Was ist eine Data Fabric?

Eine Data Fabric wird oft mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Verbindung gebracht und ist eines der Hauptwerkzeuge für die Umwandlung von Rohdaten in Business Intelligence.

Aber was genau ist eine Datenstruktur?

Eine Datenstruktur ist eine Architektur und Software, die eine einheitliche Sammlung von Datenbeständen, Datenbanken und Datenbankarchitekturen innerhalb eines Unternehmens bietet. Es erleichtert die End-to-End-Integration verschiedener Datenpipelines und Cloud-Umgebungen durch den Einsatz intelligenter und automatisierter Systeme.

Datenstrukturen haben an Bedeutung gewonnen, da weiterhin große Entwicklungen in den Bereichen Hybrid Cloud, Internet der Dinge (IoT), KI und Edge Computing stattfinden. Dies hat zu einem massiven Anstieg von Big Data geführt, was bedeutet, dass Unternehmen noch mehr zu verwalten haben.

Um mit dieser großen Datenmenge umzugehen, müssen sich Unternehmen auf die Vereinheitlichung und Steuerung von Datenumgebungen konzentrieren, was zu mehreren Herausforderungen wie Datensilos, Sicherheitsrisiken und Engpässen bei der Entscheidungsfindung geführt hat. Diese Herausforderungen haben dazu geführt, dass Datenverwaltungsteams Data-Fabric-Lösungen einführen, die dazu beitragen, Datensysteme zu vereinheitlichen, Datenschutz und Sicherheit zu stärken, die Governance zu verbessern und den Mitarbeitern einen besseren Datenzugriff zu ermöglichen.

Die Datenintegration führt zu einer stärker datengesteuerten Entscheidungsfindung, und während Unternehmen in der Vergangenheit unterschiedliche Datenplattformen für bestimmte Aspekte des Geschäfts verwendet haben, ermöglichen Datenstrukturen eine kohärentere Anzeige der Daten. All dies führt zu einem besseren Verständnis des Kundenlebenszyklus und hilft, Verbindungen zwischen Daten herzustellen.

Was ist der Zweck einer Data Fabric?

Data Fabrics werden verwendet, um eine einheitliche Ansicht der zugehörigen Daten zu erstellen, die den Zugriff auf Informationen unabhängig von ihrem Speicherort, ihrer Datenbankzuordnung oder ihrer Struktur erleichtert. Data Fabrics vereinfachen auch die Analyse mit KI und maschinellem Lernen.

Ein weiterer Zweck einer Datenstruktur besteht darin, die Anwendungsentwicklung zu erleichtern, da sie ein gemeinsames Modell für den Zugriff auf Informationen erstellt, das von den herkömmlichen Anwendungs- und Datenbanksilos getrennt ist. Diese Modelle ermöglichen einen besseren Informationszugriff, verbessern aber auch die Effizienz, indem sie eine einzige Ebene einrichten, auf der der Datenzugriff über alle Ressourcen hinweg verwaltet werden kann.

Obwohl es keine einzige Datenarchitektur für eine Datenstruktur gibt, wird oft gesagt, dass diese Art von Datenrahmen aus sechs grundlegenden Komponenten besteht:

1. Datenmanagement: Verantwortlich für Data Governance und Datensicherheit.

2. Datenaufnahme: Führt 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 angezeigt werden.

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

5. Datenerkennung: Erschließt neue Möglichkeiten zur Integration von Datenquellen.

6. Datenzugriff: Ermöglicht die Nutzung von Daten, gewährleistet die richtigen Berechtigungen für bestimmte Teams zur Einhaltung von Vorschriften und hilft bei der Darstellung relevanter Daten durch den Einsatz von Dashboards und anderen Datenvisualisierungstools.

Vorteile einer Data Fabric

Data Fabrics bieten viele geschäftliche und technische Vorteile, wie zum Beispiel:

• Brechen Sie Datensilos auf: Moderne Unternehmen leiden häufig unter Datensilos, da moderne Datenbanken mit Anwendungsgruppen verknüpft sind und häufig wachsen, wenn dem Unternehmen neue Anwendungen hinzugefügt werden. Datensilos enthalten Daten unterschiedlicher Struktur und Formate, aber Datenstrukturen können den Zugriff auf Unternehmensinformationen verbessern und die gesammelten Daten zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz nutzen.

• Datenbanken vereinen: Data Fabrics helfen Unternehmen auch dabei, großflächig verteilte Datenbanken zu vereinen. Sie stellen sicher, dass die Standortunterschiede nicht zu Zugangsbarrieren führen. Data Fabrics vereinfachen die Anwendungsentwicklung und können zur Optimierung der Nutzung spezifischer Anwendungsdaten verwendet werden, ohne dass die Daten für andere Anwendungen weniger zugänglich sind. Sie können auch Daten vereinheitlichen, die bereits in Silos verschoben wurden.

• Eine einzige Möglichkeit, auf Informationen zuzugreifen: Data Fabrics verbessern die Portabilität von Anwendungen und fungieren als einzige Möglichkeit für den Zugriff auf Informationen sowohl in der Cloud als auch im Rechenzentrum.

• Erkenntnisse schneller generieren: Data-Fabric-Lösungen können problemlos mit komplexen Datensätzen umgehen, was die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen verkürzt. Ihre Architektur ermöglicht vorgefertigten Analysemodellen und kognitiven Algorithmen die Verarbeitung von Daten in großem Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit.

• Wird von technischen und nichttechnischen Benutzern verwendet: Data Fabrics richten sich nicht nur an technische Anwender. Die Architektur ist flexibel und kann mit einer Vielzahl von Benutzeroberflächen verwendet werden. Sie können dabei helfen, Dashboards zu erstellen, die für Führungskräfte verständlich sind, oder ihre hochentwickelten Tools können von Datenwissenschaftlern zur Datenexploration genutzt werden.

Best Practices für die Implementierung von Data Fabrics

Der globale Datenmarkt wächst ständig und es besteht eine starke Nachfrage in diesem Bereich. Viele Unternehmen möchten eine Datenarchitektur implementieren, um ihre Unternehmensdaten zu optimieren, und befolgen dabei einige gängige Best Practices.

Eine dieser Vorgehensweisen ist die Einführung eines DataOps-Prozessmodells. Data Fabric und DataOps sind nicht identisch, aber einem DataOps-Modell zufolge besteht eine enge Verbindung zwischen Datenprozessen, Tools und den Benutzern. Indem Benutzer dazu gebracht werden, sich auf Daten zu verlassen, können sie die Tools nutzen und Erkenntnisse anwenden. Ohne ein DataOps-Modell können Benutzer Schwierigkeiten haben, genügend Daten aus der Datenstruktur zu extrahieren.

Eine weitere bewährte Vorgehensweise besteht darin, zu vermeiden, dass sich die Datenstruktur in einen weiteren Datensee verwandelt, was häufig vorkommt. Eine echte Datenstruktur kann beispielsweise nicht erreicht werden, wenn Sie über alle Architekturkomponenten wie Datenquellen und Analysen, aber keine APIs und SDKs verfügen. Data Fabric bezieht sich auf das Architekturdesign, nicht auf eine einzelne Technologie. Und einige der bestimmenden Merkmale der Architektur sind die Interoperabilität zwischen Komponenten und die Integrationsbereitschaft.

Für die Organisation ist es außerdem wichtig, ihre Compliance- und behördlichen Anforderungen zu verstehen. Eine Data-Fabric-Architektur kann die Sicherheit, Governance und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verbessern.

Da die Daten nicht über verschiedene Systeme verstreut sind, besteht ein geringeres Risiko der Offenlegung sensibler Daten. Dennoch ist es wichtig, die Compliance- und regulatorischen Anforderungen zu verstehen, bevor Sie eine Data Fabric implementieren. Verschiedene Datentypen können unterschiedlichen Regulierungsvorschriften unterliegen. Eine Lösung besteht in der Verwendung automatisierter Compliance-Richtlinien, die die gesetzeskonforme Datentransformation sicherstellen.

Anwendungsfälle für Data Fabric

Es gibt viele verschiedene Verwendungszwecke für eine Datenstruktur, einige sind jedoch sehr häufig. Ein solches häufiges Beispiel ist die virtuelle/logische Sammlung geografisch unterschiedlicher Datenbestände, um den Zugriff und die Analyse zu erleichtern. In diesem Fall wird die Data Fabric üblicherweise zur zentralen Unternehmenssteuerung genutzt. Da die verteilten Linienoperationen, die die Daten sammeln und nutzen, durch herkömmliche Anwendungs- und Datenzugriffs-/-abfrageschnittstellen unterstützt werden, können Organisationen, die ihre Aktivitäten regional oder national segmentieren, viel gewinnen. Diese Organisationen erfordern häufig eine zentrale Verwaltung und Koordination.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall für Data Fabrics ist die Einrichtung eines einheitlichen Datenmodells nach einer Fusion oder Übernahme. Wenn diese stattfinden, ändern sich häufig die Datenbank- und Datenverwaltungsrichtlinien der zuvor unabhängigen Organisation, was bedeutet, dass es schwieriger wird, Informationen über Organisationsgrenzen hinweg zu sammeln. Eine Datenstruktur kann dieses Problem überwinden, indem sie eine einheitliche Datenansicht erstellt, die es der kombinierten Einheit ermöglicht, auf einem einzigen Datenmodell zu harmonisieren.