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Data Fabric – Ein neues Level der Datenverwaltung

Technology

16 Mai 2022 - 5 Minuten lesen

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Małgorzata Caban Senior Content Marketing Specialist

Sie ist spezialisiert auf Übersetzung, das Schreiben und Wissensmanagement. In ihrer Arbeit verbindet sie ihre Leidenschaft für Sprachen mit einem Interesse an Technologie. Privat war sie Teil eines Teams von Freiwilligen, die für die polnische Übersetzung des Videospiels „Baldurs Tor: Belagerung des Drachenspeers“ verantwortlich waren. 

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Inhaltsverzeichnis

  1. Was ist eine Data Fabric?
  2. Wie können Sie von einer Data Fabric profitieren?
  3. Planen Sie die Implementierung Ihrer Data Fabric
  4. Abschließende Gedanken
  5. Quellenangabe

In der heutigen Welt sind Daten die Grundlage jedes Unternehmens. Unternehmen sammeln immer größere Mengen an Informationen. Datenmanagementmethoden müssen nicht nur mit den steigenden Mengen, sondern auch mit den sich ändernden Marktanforderungen Schritt halten. Das richtige Verständnis und die richtige Nutzung von Daten sind notwendig, um Ihr Unternehmen effizient zu führen und weitere Verbesserungs- und Wachstumschancen zu erkennen. Es ist unerlässlich, alle Ihre Daten nahtlos zu verbinden und zu integrieren, um langfristige Vorteile zu erzielen. Hier kommt die Data Fabric als Konzept zur Einführung einer Verbindungsebene für alle Datenbestände und Datenbanken im gesamten Unternehmen ins Spiel.

Was ist eine Data Fabric?

Gartner betrachtet die Data Fabric als einen der wichtigsten strategischen Technologietrends für 2022 und prognostiziert, dass Bereitstellungen von Data Fabrics bis 2024 die Effizienz bei der Datennutzung vervierfachen und gleichzeitig die vom Menschen gesteuerten Datenverwaltungsaufgaben halbieren werden. Eine Data Fabric ist ein aufkommendes Datenarchitekturkonzept für eine einheitliche Datenerfassung und eine optimierte Geschäftsnutzung. Dies ermöglicht Unternehmen ein flexibles, wiederverwendbares sowie erweitertes Datenmanagement.

Die Data-Fabric-Architektur stützt sich stark auf Metadaten oder „Daten im Kontext“, um die automatisierte Datenerkennung und den Zugriff im gesamten Unternehmen zu ermöglichen. Data Fabrics brechen vom Status Quo ab, indem sie Wissensgraphen nutzen und künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) anwenden, um Integrationen zu optimieren. Das Data-Fabric-Konzept bietet Unternehmen das Potenzial, den Aufwand für die manuelle Datenintegration und -verwaltung zu reduzieren und die Nutzung einer integrierten Datenschicht in der gesamten Umgebung eines Unternehmens zu unterstützen. Die Data-Fabric-Architektur ist plattformunabhängig, nicht standortspezifisch und nicht auf bestimmte Anwendungsfälle und Datenprozesse angewiesen. Letztendlich bietet es Unternehmen die Möglichkeit, effizient und kostengünstig auf ihre Daten zuzugreifen, sie zu teilen und zu verwalten.

Wie unterscheidet sich Data Fabric vom traditionellen monolithischen Data-Warehousing-Ansatz? Eines der Hauptprobleme beim traditionellen Data Warehousing besteht darin, dass Daten zentralisiert werden, um eine Single Source of Truth zu schaffen, auf der Erkenntnisse aufgebaut werden können. Dieser Ansatz ist am effektivsten in Use Cases, in denen sich nur wenig verändert. In anderen Fällen kann sich der zentralisierte Ansatz für das Data Warehousing, bei sich ändernden Datenquellen und wachsenden Datenmengen, als Engpass erweisen. Dies passiert, da die Lösung Schwierigkeiten hat, die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitzustellen. Darüber hinaus ist häufig eine Datenverschiebung erforderlich, die bei analytischen Lösungen enorme Kosten verursacht.

Eine Datenstruktur erstellt eine einheitliche Ansicht der Datenbestände eines Unternehmens. Daten werden immer noch in den analytischen und operativen Datensätzen verteilt, aber mit erweiterten Metadaten. Hinzu kommt, dass Datenvirtualisierung einer Datenstruktur den Informationszugriff verbessert und ermöglicht es Geschäftseinheiten, Rohdaten ohne komplexe ETL-Prozesse in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Im Wesentlichen ist die traditionelle Warehouse-Architektur ein reaktiver Ansatz für das Datenmanagement - während die Architektur der Data Fabric auf einen proaktiven Ansatz ausgelegt ist.

Wie können Sie von einer Data Fabric profitieren?

  1. Brechen Sie Ihre Datensilos auf 
    Data Fabrics tragen dazu bei Datensilos aufzubrechen und zu beseitigen. Zuvor isolierte Daten werden für andere Benutzergruppen innerhalb des Unternehmens zugänglich gemacht. Das einheitliche Datenmanagement-Framework verbessert die Transparenz und beseitigt Ineffizienzen. Daten können leicht gefunden und mit allen Benutzern geteilt werden.
  2. Aktivieren Sie Self-Service-Funktionen
    Datennutzung in einem Self-Service-Model erhöht Ihre allgemeine geschäftliche Agilität, da die gesamte Belegschaft relevante Daten schneller finden und wertvolle Erkenntnisse gewinnen kann. Gleichzeitig verbessern aktuelle und zuverlässige KI-gestützte Empfehlungen das Vertrauen der Benutzer in die vorhandenen Daten.
  3. Automatisieren Sie Governance und Datenschutz
    Eine Datenstruktur nutzt aktive Metadaten, um die Qualität Ihrer Daten zu verbessern und Richtlinien durchzusetzen. KI-basierte Automatisierung beschleunigt die Implementierung neuer Governance-Richtlinien und stellt die Integrität Ihrer Daten sicher.
  4. Erweitern Sie die Datenintegration
    Mit einer eingerichteten Datenstruktur können Sie Ihre Datenintegrationsprozesse optimieren. Gleichzeitig können ineffiziente, manuelle Aufgaben beseitigt werden und Echtzeit-Einblicke auf der Grundlage automatisierter Datenanalysen liefern. Laut Gartner kann eine Data Fabric bis zu 70 % der Datenermittlungs-, Analyse- und Implementierungsaufgaben von einem ausgewählten Team wiederherstellen.
  5. Beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung
    Eine verbesserte Transparenz und eine beschleunigte Erkenntnisfindung führen zu einem wirklich fundierten Entscheidungsprozess. Wenn Sie die richtigen Daten zur richtigen Zeit sammeln können, stellen Sie die Widerstandsfähigkeit und das Wachstum Ihres Unternehmens sicher.
  6. Passen Sie sich in Ihrem eigenen Tempo an
    Im Prinzip kann Data Fabric an Ihre bestehenden Datenintegrations-, Qualitäts- und Governance-Praktiken ohne Zwang angepasst werden. Sie können das Konzept schrittweise, langfristig und im Einklang mit Ihren aktuellen Investitionen umsetzen.

Planen Sie die Implementierung Ihrer Data Fabric

Denken Sie bei der Planung des Designs einer Data Fabric daran, dass es keine „one-size-fits-all“ Lösung gibt. Data Fabrics bestehen aus mehreren technischen Komponenten, deren Reifegrad in jeder Organisation unterschiedlich ist. Je nachdem, was sie erreichen wollen und welche Investitionen geplant sind unterscheiden sich die Bedürfnisse jedes Unternehmens erheblich. Data-Fabric-Designs sollten daher an Ihre spezifischen Ziele und Herausforderungen angepasst werden.

Gartner nennt einige praktische Schritte, die Sie anpacken sollten, wenn Sie mit dem Design Ihrer Data Fabric beginnen.

  • Bewerten Sie Ihren vorhandenen Datenmanagement-Stack anhand der Technologiesäulen des Data-Fabric-Designs. Sobald Sie Ihren Reifegrad in jeder Komponente kennen, können Sie Ihr Design entsprechend planen und einen Technologiepartner auswählen, der Ihre technischen Anforderungen am besten unterstützt.
  • Führen Sie eine „Metadaten-Erkennung“ durch, um Muster und Verbindungen zwischen Benutzern, Daten, Speicherorten, Übergängen und Nutzungshäufigkeit zu identifizieren. Das Verständnis dieser Muster hilft Ihnen, die Grundlage für die Einführung einer Datenstruktur zu legen.
  • Beginnen Sie mit dem grundlegenden Pfad Ihrer Data Fabric, der die bekannten Daten und Use Cases sowie die technischen Komponenten abdeckt. Später können Sie zu einem fortgeschritteneren Pfad übergehen, bei dem Sie das Design Ihrer Datenverwaltungs-Infrastruktur und die Datenbereitstellung erweitern.

Abschließende Gedanken

Die Implementierung einer Datenstruktur ermöglicht Geschwindigkeit und Effizienz, was wiederum zu Kostenoptimierung, höherer Produktivität und verbesserter Entscheidungsfindung führen kann. Dies kann ein wichtiger Schritt auf Ihrem Weg zur digitalen Transformation sein, da es den Wert Ihrer Daten maximiert.

Bei der Erforschung des Konzepts sollten Sie die spezifischen Bedürfnisse und die technische Reife Ihres Unternehmens berücksichtigen und Ihr Design darauf abstimmen. Da die Data Fabric immer noch ein aufkommender Trend im Datenmanagement ist, ist es ratsam, ihre Vorteile mit den Geschäftszielen Ihres Unternehmens zu vergleichen. Sie können die Kapitalrendite in Bereichen wie beschleunigter Markteinführung oder einem besseren Verständnis von Nutzungsmustern verfolgen, um sicherzustellen, dass Sie den vollen Wert Ihrer Datenstruktur ausschöpfen.

 

Quellenangabe

  1. Top Strategic Technology Trends for 2022: Data Fabric, Gartner, 2021 
  2. Quick Answer: What Is Data Fabric Design?, Gartner, 2022 
  3. Emerging Technologies: Critical Insights on Data Fabric, Gartner, 2022 

 

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