Was ist ein Data Fabric?
Data Fabric wird als eine integrierte Datenarchitektur definiert, die Datenmanagementprozesse umfasst und die End-to-End-Integration zahlreicher Datenpipelines in einer Organisation erleichtert. Es ist eine Architektur, die hilft, zahlreiche Datenmanagementprozesse über mehrere Umgebungen hinweg zu standardisieren, wie z.B. vor Ort oder in der Cloud. Es kann "überall" eingesetzt werden, einschließlich Cloud (hybride, öffentliche und private Cloud), vor Ort, Edge und IoT-Geräte. Data Fabric hilft, Konsistenz über verschiedene integrierte Umgebungen hinweg sicherzustellen.
Vorteile der Nutzung von Data Fabric
Einige Vorteile von Data Fabric umfassen:
- Erhöhte Sichtbarkeit über die Datenlandschaft: Da Data Fabric eine einheitliche Plattform ist, bietet es seinen Nutzern eine größere Sichtbarkeit in die hochkomplexe, heterogene Datenlandschaft einer Organisation.
- Tiefgehende Analysen und Einblicke: Da Data Fabric hilft, mehrere Datenpipelines in den Organisationen zu verbinden und vollständige Sichtbarkeit bietet, erleichtert es den Datenbenutzern die Kontrolle und Verwaltung von Daten, was effektivere Einblicke ermöglicht, um datenbasierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies hilft Unternehmen, "datengetriebener" zu werden und eine solide Begründung für Geschäftsentscheidungen zu liefern.
- Anwendungsfälle in den Organisationen: Data Fabric kann fast allen Abteilungen innerhalb eines Unternehmens zugutekommen und ist nicht auf einige wenige beschränkt. Betrugserkennung und Sicherheitsmanagement, Governance- und Compliance-Teams, Vertriebs- und Marketingabteilungen, Ingenieurabteilungen usw. können alle Data Fabric-Plattformen nutzen.
- Optimierung: Data Fabric-Plattformen helfen, Speicherkosten (in einer hybriden Cloud oder vor Ort) zu überwachen und zu beobachten, was die Gesamteffizienz verbessert. Unternehmen können entscheiden, ob sie basierend auf den erhaltenen Einblicken skalieren oder reduzieren und sich auf die Ressourcenoptimierung konzentrieren.
Grundlegende Elemente eines Data Fabric
Es ist wichtig, die grundlegenden Elemente eines Data Fabric zu identifizieren. Einige davon sind unten aufgeführt:
- Wissensgraph: Ein Wissensgraph ist eine Art der Datenrepräsentation, die Graphen verwendet, um Verknüpfungen, Beziehungen und Verbindungen zu identifizieren. Da der Kern von Data Fabric von Integrationen abhängt, sollte eine Data Fabric-Software in der Lage sein, einen Wissensgraphen zu erstellen, der zahlreiche unterschiedliche Datenquellen verbinden kann.
- Integrationsfähigkeiten: Data Fabric-Plattformen sollten in der Lage sein, verschiedene Datenpipelines zu integrieren. Dies umfasst die Fähigkeit, Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu verwalten, um die Leistungseffizienz sicherzustellen.
- Daten-Governance: Datenrichtlinien, Daten-Governance und Daten-Compliance müssen beim Aufbau von Datenintegrationen befolgt werden.
- Datenlebenszyklus-Management: Data Fabric sollte das End-to-End-Datenlebenszyklus-Management überwachen.
- Cloud-Unterstützung: Data Fabric-Plattformen sollten sowohl vor Ort als auch in Cloud-Umgebungen betrieben werden können.
- Unterstützung von Analysetools: Da Data Fabric darauf abzielt, saubere und vollständige Daten bereitzustellen, sollte eine geeignete Data Fabric-Plattform einige analytische Fähigkeiten oder die Konnektivität zu anderen Analysetools haben.
Data Fabric vs. Data Mesh
Data Fabric wird oft mit Data Mesh verwechselt, aber die beiden haben einige grundlegende Unterschiede. Obwohl beide Software sich auf Datenmanagementarchitektur und deren Integration beziehen, besteht der Unterschied darin, dass Data Mesh eine menschliche Komponente beinhaltet – die Bereitstellung von Daten für Personen und Teams, die spezifisch für den Geschäftsdomain sind. Es adaptiert das Konzept von "Daten als Produkt", was bedeutet, dass verschiedene Teams nur die Daten in ihrer Pipeline bearbeiten. Es ist stark dezentralisiert und stellt sicher, dass jede Domäne für ihre Datenpipeline verantwortlich bleibt. Data Fabric hingegen ermöglicht es, Daten von jedem Ort zu extrahieren, zu transformieren und zu bearbeiten und umfasst den gesamten Datenlebenszyklus.
Preethica Furtado
Preethica is a Market Research Manager at G2 focused on the cybersecurity, privacy and ERP space. Prior to joining G2, Preethica spent three years in market research for enterprise systems, cloud forecasting, and workstations. She has written research reports for both the semiconductor and telecommunication industries. Her interest in technology led her to combine that with building a challenging career. She enjoys reading, writing blogs and poems, and traveling in her free time.
