, um sicherzustellen, dass nur relevante Daten für die Datenextraktion verwendet werden.

4. Datenorchestrierung: Eine sehr wichtige Schicht des Frameworks, die für die Transformation, Integration und Reinigung von Daten verantwortlich ist, damit sie im gesamten Unternehmen verwendet werden können.

5. Datenerforschung: Stellt neue Möglichkeiten zur Integration von Datenquellen bereit.

6. Datenzugriff: Ermöglicht den Verbrauch von Daten, stellt sicher, dass die richtigen Berechtigungen für bestimmte Teams vorhanden sind, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, und hilft dabei, relevante Daten durch die Verwendung von Dashboards und anderen Datenvisualisierungstools zu bereitstellen.

Vorteile eines Data Fabrics

Es gibt viele geschäftliche und technische Vorteile von Data Fabrics, wie z.B.:

• Dateninseln durchbrechen: Moderne Unternehmen leiden oft unter Dateninseln, da moderne Datenbanken mit Gruppen von Anwendungen in Verbindung gebracht werden und oft wachsen, wenn neue hinzugefügt werden. Dateninseln enthalten Daten unterschiedlicher Strukturen und Formate, aber Data Fabrics können den Zugang zu Unternehmensinformationen verbessern und die gesammelten Daten verwenden, um die betriebliche Effizienz zu verbessern.

• Datenbanken vereinen: Data Fabrics helfen Unternehmen auch dabei, Datenbanken zu vereinen, die über ein großes Gebiet verteilt sind. Sie stellen sicher, dass die Unterschiede in der Lage keine Barrieren für den Zugang darstellen. Data Fabrics vereinfachen die Anwendungsentwicklung und können verwendet werden, um die Datenverwendung bestimmter Anwendungen zu optimieren, ohne die Daten für andere Anwendungen weniger zugänglich zu machen. Sie können auch Daten vereinen, die bereits in Dateninseln übergegangen sind.

• Eine einzige Möglichkeit, auf Informationen zuzugreifen: Data Fabrics verbessern die Portabilität von Anwendungen und dienen als eine einzige Möglichkeit, auf Informationen in der Cloud und im Rechenzentrum zuzugreifen.

• Erkenntnisse auf beschleunigtem Weg generieren: Data-Fabric-Lösungen können komplexe Datensätze leicht verarbeiten, was die Zeit bis zum Erkenntnisgewinn beschleunigt. Ihre Architektur ermöglicht vorkonfigurierte Analysemodelle und kognitive Algorithmen, um Daten im großen Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten.

• Verwendung durch technische und nicht-technische Benutzer: Data Fabrics sind nicht nur für technische Benutzer gedacht. Die Architektur ist flexibel und kann mit einer Vielzahl von Benutzeroberflächen verwendet werden. Sie können dazu beitragen, Dashboards zu erstellen, die von Geschäftsführern verstanden werden können, oder ihre fortschrittlichen Tools können von Datenwissenschaftlern für die Datenexploration verwendet werden.

Best Practices für die Implementierung von Data Fabrics

Der globale Datenmarkt expandiert ständig, und es gibt eine starke Nachfrage in diesem Bereich. Viele Unternehmen suchen nach einer Datenarchitektur, um ihre Unternehmensdaten zu optimieren, und sie folgen bestimmten Best Practices.

Eine solche Praxis ist die Übernahme eines DataOps-Prozessmodells. Data Fabric und DataOps sind nicht identisch, aber gemäß einem DataOps-Modell gibt es eine enge Verbindung zwischen Datenprozessen, Tools und Benutzern. Indem Benutzer auf die Verwendung von Daten ausgerichtet werden, können sie die Tools nutzen und Erkenntnisse anwenden. Ohne ein DataOps-Modell können Benutzer Schwierigkeiten haben, ausreichend aus dem Data Fabric zu extrahieren.

Eine weitere Best Practice ist es, den Data Fabric nicht in einen weiteren Data Lake umzuwandeln, was ein häufiges Phänomen ist. Zum Beispiel kann ein echter Data Fabric nicht erreicht werden, wenn Sie alle architektonischen Komponenten wie Datenquellen und Analysen haben, aber keine APIs und SDKs. Data Fabric bezieht sich auf die Architekturdesign, nicht auf eine einzelne Technologie. Und einige der definierenden Merkmale der Architektur sind die Interoperabilität zwischen Komponenten und die Integrationsbereitschaft.

Es ist auch wichtig, dass die Organisation ihre Compliance- und Regulierungsanforderungen versteht. Eine Data-Fabric-Architektur kann die Sicherheit, Regulierung und Einhaltung von Vorschriften verbessern.

Da die Daten nicht über Systeme verstreut sind, ist die Gefahr einer sensiblen Datenexposition geringer. Es ist jedoch wichtig, die Compliance- und Regulierungsanforderungen zu verstehen, bevor ein Data Fabric implementiert wird. Verschiedene Datentypen können unter verschiedenen regulatorischen Rechtsräumen fallen. Eine Lösung besteht darin, automatisierte Compliance-Richtlinien zu verwenden, die sicherstellen, dass die Datenverarbeitung den Gesetzen entspricht.

Anwendungsfälle für Data Fabrics

Es gibt viele verschiedene Anwendungsfälle für einen Data Fabric, aber einige sind sehr häufig. Ein häufiger Anwendungsfall ist die virtuelle/logische Sammlung von geografisch verteilten Datenbeständen, um den Zugang und die Analyse zu erleichtern. Der Data Fabric wird in diesem Fall normalerweise für die zentrale Geschäftsverwaltung verwendet. Da die verteilten Linienoperationen, die Daten sammeln und verwenden, über traditionelle Anwendungs- und Datenzugriffs-/Abfrageschnittstellen unterstützt werden, kann ein Unternehmen, das regionale oder nationale Segmentierung seiner Aktivitäten hat, viel gewinnen. Diese Unternehmen erfordern in der Regel eine zentrale Verwaltung und Koordination.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für Data Fabrics ist die Errichtung eines einheitlichen Datenmodells nach einer Fusion oder Übernahme. Wenn diese stattfinden, ändern sich die Datenbank- und Datenmanagement-Richtlinien der zuvor unabhängigen Organisation oft, was es schwieriger macht, Informationen über organisatorische Grenzen hinweg zu sammeln. Ein Data Fabric kann dies überwinden, indem es eine einheitliche Sicht auf die Daten schafft, die es dem kombinierten Unternehmen ermöglicht, auf ein einheitliches Datenmodell zu harmonisieren.