Data-Fabric-Software ist eine einheitliche Datenplattform, die es Organisationen ermöglicht, ihre Daten und Datenmanagementprozesse zu integrieren. Die Einführung eines Data Fabrics ermöglicht die Erstellung vollständiger Ansichten ihrer Daten, unterstützt bestehende Prozesse und Anwendungen und ermöglicht die schnelle Entwicklung neuer Anwendungsfälle. Ein Data Fabric ist nicht nur eine einzelne Lösung, sondern ein gesamtes Datenökosystem, das unterschiedliche Datenquellen und Infrastrukturetypen über Standorte hinweg (vor Ort, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen) verbindet und Analysen ohne belastende Datenintegrationsanforderungen ermöglicht. Die Software bietet Vorteile wie die Möglichkeit, jeden Datentyp unabhängig vom Standort zu erkunden und Wert daraus zu ziehen, indem sie Speicher von strukturierten und unstrukturierten Daten verbindet. Sie bietet zentralisierten Zugriff über eine einzige, einheitliche Ansicht der Daten einer Organisation, die Zugriffs- und Governance-Beschränkungen erbt.
Unternehmen nutzen Data-Fabric-Software, um eine bessere Sichtbarkeit in oft hochkomplexe und heterogene Datenlandschaften zu erlangen. Data-Fabric-Software bietet tiefere Einblicke und Kontrolle über ihre Daten, unabhängig davon, wo sie sich befinden, und ermöglicht bessere Geschäftsentscheidungen und -strategien. Unternehmen datengetrieben zu machen, ist der Schlüssel zum Aufkommen von Data-Fabric-Software, und sie kann von jeder Branche übernommen werden. Betrugserkennung und Sicherheitsmanagement, Vertriebs- und Marketingmanagement sowie Governance- und Compliance-Management sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle, die das Wachstum von Data Fabric vorantreiben.
Um in die Kategorie Data Fabric aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Datenmanagementprozesse auf einer einzigen einheitlichen Plattform durchführen
Daten aus unterschiedlichen Quellen über Standorte hinweg abrufen und verbinden oder daran zusammenarbeiten
Daten in allen Umgebungen (Multi-Cloud und vor Ort) verwalten
Einen einzigen, nahtlosen Zugriff und Kontrolle auf Daten über Quellen und Typen hinweg ermöglichen
Analysetools und Konnektivität zu anderen analytischen Lösungen bereitstellen
Metadatenfunktionalität mit Datenaktualität und Datenherkunftsfähigkeiten bieten
