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Was ist Data Fabric Software?
Data Fabric Software ist eine Architektur, die Quellen, Typen und den Standort von Daten verbindet und eine End-to-End-Datenintegration bietet. Es ist eine einheitliche Umgebung für Datendienste und Technologien, die bei der Datenverwaltung hilft. Mit dieser Plattform können Organisationen Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen sammeln und sie verschiedenen Teams innerhalb des Unternehmens ohne externe Hilfe zur Verfügung stellen. Die Daten werden von APIs aus Data Warehouses, Data Lakes, Datenbanken und Apps abgerufen. Data Fabric Software kann durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) oder maschinellem Lernen (ML) verbessert werden. KI-gestützte Versionen dieser Tools bieten personalisierte Empfehlungen zur Auswahl von Datensätzen, die die Geschwindigkeit von Data-Science-Projekten steigern können.
Datenressourcen werden normalerweise in Silos erzeugt, während die Datenvorbereitungszyklen in der Datenpipeline lang sind und viel Zeit in Anspruch nehmen, was die Datenoptimierung einer Organisation beeinträchtigt. Data Fabric Systeme helfen, Datenmanagementpraktiken über Cloud-, On-Premises- und Edge-Dienste hinweg zu standardisieren. Diese Tools beinhalten normalerweise verschiedene Datenmanagementtechnologien wie Datenkatalog, Governance, Virtualisierung, Integration, Pipeline und Orchestrierung. Data Fabric Software hilft Benutzern, auf Daten mit einzigartigen Workflows zuzugreifen und gleichzeitig Daten zu demokratisieren, sodass Datenbürger Informationen im gesamten Unternehmen zugreifen können. Die Nutzung dieses Tools gibt Unternehmen einen ganzheitlichen Überblick über den Geschäftsprozess.
Was sind die häufigsten Merkmale von Data Fabric Software?
Die folgenden sind einige Kernmerkmale von Data Fabric Software, die Benutzern auf verschiedene Weise helfen können:
Einheitliche Datenumgebung: Data Fabric Software schafft eine Architektur, die verschiedene Datenmanagementprozesse wie Datenzusammenarbeit, Datenerkennung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Datenzugriff und Datenkontrolle auf einer einzigen Plattform integriert. Dies eliminiert die Notwendigkeit für mehrere Datenintegrationsprodukte.
Datenzusammenarbeit und -freigabe: Data Fabric Software ermöglicht die Datenkonnektivität in einer einzigen einheitlichen Ansicht, sodass Daten von internen und externen Anwendungen abgerufen oder geteilt werden können.
Governance und Compliance: Datenbesitzer behalten die volle Kontrolle darüber, wer ihre Datensätze besuchen, bearbeiten, herunterladen oder abfragen kann. Data Fabric Software ermöglicht Compliance, bewahrt die Integrität und kontrolliert den Zugriff. Diese Tools integrieren auch die Datenqualität in jeden Schritt des Datenmanagements.
Umgebungsunabhängig: Data Fabric Software ermöglicht das Datenmanagement über mehrere Umgebungen hinweg, wie On-Premises, in der Cloud, Hybrid und Multi-Cloud.
Metadatenmanagement: Data Fabric verfügt über Datenherkunftsfähigkeiten und Datenaktualität, was bedeutet, dass es die Migrations- und Transformationsgeschichte der Daten enthält. Die Aktualität der Daten definiert den Zustand der Daten – aktiv oder archiviert.
Datenanalyse und -visualisierung: Diese Tools verwenden kontinuierliche Analysen über die vorhandenen Metadatenressourcen für bessere Geschäftseinblicke.
Was sind die Vorteile von Data Fabric Software?
Obwohl es viele Datenmanagementtechnologien wie Master Data Management, Data Hubs und Data Lakes gibt, unterscheidet sich Data Fabric in verschiedenen Aspekten von ihnen.
Verbessertes Datenmanagement: Data Fabric Software hilft, Daten automatisch abzurufen, zu validieren und anzureichern. Es hilft bei der Unternehmensdatenintegration und -verwaltung. Es hilft auch, eine einheitliche Ansicht der Daten bereitzustellen, die es Endbenutzern ermöglicht, Daten leicht zu identifizieren und zu verfolgen und sie effizient zu nutzen. Automatisierung und Integration helfen bei der dynamischen Datenorchestrierung über ein verteiltes Ökosystem.
Einfach zu bedienen: Technische und nicht-technische Benutzer können Data Fabric Plattformen nutzen. Die Architektur ermöglicht es, verschiedene Benutzeroberflächen zu erstellen. Geschäftsanwender können elegante Dashboards erstellen und sie für verschiedene andere Funktionen nutzen, während Datenwissenschaftler sie auch für tiefgehende Datenexploration verwenden können.
Kompatibel mit hybriden Hosting-Umgebungen: Data Fabrics sind umgebungsunabhängig. Es kann bei der bidirektionalen Integration mit fast allen Komponenten helfen, um eine stoffartige Struktur zu schaffen und die Notwendigkeit des Codierens zu eliminieren. Data Fabric Software unterstützt On-Premises-, Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen.
Hohe Skalierbarkeit: Data Fabric Systeme können Daten im Unternehmensmaßstab verwalten. Es hilft, Daten automatisch zu erfassen, die normalerweise ungenutzt bleiben würden. Sie sind skalierbar mit minimalem Eingriff und ohne Investitionsbedarf in teure Hardware oder geschultes Personal. Die Datenarchitektur hilft, die Komplexität von Big Data zu reduzieren und letztendlich strategische Geschäftsergebnisse zu fördern.
Schnelle Einblicke: Die Automatisierung von Datenengineering-Aufgaben und die Integrationserweiterung helfen, Echtzeiteinblicke schneller zu liefern. Auch die kontinuierliche Datenanalyse, die von Data Fabric verwendet wird, hilft, durch schnellen Zugriff Wert zu schaffen. Data Fabric Software kombiniert Data Warehouses und Data Lakes und integriert Daten aus mehreren Apps, um Dienste bereitzustellen, die Organisationen helfen, ihre Daten zu überwachen und zu kontrollieren.
Nahtlose Integration: Data Fabric Software löst die häufige Herausforderung von Big Data in Organisationen. Dieses Tool beseitigt Datensilos durch einen ganzheitlichen Ansatz und hilft bei der nahtlosen Integration von Daten über verschiedene Funktionen hinweg. Viele Workloads verlagern sich in die Cloud, und es erfordert Daten. Data Fabric Software rationalisiert diese Bewegung von der Cloud zum Rechenzentrum oder zwischen hybriden Clouds.
Wer nutzt Data Fabric Software?
Data Fabric Plattformen haben verschiedene Interessengruppen innerhalb einer Organisation.
Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler nutzen Data Fabric Software, um tiefgehende und verborgene Unternehmensdaten zu erkunden, die sie mit anderen Abteilungen für umsetzbare Einblicke teilen können.
Geschäftsanwender: Die Geschäftsanwender der Organisation, wie Marketer, können diese Tools nutzen, um kritische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Intelligente Data Fabric Lösungen sind die aufkommende Datenarchitektur, die Organisationen hilft, ihre Unternehmensdateninitiativen zu beschleunigen.
Software im Zusammenhang mit Data Fabric Software
Im Folgenden sind einige Tools aufgeführt, die mit Data Fabric Software verwendet werden können:
Maschinelles Lernen Datenkatalog Software: Maschinelle Lern-Datenkataloge ermöglichen es Organisationen, Daten aus mehreren Datenquellen zu kategorisieren, darauf zuzugreifen, sie zu interpretieren und zusammenzuarbeiten und ein hohes Maß an Governance und Zugriffsmanagement aufrechtzuerhalten. Data Fabric hilft, Datenquellen und Metadaten zu identifizieren, zu sammeln und zu analysieren.
Datenqualitätssoftware: Datenqualitätssoftware verwendet eine Reihe von Technologien, um Probleme mit den für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten zu identifizieren, zu verstehen, zu verhindern und zu korrigieren. Datenqualitätstools führen kritische Funktionen wie Datenprofilierung, Parsing, Standardisierung, Bereinigung, integrierte Workflows und Wissensbasen durch.
Daten-Governance-Software: Daten-Governance-Software wird verwendet, um datenbezogene Richtlinien durchzusetzen. Diese Produkte helfen, Richtlinien, Prozesse und Verantwortlichkeitsmaßnahmen zu etablieren, um sicherzustellen, dass Datenqualitätsstandards eingehalten werden. Daten-Governance-Tools ermöglichen es Organisationen, ein Rahmenwerk zu entwickeln, um zu wissen, welche Daten sie besitzen und wie sie optimal genutzt werden können.
Datenvorbereitungssoftware: Datenvorbereitung und -bereitstellung sind wichtige Schritte in der Datentransformation und -integration während des Datenpipeline-Lebenszyklus. Die Datenvorbereitung beginnt mit dem Laden von Daten in eine Datenplattform aus einem Data Lake. Dann beginnt die Datenverarbeitung mit Extraktions-, Transformations-, Lade- oder Extraktions-, Lade-, Transformations- (ETL- oder ELT-) Tools. Das Ergebnis sind vorbereitete Daten.
Herausforderungen mit Data Fabric Software
Obwohl Data Fabric Systeme auf Datenmanagement abzielen, gibt es einige Herausforderungen bei der Implementierung ihrer Dienste. Nachfolgend sind einige Herausforderungen aufgeführt, denen Organisationen häufig begegnen:
Bereitstellung und Konfiguration von Diensten: Dienste müssen möglicherweise auf mehreren Servern bereitgestellt werden, um die Leistung zu optimieren. Dies kann erfordern, dass Dienste auf bestimmte Weise konfiguriert werden, damit sie zusammenarbeiten.
Erstellung eines Datenmodells und Datenmanagement: Ein Datenmodell bestimmt, wie Daten strukturiert und organisiert werden. Daher ist es notwendig, ein Datenmodell zu erstellen, das die Bedürfnisse der Organisation erfüllt und leicht verwaltet werden kann. Data Fabric vereinheitlicht Daten über verschiedene Datentypen und -punkte hinweg mithilfe eines semantischen Wissensgraphen. Eine der Herausforderungen besteht darin, Daten zu verwalten und zu speichern. Daten sind in verschiedenen Formaten verfügbar; daher muss die Software in der Lage sein, alle Arten von Daten zu handhaben und zu verwalten. Der Aufbau einer Architektur, die verschiedene Umgebungen unterstützt, ist eine Herausforderung.
Integration mit externen Systemen: Data Fabric ermöglicht die Integration mit mehreren Systemen. Für die Integration mit externen Systemen wird normalerweise eine Middleware-Software erstellt, um zwischen diesen externen Systemen und Data Fabric Tools zu vermitteln und deren Kommunikation zu verwalten. Die Herausforderung besteht darin, dass zwei kommunizierende Systeme unterschiedliche Architekturen haben können; daher ist es eine Herausforderung, eine einzige Middleware zu erstellen.
Datensicherheit: Der Schutz von Daten ist für jede Organisation von größter Bedeutung. Eine der Herausforderungen, wenn Daten von einem Punkt zum anderen mit Data Fabric Tools übertragen werden, besteht darin, dass die Daten anfällig für Angriffe sind. Dies kann jedoch durch die Einführung von Firewalls vermieden werden, um die Sicherheit zu gewährleisten. Es ist auch wichtig, über Datenmaskierung und Verschlüsselung hinauszugehen, um einen vollständigen Datenschutz zu gewährleisten.
Wie kauft man Data Fabric Software?
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Data Fabric Software
Data Fabric Software löst mehrere Datenmanagementprobleme oder -herausforderungen in einer Organisation. Bevor man Data Fabric Software kauft, ist es wichtig, die bestehenden Anforderungen der Organisation zu verstehen. Wenn eine Organisation nur Duplikaterkennung und Datenvalidierung benötigt, kann ein Datenqualitätstool helfen. Viele Organisationen wählen auch Datenverarbeitungslösungen wie ETL-Tools, um ihre Daten zu verarbeiten und zu integrieren. Abhängig davon, wo in der Organisation ein Bedarf an Datenmanagement besteht, können Data Fabric Lösungen ausgewählt werden.
Vergleichen Sie Data Fabric Software Produkte
Erstellen Sie eine Longlist
Eine Liste von Data Fabric Software Anbietern kann helfen, deren Angebote zu verstehen. Das Team in der Organisation kann dann die Anbieter bewerten, die die Bedürfnisse der Organisation erfüllen würden.
Erstellen Sie eine Shortlist
Nach der Bewertung verschiedener Data Fabric Lösungen können die Entscheidungsträger der Organisation einige wenige Anbieter auswählen, je nachdem, welche Anbieter die Anforderungen erfüllen.
Führen Sie Demos durch
Nach der Auswahl von Anbietern sollten Unternehmen nach einer Demo suchen. Die Demo gibt ein besseres Verständnis der technischen Funktionalität der Software. Heutzutage kommen Data Fabric Tools mit Funktionen der künstlichen Intelligenz. KI-basierte Empfehlungen helfen bei der schnelleren Datenwiederherstellung. Dies könnten einige wichtige Funktionen sein, die die Teams kennen müssen. IT-Profis, Datenwissenschaftler sowie Datenmanagement- und Geschäftsteams können an der Demo teilnehmen, um das Produkt aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten.
Auswahl von Data Fabric Software
Wählen Sie ein Auswahlteam
Ein Auswahlteam ist eine Mischung aus technischen Benutzern und Geschäftsanwendern wie Datenwissenschaftlern, Datenmanagementteams und Marketingteams. Darüber hinaus sollte das Team einen wichtigen Entscheidungsträger haben.
Verhandlung
Sobald ein Anbieter für seine Software ausgewählt wurde, ist es ratsam, deren Preisgestaltung zu verstehen und gegebenenfalls zu verhandeln. Der Verhandlungsteil hängt vollständig vom Budget der Organisation und dem Unterschied zwischen dem Produktpreis und dem Budget ab.
Endgültige Entscheidung
Nachdem beide Parteien zu einer einvernehmlichen Vereinbarung gekommen sind, ist es an der Zeit zu entscheiden, ob die Software gekauft werden soll.
