Als einer der zehn wichtigsten Daten- und Analysetrends von Gartner für 2021 bietet eine Data Fabric eine Möglichkeit, die Datenmanagement-Herausforderungen zu bewältigen, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind. Außerdem können Unternehmen damit Technologien wie künstliche Intelligenz kosteneffizient nutzen und flexibel nach Bedarf skalieren.
Was ist eine Data Fabric?
Eine Data Fabric bezeichnet ein Framework, das als integrierte Daten- und Prozessverbindungsschicht dient. Sie umfasst eine einheitliche Architektur mit Technologien und Services, die auf dieser Architektur ausgeführt werden. Eine Data Fabric unterstützt Unternehmen bei der Überwachung ihrer Daten und zielt darauf ab, deren Wert zu maximieren.
Um die Zeit bis zu neuen Erkenntnissen und die Kosten zu reduzieren, nutzen Unternehmen Data Fabrics, um Datenmanagementprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Unternehmen, die datengetrieben arbeiten wollen, benötigen die Möglichkeit, ihren Datenanalysten und Data Scientists einfachen und schnellen Zugriff auf große Datenmengen zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, ohne Governance-, Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien zu verletzen oder zu beeinträchtigen, setzen sie Data Fabrics ein.
Unternehmen nutzen Data Fabrics außerdem, um riesige Datensätze an verschiedenen Standorten schneller zu verarbeiten. Data Fabrics helfen ihnen, den gesamten Datenlebenszyklus zu optimieren. Dadurch unterstützen sie Anwendungen, die Echtzeitanalysen benötigen, und schaffen eine Umgebung, in der maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz wesentlich effektiver arbeiten können.
Darüber hinaus nutzen Unternehmen zunehmend mehrere Clouds. Da ihre Daten über mehrere Clouds verteilt sind, setzen diese Organisationen Data Fabrics ein, um all ihre Umgebungen zu verwalten.
Data Fabrics sind für Unternehmen auch deshalb attraktiv, weil sie das Datenmanagement vereinfachen und dadurch die Bereitstellung digitaler Services beschleunigen. Das Ergebnis ist nicht nur die digitale Transformation, sondern auch ein Wettbewerbsvorteil. Darüber hinaus können Unternehmen die Skalierbarkeit von Data Fabrics nutzen, um die komplexen Herausforderungen bei der Zusammenführung verschiedener Technologieumgebungen zu bewältigen.
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Wie Data Fabrics verschiedene Arten von Daten verwalten
Data Fabrics nehmen Daten aus allen Quellen auf, um eine konsistente Verarbeitung in sämtlichen Umgebungen eines Unternehmens zu gewährleisten. Diese Quellen können sich in lokalen oder Cloud-Umgebungen befinden, etwa Oracle, SAP, Azure, Google Cloud und AWS, sowie in Containerisierungstechnologien wie Kubernetes. All diese Daten können von den umfassenden Datenmanagementfunktionen einer Data Fabric profitieren, etwa von Automatisierung sowie schnellerer Entwicklung, schnellerem Testen und schnellerer Bereitstellung. Darüber hinaus können Nutzer solche Daten mithilfe eines Self-Service-Datenmanagements überwachen.
Data Fabrics gehen über reine Daten hinaus: Sie erfassen und analysieren sämtliche Formen von Metadaten, um Kontextinformationen zu erzeugen. So kann eine Data Fabric beispielsweise geschäftliche oder technische Metadaten nutzen, um Metadatenbeziehungen zu identifizieren und zu verknüpfen.
Um Metadaten verständlich darzustellen, erstellt eine Data Fabric nach der Analyse der Metadaten anhand wichtiger Kennzahlen ein Graphmodell. Die grafische Darstellung basiert auf Beziehungen, die einzigartig sind und geschäftliche Relevanz besitzen. Diese Metadaten werden anschließend zum Trainieren von Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen genutzt, um die Automatisierung des Datenmanagements zu verbessern und weitere Möglichkeiten für ein besseres Datenmanagement vorzuschlagen.
Data Fabrics und effektives Datenmanagement
Datensilos und Datenbewegungen überwinden
Datensilos erweisen sich heute für Unternehmen als Herausforderung im Datenmanagement. Kontextlose und isolierte Datenquellen vermitteln kein vollständiges Bild, da Big Data von einem Unternehmen verlangt, alle Datenquellen ganzheitlich im Blick zu behalten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Außerdem können siloartige Daten dieselben Informationen in unterschiedlichen Datenbanken enthalten, was die Datenintegrität gefährdet.
Bei einer herkömmlichen Datenmanagementarchitektur werden Daten über zwischengeschaltete Server von einem Speichersystem in ein anderes kopiert. Dieser Ansatz ist fehleranfällig und zeitaufwendig. Die Implementierung einer Data Fabric löst die Herausforderungen der Isolation und Datenbewegung, indem sie eine einheitliche Umgebung für die Erfassung und den Zugriff auf Daten bietet. Sie führt unterschiedliche Daten aus zahlreichen Systemen zusammen, um ein Informationsnetzwerk zu schaffen, das die Anwendungen eines vernetzten Unternehmens unterstützt.
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Schnelle Reaktion auf Veränderungen bei Datenquellen und -volumen
Da Unternehmen mehr Daten als je zuvor erzeugen, verarbeiten und speichern, wird es zunehmend schwieriger, das Volumen und die ständig wachsende Zahl der Datenquellen unter Kontrolle zu halten.
Durch den Einsatz einer Data Fabric verfügen Unternehmen jedoch über einen dauerhaften und skalierbaren Mechanismus, der all ihre Daten auf einer einzigen Plattform zusammenführt. Eine Data Fabric ermöglicht Unternehmen eine stärkere Skalierbarkeit und die Anpassung an mehr Anwendungen, wachsende Datenmengen und zusätzliche Datenquellen.
Umfassende End-to-End-Datenmanagementfunktionen unterstützen
Data Fabrics sollten geschäftsrelevante Anwendungsfälle eines Unternehmens beschleunigen, etwa Risikoanalysen und Kundenanalysen. Um das Datenmanagement zu verbessern, sollte der End-to-End-Umfang einer Data Fabric zumindest Datenaufnahme, Datenaufbereitung, Datenkatalog, Integration und Sicherheit umfassen. Data-Fabric-Lösungen mit passenden Anwendungsfällen für ein Unternehmen sowie automatisierten Datenmanagementfunktionen bieten einen noch größeren Mehrwert.
Datenmanagementinfrastruktur zukunftssicher machen
Um nicht regelmäßig in den Datenmanagement-Albtraum zurückzufallen, Daten nur mühsam integrieren, verarbeiten und transformieren zu können, um vertrauenswürdige Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Unternehmen mit der neuesten Datenmanagementinfrastruktur Schritt halten. Mithilfe von Data Fabrics lassen sich bestehende Verbindungen und Bereitstellungen ohne Unterbrechung weiter nutzen, da sich neue Endpunkte, Datenquellen und Technologien nahtlos einführen lassen.
Datenpipelines optimieren und beschleunigen
Abfragen von Datenbanken mit Milliarden von Datensätzen können einige Zeit benötigen, bevor sie Ergebnisse liefern. Mit einer Data Fabric können Unternehmen den Aufwand und die Zeit für die Datenaufbereitung minimieren. Das führt zu schnelleren Erkenntnissen, was in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt besonders wertvoll ist.
Datenpipelines lassen sich konfigurieren, testen und zur Wiederverwendung einrichten, um die Datenaufbereitung zu beschleunigen. Sie können außerdem automatisiert werden, um Datenbereinigung, Transformationen, Maskierung und andere Vorgänge automatisch durchzuführen und so die Qualität der Datenaufbereitung zu erhöhen.
Abhängigkeit von Legacy-Lösungen und -Infrastrukturen reduzieren
Die heutige technologische Entwicklung veranlasst Unternehmen zum Umstieg auf neuere Technologien, dennoch sind sie möglicherweise weiterhin auf Legacy-Infrastrukturen angewiesen. Warum? Weil solche Infrastrukturen noch kritische Daten enthalten können und Unternehmen möglicherweise keinen geeigneten Plan haben, um geschäftskritische Daten aus dem Legacy-System zu verlagern. Daher könnten sie versucht sein, diese Infrastrukturen beizubehalten.
Neben den in diesen Systemen „gefangenen“ Daten hat die Wartung einer Legacy-Infrastruktur auch Kostenfolgen. Sie stellt zudem ein Sicherheitsrisiko dar, da manche Anwendungen möglicherweise nicht mehr aktualisiert werden können und dadurch Schwachstellen entstehen. Durch ein vernetztes Datennetzwerk erleichtern Data Fabrics das Datenmanagement, indem sie Unternehmen ermöglichen, ihre Abhängigkeit von Legacy-Infrastrukturen zu verringern und diese Systeme mit modernen Cloud-Anwendungen, Data Lakes sowie Data Warehouses zu verbinden.
Leistungsfähige Datenintegration
Probleme bei der Datenintegration sind ein häufiges Ärgernis in Datenprojekten. Der Einsatz von Data Fabrics kann diese Herausforderung entschärfen, da sie mit zahlreichen Techniken der Datenbereitstellung kompatibel sind, etwa Replikation, Datenvirtualisierung, Streaming und ETL.
Data Fabrics mit leistungsfähiger Datenintegration verbessern außerdem die Effizienz des Datenmanagements, indem sie alle Arten von Nutzern unterstützen, häufig sowohl Fachanwender als auch IT-Anwender. Darüber hinaus kann ein Unternehmen durch die Integration in das Ökosystem einen höheren geschäftlichen Nutzen und bessere Ergebnisse erzielen, da Geschäftsprozesse optimiert und die Flexibilität erhöht werden.
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Zentralisierte Datensicherheit und Governance
Wenn Governance- und Sicherheitsrichtlinien für Daten nicht zentralisiert sind, nimmt die Komplexität nicht nur des Schutzes, sondern auch der Integration der Unternehmensdaten exponentiell zu. Data-Fabric-Lösungen mit zentralisierten Richtlinien für Datensicherheit und Governance werden konsistent in lokalen, hybriden, Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen implementiert und verbessern dadurch die Governance-Fähigkeiten eines Unternehmens.
Der Einsatz einer Data Fabric vereinfacht die Datenverwaltung, etwa durch die Konfiguration von Rollen für die Datenbereinigung oder die Rückverfolgung des Ursprungs von Daten, um deren Integrität und Compliance zu gewährleisten.
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