Was ist ein Data Fabric?

Oft in Verbindung mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) 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 End-to-End-Integration verschiedener Datenpipelines und Cloud-Umgebungen durch den Einsatz intelligenter und automatisierter Systeme.

Data Fabrics haben an Bedeutung gewonnen, da wichtige Entwicklungen im Bereich Hybrid-Cloud, Internet der Dinge (IoT), KI und Edge-Computing stattfinden. 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 Einheit und Governance von Datenumgebungen konzentrieren, was mehrere Herausforderungen wie Daten-Silos, 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, Daten-Systeme zu vereinheitlichen, die Privatsphäre und Sicherheit zu stärken, die Governance zu verbessern und den Zugang zu Daten für Mitarbeiter zu erhöhen.

Datenintegration führt zu mehr datengetriebener Entscheidungsfindung, und während Unternehmen historisch 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 Daten herzustellen.

Was ist der Zweck eines Data Fabrics?

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

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

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

1. Datenmanagement: Verantwortlich für die Daten-Governance und -Sicherheit.

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

3. Daten-Verarbeitung: Raffiniert die Daten, um sicherzustellen, dass nur relevante Daten für die Daten-Extraktion aufbereitet werden.

4. Daten-Orchestrierung: 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. Daten-Entdeckung: Stellt neue Möglichkeiten zur Integration von Datenquellen bereit.

6. Daten-Zugang: 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 den Einsatz von Dashboards und anderen Daten-Visualisierungstools aufzubereiten.

Vorteile eines Data Fabrics

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

• Daten-Silos durchbrechen: Moderne Unternehmen leiden oft unter Daten-Silos, da moderne Datenbanken mit Gruppen von Anwendungen in Verbindung stehen und oft mit dem Hinzufügen neuer Anwendungen zum Unternehmen wachsen. Daten-Silos enthalten Daten unterschiedlicher Strukturen und Formate, aber Data Fabrics können den Zugang zu Unternehmensinformationen verbessern und die gesammelten Daten nutzen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern.

• Datenbanken vereinigen: Data Fabrics helfen auch Unternehmen, Datenbanken zu vereinigen, 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 den spezifischen Anwendungs-Daten-Gebrauch zu optimieren, ohne die Daten für andere Anwendungen weniger zugänglich zu machen. Sie können auch Daten vereinigen, die bereits in Silos verschoben wurden.

• 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 zur Erkenntnis beschleunigt. Ihre Architektur ermöglicht vorgefertigte Analyse-Modelle und kognitive Algorithmen, die Daten im großen Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten können.

• Verwendbar für 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 anspruchsvollen Tools können für die Daten-Exploration durch Daten-Wissenschaftler verwendet werden.

Best Practices für die Implementierung von Data Fabrics

Der globale Datenmarkt ist ständig im Wachstum, und es gibt eine starke Nachfrage in diesem Bereich. Viele Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, ihre Unternehmensdaten zu optimieren, und 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 Daten-Prozessen, -Werkzeugen und -Benutzern. Indem Benutzer auf die Daten ausgerichtet werden, können sie die Werkzeuge nutzen und Erkenntnisse gewinnen. Ohne ein DataOps-Modell können Benutzer Schwierigkeiten haben, ausreichend aus dem Data Fabric zu extrahieren.

Eine weitere Best Practice ist es, zu vermeiden, das Data Fabric in einen weiteren Daten-See zu verwandeln, was ein häufiges Phänomen ist. Zum Beispiel kann ein echtes Data Fabric nicht erreicht werden, wenn alle architektonischen Komponenten wie Datenquellen und Analyse vorhanden sind, aber keine APIs und SDKs. Data Fabric bezieht sich auf die Architektur-Design, 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 das Unternehmen seine Compliance- und Regulierungsanforderungen versteht. Eine Data-Fabric-Architektur kann die Sicherheit, Governance und Regulierungscompliance verbessern.

Da die Daten nicht über Systeme verteilt sind, ist die Gefahr einer sensiblen Daten-Exposition geringer. Es ist jedoch wichtig, die Compliance- und Regulierungsanforderungen vor der Implementierung eines Data Fabrics zu verstehen. Verschiedene Daten-Typen können unter verschiedenen Regulierungs-Jurisdiktionen fallen. Eine Lösung besteht darin, automatisierte Compliance-Richtlinien zu verwenden, die sicherstellen, dass die Daten-Transformation den Gesetzen entspricht.

Data-Fabric-Anwendungsfälle

Es gibt viele verschiedene Anwendungsfälle für ein Data Fabric, aber einige sind sehr häufig. Ein häufiger Anwendungsfall ist die virtuelle/logische Sammlung geografisch verteilter Datenbestände, um den Zugang und die Analyse zu erleichtern. Das Data Fabric wird in diesem Fall normalerweise für die zentrale Geschäftsverwaltung verwendet. Da die verteilten Linien-Operationen, die die Daten sammeln und verwenden, durch traditionelle Anwendungs- und Daten-Zugriffs-/Abfrageschnittstellen unterstützt werden, gibt es viel zu gewinnen für Unternehmen, die regionale oder nationale Segmentierung ihrer Aktivitäten haben. Diese Unternehmen erfordern oft eine zentrale Verwaltung und Koordination.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für Data Fabrics ist die Errichtung eines einheitlichen Daten-Modells nach einer Fusion oder Übernahme. Wenn diese stattfinden, ändern sich die Datenbank- und Daten-Management-Policies 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 einziges Daten-Modell zu harmonisieren.