Brauchen Sie eine Data Fabric?
Stehen Sie vor der Herausforderung, einen schnelleren Zugriff auf integrierte Daten in einer vielfältigen und verteilten IT-Landschaft zu ermöglichen?
In den letzten Jahren werden IT-Organisationen zunehmend aufgefordert, die Systeme und Prozesse zu automatisieren, die mit der Integration und Aufbereitung ihrer Daten für die Berichterstellung verbunden sind, wobei sie sich Dinge wie aktive Metadaten, Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) / Maschinelles Lernen ML) und Wissensgraphen zunutze machen.
Die Zusammenführung traditioneller Datenquellen und deren Erweiterung mithilfe dieser modernen Fähigkeiten einen anderen Designansatz – hier kommt eine Data Fabric ins Spiel.
Was ist eine Data Fabric?
Eine Datenstruktur ist ein Designkonzept (eine Architektur), das eine konsistente Reihe von Datendiensten und Fähigkeiten On-Premises Cloud bereitstellt. Damit können Sie Ihre Daten aus physisch und logisch unterschiedlichen Systemen in eine gemeinsame Reihe von Datenobjekten abstrahieren, sodass Sie sie als einheitlichen Unternehmensdatensatz behandeln können.
Dies ist besonders wichtig für die Unterstützung von Initiativen zur digitalen Transformation, bei denen Geschäftsprozesse verschiedene Systeme nutzen, die On-Premises, über mehrere Clouds verteilt und sogar remote bereitgestellt werden (z. B. IoT mobile Apps). Durch den Einsatz einer Data Fabric können Unternehmen data sharing schnelleren und effizienteren data sharing Systemen erreichen, was zu integrierteren Geschäftseinblicken und einer höheren geschäftlichen Agilität führt.
Eine Datenstruktur besteht aus einer Reihe von Funktionsschichten, die Daten aus verschiedenen Quellen auf ihrem Weg zum Datenverbraucher transformieren und abstrahieren. Stellen Sie sich dies als eine Wertschöpfungskette vor, in der Rohstoffe durch eine Reihe von Wertschöpfungsschritten in konsumierbare Fertigprodukte umgewandelt werden. Eine typische Datenstruktur besteht aus fünf Verfeinerungsschritten, die in drei Fähigkeiten stattfinden.
Die Rohdaten werden zunächst in einer Metadaten organisiert. Jede Datenquelle enthält Kontextinformationen, sogenannteMetadaten, darüber, um welche Daten es sich handelt, wann sie erfasst wurden, in welchem Format sie vorliegen usw. Die Katalogisierungsebene führt eine „grobe Sortierung“ der Rohdaten durch.
Dieser Katalog informiert dann eine Wissensgraphenebene , auf die Analysen angewendet werden, um Metadaten zu aktivieren und mögliche Verbindungen und Beziehungen abzuleiten. KI-/ML-Algorithmen werden zur Anreicherung der aktiven Metadaten verwendet, Metadaten die Daten Metadaten interpretieren, in einen Kontext zu setzen und zu vereinfachen, sodass Automatisierungsregeln für die Datenintegration definiert werden können.
Die Daten aus dem Wissensgraphen werden dann in eine Integrationsschicht , wo Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und zu einem gemeinsamen, integrierten Datensatz abgeglichen werden. Dieser Datensatz wird dann verwendet, um Orchestrierung -automatisierung zu steuern, die relevante Daten an die Personen und Systeme weiterleitet, die sie benötigen.
Welche Probleme löst eine Data Fabric?
Das Konzept des Data Fabric Designs soll das seit langem bestehende Datenproblem lösen: „Wie kann ich Dinge, die sich grundlegend unterscheiden, so gestalten, dass sie ähnlich aussehen und sich ähnlich verhalten, sodass sie wie identisch behandelt werden können?“ Mit dem Wachstum und der Weiterentwicklung von IT-Umgebungen wird diese Herausforderung immer größer und die Dringlichkeit einer Lösung immer offensichtlicher.
- Datensilos in verschiedenen Unternehmensfunktionen.
- Vielfalt der Datenquellen und -typen.
- IT-Systeme, die über physische Betriebsumgebungen verteilt sind (Cloud, On-Premises, mobil usw.).
- Nachfrage nach Echtzeit- und ereigniszentriert für Entscheidungsfindung.
- Wachstum im Bereich der operativen Analytik und der geschäftsorientierten Datenmodellierung.
Die IT-Systeme werden immer komplexer, während das Unternehmen einfachere und schnellere Daten für Entscheidungsfindung benötigt. Data Fabric bietet die Möglichkeit, beide Anforderungen zu erfüllen.
Wie Integration Platform as a Service Ihre Datenstruktur unterstützen kann
Wenn Sie eine Datenstruktur implementieren möchten, müssen Sie zunächst Daten aus allen verschiedenen Quellen sammeln und an einem Ort zusammenführen, bevor Sie mit der Katalogisierung und Verfeinerung der Daten über die verschiedenen Ebenen der Struktur hinweg beginnen können. Außerdem können Sie damit die Verbindungen von Ihrer Datenstruktur zu allen Zielsystemen verwalten koordinieren.
Eine IPaaS-Lösung wie Actian DataConnect bietet die für ein erfolgreiches Design erforderliche Konnektivität. Die Datenstruktur bietet eine Plattform, die die Datentransformation ermöglicht. Die IPaaS-Lösung verwaltet die Konnektivität, Sicherheit, den autorisierten Zugriff und Orchestrierung Datenflusses in Ihrem Unternehmen.
Brauchen Sie eine Data Fabric?
Wenn Sie eine komplexe IT-Umgebung, ein sich ständig weiterentwickelndes Geschäftsumfeld und Entscheidungsträger haben, die Echtzeitdaten benötigen, dann sollten Sie sich mit einer Datenstruktur befassen. Außerdem sollten Sie eine Integrationsplattform wie Actian DataConnect in Betracht ziehen, um verwalten Datenfluss in Ihrem Unternehmen auf konsistente und kontrollierte Weise verwalten .
Weitere Informationen finden Sie unter DataConnect.
Bleiben Sie in Verbindung
Datenanalysen, die Ihnen geliefert werden.
(z. B. sales@..., support@...)
