Data Fabric

Daten-Fabric: Was sie ist und wie sie funktioniert

Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, große Datenmengen über mehrere Systeme hinweg verwalten und zu integrieren. Data Fabric bietet einen einheitlichen Ansatz, der nahtlosen Zugriff, intelligente Automatisierung und verbesserte Governance in hybriden und Cloud ermöglicht.

Dieser Leitfaden erläutert die wichtigsten Grundsätze, Vorteile und Implementierungsstrategien von Data Fabric und hilft Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.

Was ist eine Data Fabric?

Eine Data Fabric ist ein architektonischer Ansatz, der ein nahtloses, integriertes Datenmanagement über verschiedene Umgebungen hinweg ermöglicht, darunter On-Premises, Cloud und Hybridsysteme. Sie nutzt KI, Metadaten Automatisierung und intelligente Orchestrierung , um Echtzeitzugriff auf Daten zu ermöglichen und Beständigkeit, Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenintegrationsmethoden, die auf manuellen Prozessen und starren Pipelines beruhen, schafft Data Fabric ein flexibles, skalierbar Ökosystem, das unterschiedliche Datenquellen miteinander verbindet. Dadurch können Unternehmen nahtlos auf Daten zugreifen, diese analysieren und verwalten, ohne die Komplexität herkömmlicher Datensilos.

Durch die Ermöglichung von Daten-Discovery, -Integration und -Automatisierung in Echtzeit verbessert Data Fabric die Entscheidungsfindung, unterstützt advanced analytics und verbessert die allgemeine geschäftliche Agilität.

Data Fabric vs. Data Mesh

Data Fabric und Data Mesh gehen beide die Herausforderungen Datenmanagement an, verfolgen aber unterschiedliche Ansätze. Eine Datenstruktur ist ein einziges virtuelles, zentralisiertes System mit zentralem Dateneigentum und zentraler Datenverwaltung. Ein Datengeflecht verwendet eine Reihe von föderierten domänenspezifischen Datenproduktdiensten mit Verwaltung und Dateneigentum auf der Domänenebene. Das Datengeflecht ist eher ein Peer-to-Peer-Modell, bei dem Domänen Daten horizontal gemeinsam nutzen.

Während sich Data Fabric auf Automatisierung und Integration konzentriert, stellt Data Mesh Menschen und Prozesse in den Vordergrund, indem es die Verantwortung verteilt. Data Fabric ist ideal für Unternehmen, die ein skalierbar Datenmanagement in Echtzeit benötigen, während Data Mesh am besten für große Unternehmen mit mehreren Domänen geeignet ist. Viele Unternehmen kombinieren beide Ansätze und nutzen die Automatisierung von Data Fabric mit der dezentralen Struktur von Data Mesh, um ein skalierbar, gut verwaltetes Datenökosystem aufzubauen.

Die Vorteile einer Data Fabric

Zu den wichtigsten Vorteilen einer Data Fabric gehören die folgenden:

• Mehr data driven Entscheidungsfindung und einfacher Zugang zu hochwertigen, zuverlässigen Daten
• Höhere geschäftliche Agilität durch schnellen Zugriff auf KI/ML-Erkenntnisse
• Ein einheitliches Nutzer rund um den Globus, unabhängig vom Datenformat
• Sicherer Zugriff auf Daten, geschützt durch Firewalls, Verschlüsselung und starke Authentifizierungsprotokolle
• Geringere training und Infrastrukturkosten durch mehr standardisierte Integrationen und Dienste
• Zukunftssichere Architektur, auf der neue Projekte aufbauen können
• Mehr Metadaten, Katalogisierung
• Besser regulierte Daten zur Unterstützung von Compliance- und Governance-Bemühungen
• Weniger zu unterstützende Punkt-zu-Punkt-Datenintegrationen dank des Integrationsbus-Ansatzes, den eine Data Fabric bietet
• Daten werden immer mehr zu einem Dienstprogramm, da sowohl professionelle Datenwissenschaftler als auch gelegentliche Datenanalysten leicht auf die erforderlichen Daten und Erkenntnisse zugreifen können.
• Wissensgraphen bilden Beziehungen zwischen Datenelementen ab, um technischen und nicht-technischen Nutzern die Daten-Discovery und -exploration zu erleichtern.
• Die Nutzer Datenkonsumschicht verbirgt die Komplexität des Zugriffs auf die zugrunde liegenden Daten mithilfe von APIs und SDKs vor den Datenkonsumenten
• Ende-zu-Ende-Sicherheit wird durch die Verschlüsselung von der Quelle Nutzer Nutzer auf der Transportschicht erreicht.

Die Nachteile einer Data Fabric

Es gibt auch einige potenzielle Fallstricke bei der Datenverarbeitung zu beachten. Das müssen Sie tun:

• Wählen Sie kleinere Systeme, um Ihr Modell zu testen, oder riskieren Sie, in einem frühen Stadium zu scheitern.
• Beziehen Sie Bürgeranalysten als Prüfer der Datenstruktur ein, um diese so nutzbar wie möglich zu machen.
• Bauen Sie Feedback-Mechanismen ein, um das Netz mit benötigten Funktionen auf dem neuesten Stand zu halten, oder riskieren Sie, einen weiteren stagnierenden Daten-Lake zu schaffen.
• Instrumentieren Sie vorhandene Systeme, um sicherzustellen, dass Sie keine Energie für die Migration ungenutzter Systeme in die Data Fabric verschwenden.

Warum Data Fabric verwenden?

Eine Data Fabric wurde entwickelt, um hochwertige und sichere Daten und Erkenntnisse für jeden Nutzer an jedem Ort verfügbar zu machen. Es ist ein ganzheitlicher Ansatz für den Zugriff auf alle verfügbaren Datenbestände in einem Unternehmen, unabhängig vom Standort.

Damit werden herkömmliche Punkt-zu-Punkt-Datenintegrationen durch eine einheitliche Integrationsschicht ersetzt. Maschinelles Lernen Modelle, zum Beispiel, benötigen Zugang zu großen Datenmengen, um sie trainieren , da umfangreichere Datensätze zu einer höheren Genauigkeit führen. Die Metadaten in der Data Fabric werden durch Wissensgraphen verbunden, die dabei helfen, verwandte Datenquellen zu verknüpfen.

Das gesamte Unternehmen kann von einem allgegenwärtigen Datenzugriff profitieren, unabhängig davon, auf welcher Hardware oder Cloud es läuft. Sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sind mit einer einheitlichen Nutzer zugänglich.

Ein solcher Ansatz für die Dateninfrastruktur ist die Antwort auf die eskalierenden Kosten für die Verwaltung einer heterogenen Umgebung, indem alle Speicher- und Zugriffsdienste unter einem einheitlichen Dach zusammengefasst werden.

Erste Schritte mit einem Data-Fabric-Projekt

Der erste Schritt beim Aufbau einer Data Fabric besteht darin, ein funktionsübergreifendes Team aus Dateneigentümern, -verbrauchern und -infrastrukturexperten zusammenzustellen. Vorhandene Systeme und Integrationen müssen katalogisiert werden. Die geschäftskritischsten Erkenntnisse müssen nach Prioritäten geordnet werden.

Das Nutzer muss geplant, entworfen, gebaut, getestet und verfeinert werden.

Es muss ein plattformübergreifendes Datenverwaltungssystem ausgewählt werden. Idealerweise eines, das sowohl On-Premises als auch in mehreren Clouds eingesetzt werden kann. Die Actian Data Plattform ist eine solche Lösung.

Der Speicher muss leicht zugänglich und elastisch sein. Dies wäre ein guter Zeitpunkt für die Einführung von Blockspeicher in der Cloud , der effizienter ist und dem elastische Rechenressourcen zugewiesen werden können, wenn die Nutzer steigt, ohne dass die Leistung darunter leidet.

Mit der Datenreplikationstechnologie werden geografisch lokale Kopien wichtiger Daten aufbewahrt, wenn die Netzwerklatenz zu einem erheblichen Engpass wird.

Data Fabric FAQs

Im Folgenden finden Sie Antworten auf einige häufig gestellte Fragen zum Thema Datengewebe.

Was ist eine Data-Fabric-Architektur?

Die Data Fabric-Architektur ist ein einheitliches, intelligentesFramework , das nahtlosen Zugriff, Integration und Governance in hybriden, Cloud und On-Premises ermöglicht. Sie nutzt KI, Metadaten Automatisierung und Orchestrierung , um unterschiedliche Datenquellen in Echtzeit zu verbinden und Beständigkeit, Sicherheit und scalability zu gewährleisten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenarchitekturen passt sich Data Fabric dynamisch an die Geschäftsanforderungen an und bietet einen flexiblen Self-Service für Datenzugriff und -analyse. Dies hilft Unternehmen, Silos zu durchbrechen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Wer nutzt Data Fabric?

Data Fabric wird von großen Unternehmen, data driven Organisationen und IT-Teams eingesetzt, die Daten in hybriden und Cloud integrieren und verwalten müssen. Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Fertigung nutzen Data Fabric für Echtzeitanalysen, Automatisierung und Governance. Besonders vorteilhaft ist es für Dateningenieure, Analysten und Unternehmensleiter, die einen nahtlosen, sicheren und skalierbar Datenzugriff benötigen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Fabric?

Ein Data Warehouse ist ein zentralisiertes Lager , das für die Speicherung und Analyse strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen konzipiert ist und vordefinierte Schemata für die Stapelverarbeitung und Berichterstellung verwendet. Im Gegensatz dazu ist eine Data Fabric eine dynamische, KI-gesteuerte Architektur, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten über hybride, Cloud und On-Premises in Echtzeit verbindet, integriert und verwaltet. Während ein Data Warehouse starr ist und ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) erfordert, bietet Data Fabric flexiblen, automatisierten Datenzugriff und Governance über verteilte Systeme hinweg.

Welches Problem wird durch Data Fabric gelöst?

Data Fabric löst das Problem der Datenfragmentierung, indem es eine einheitliche, automatisierte Plattform für die Integration, die Verwaltung und den Zugriff auf Daten über verschiedene Systeme und Umgebungen hinweg bereitstellt, wie z. B. On-Premises, Cloud und Hybrid-Infrastrukturen. Sie beseitigt die Herausforderungen von Datensilos und gewährleistet unternehmensweit konsistente Daten in Echtzeit bei gleichzeitiger Automatisierung von Governance, Sicherheit und Compliance.

Die Actian Datenplattform

Die Actian Data Platform kann eine Data Fabric-Implementierung untermauern, indem sie Daten unterstützt, die vor Ort oder auf verschiedenen Cloud gespeichert und analysiert werden. Actian erleichtert die Integration mit seinen integrierten Konnektoren zu Hunderten von vorgefertigten Konnektoren zu Quellen, einschließlich NetSuite, Salesforce und ServiceNow. Die Actian Data Platform verwendet eine vektorisierte kolumnare Datenbank, die Alternativen um das 7,9-fache übertrifft und so schneller Antworten liefert.