Was ist Data Fabric?

In jedem Bereich Ihres Unternehmens gibt es Daten, die darauf warten, Ihnen ihre Geschichten zu erzählen – von den Meinungen Ihrer Kunden über den Zustand Ihrer Maschinen bis hin zur Effizienz Ihrer Prozesse. Data Fabric bietet eine elegante Möglichkeit, alle Daten in Ihrem gesamten Unternehmen zu verbinden, zu organisieren und zu harmonisieren. Das bedeutet, dass Sie alle wertvollen Daten, die zuvor in Silos und getrennten Systemen verborgen oder fragmentiert waren, erschließen, analysieren und nutzen können.

Data Fabric ist eine einheitliche Data Management-Architektur, die Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos miteinander verbindet, integriert und verwaltet und so einen konsistenten Zugriff und zuverlässige Einblicke im gesamten Unternehmen ermöglicht.

Was Data Fabric von älteren Integrationsansätzen unterscheidet, ist sein intelligenter Kern – basierend auf Metadaten, KI und Automatisierung. Lassen Sie uns näher betrachten, wie diese intelligente Ebene Ihre Dateninfrastruktur dynamisch und zukunftssicher macht.

• Was sind Metadaten?
  Metadaten sind, vereinfacht ausgedrückt, „Daten über Daten“. Sie geben Auskunft darüber, woher die Daten stammen, was sie bedeuten, wer sie verwendet und in welcher Beziehung sie zu anderen Informationen stehen. Stellen Sie sich Metadaten als eine sehr detaillierte Karte vor, die Ihre Datenreisen begleitet.
• Intelligente, automatisierte Datenkatalogisierung
  Eine Data Fabric sammelt und aktualisiert automatisch Metadaten und erstellt so einen intelligenten Datenkatalog. Dieser Katalog wird durch künstliche Intelligenz unterstützt und indexiert und taggt Daten kontinuierlich, sodass Benutzer genau das finden können, was sie benötigen, ohne Zeit mit manuellen Suchvorgängen zu verschwenden.
• Wissensgraphen: Beziehungen verständlich machen
  Durch die Verwendung von KI zur Analyse von Metadaten erstellen Data Fabrics Wissensgraphen – visuelle Karten, die Beziehungen zwischen Daten aus verschiedenen Quellen darstellen. Diese Graphen unterstützen Geschäftsanwender und Analysten dabei, schnell zu verstehen, wie verschiedene Datenpunkte miteinander verbunden sind, und verbessern so die Genauigkeit und die Informationen.
• Aktive Metadaten: Mehr als nur Speicherung
  Anstatt Metadaten passiv zu speichern, nutzt die Fabric diese aktiv zur Optimierung des Data Management. Die KI analysiert kontinuierlich Nutzungsmuster, identifiziert Probleme mit der Datenqualität, schlägt Verbesserungen vor und antizipiert sogar Bedürfnisse, bevor die Benutzer diese erkennen.
• Automatisierte Datenintegration und -aufbereitung
  Im Laufe der Zeit lernt die Fabric aus Datenmustern und Benutzerinteraktionen. Sie beginnt, routinemäßige Integrations- und Vorbereitungsaufgaben zu automatisieren und passt sich ohne manuelle Überwachung an Änderungen an. Wenn sich beispielsweise das Schema einer Quelldatenbank ändert, passt die Data Fabric automatisch ihre Integrationslogik an und stellt so sicher, dass die Daten konsistent und korrekt bleiben.

Sowohl Data Fabric als auch Data Mesh dienen dazu, den Nutzen Ihrer verschiedenen Datenbasen zu optimieren. Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen ihnen.

• Architektur im Vergleich zu Organisation
  Eine Data Fabric ist in erster Linie eine technologiebasierte Lösung, deren Schwerpunkt auf der Schaffung einer einheitlichen, zentral zugänglichen Datenschicht für Ihr gesamtes Unternehmen liegt. Sie fungiert als Bindeglied für Daten. Im Gegensatz dazu legt ein Data Mesh den Schwerpunkt auf Eigentumsrechte. Einzelne Geschäftsbereiche verwalten ihre eigenen Daten wie „Produkte“ und stellen sie intern über gemeinsame Standards und Governance zur Verfügung.
• Zentralisierter Zugriff im Vergleich zu Domain-Besitz
  Data Fabric zielt darauf ab, Daten universell zu verbinden und zu vereinheitlichen, was in der Regel von einem zentralen Team verwaltet wird. Data Mesh hingegen verteilt die Verantwortung und gibt einzelnen Teams (wie Marketing oder Finanzen) direkte Eigentumsrechte und Kontrolle über ihre Daten.
• Ergänzende Ansätze
  Diese Konzepte stehen nicht unbedingt in Konkurrenz zueinander, sondern können sich gegenseitig ergänzen. Eine Data Fabric kann als technologische Grundlage dienen, die ein Data Mesh unterstützt. Durch die Bereitstellung leistungsstarker Integrations-, Metadatenverwaltungs- und Erkennungs-Tools erleichtert die Fabric domainspezifischen Teams den effektiven Austausch und die Verwaltung von Daten.

Andere verwandte Architekturen 

• Data Lakes und Data Warehouses 
  In der Vergangenheit erfolgte die Datenspeicherung stets linear, ähnlich wie in einer Tabellenkalkulation, mit kategorisierten Zeilen und Spalten. Ein Data Lake wird so bezeichnet, weil er es ermöglicht, Rohdaten genau so zu speichern, wie sie aus ihrer Quelle stammen, ohne lineare Struktur. Dazu gehören beispielsweise Videomaterial oder Kundenbewertungen, die sonst nur schwer zu sortieren wären. Ein Data Warehouse enthält ebenfalls große Mengen unterschiedlicher Datentypen (einschließlich nichtlinearer), die jedoch in ein strukturierteres und zusammengefasstes Format verarbeitet werden, wodurch sie einfacher abgerufen werden können.
• Data Lakehouse 
  „Lakehouse“ ist der Begriff dafür, wie die Data Fabric-Architektur die flexible, skalierbare Speicherung eines Data Lake mit den strukturierten Abfrage- und Analysefunktionen eines Data Warehouse kombiniert und so eine einheitlichere Plattform schafft, die die Auswertung und den Abruf erleichtert.
• Datenvirtualisierung 
  Die Datenvirtualisierung, eine Technik, die häufig in Datenstrukturen eingesetzt wird, ermöglicht es, Daten in ihrer ursprünglichen Quelle zu belassen und dennoch in Echtzeit abzufragen. Anstatt die Daten jedes Mal physisch zu verschieben, wenn sie benötigt werden, greift die Virtualisierung direkt auf die Daten an der Quelle zu und gewährleistet so Geschwindigkeit und Aktualität.

Die Einführung einer unternehmensweiten Data Fabric kann erhebliche Vorteile mit sich bringen, jedoch erfordert eine sinnvolle Transformation Zeit. Wie bei jeder bedeutenden Geschäftsinitiative hängt der Erfolg von sorgfältiger Planung, offener Kommunikation und erreichbaren Meilensteinen ab. Im Folgenden finden Sie einige grundlegende Schritte, die Sie auf Ihrem Weg zu einem einheitlichen Data Management berücksichtigen sollten:

• Ihr Datenumfeld bewerten
  Erstellen Sie eine übersichtliche Darstellung Ihres aktuellen Datenumfelds und identifizieren Sie dabei kritische Quellen, Integrationspunkte und Herausforderungen. Das Verständnis der heutigen Realität verdeutlicht den Umfang und die Ziele von morgen.
• Ziele und Governance festlegen
  Legen Sie klare Geschäftsziele fest, wie beispielsweise schnellere Informationen oder verbesserte Compliance. Legen Sie frühzeitig Governance-Regeln für Datenqualität, Sicherheit, Datenschutz und Verwaltung fest. Eine gute Governance schafft die Grundlage für Vertrauen.
• Ihre Architektur mit Bedacht entwerfen
  Planen Sie die Architektur Ihrer Data Fabric sorgfältig und wählen Sie Plattformen für Integration, Metadaten und Analysen aus. Ein fokussiertes Pilotprojekt mit wichtigen Datenquellen kann eine schnelle, greifbare Rendite demonstrieren.
• Daten schrittweise integrieren
  Vermeiden Sie es, Ihr System zu überlasten; priorisieren Sie zunächst die wichtigsten Datenquellen. Integrieren Sie diese schrittweise, verfeinern Sie die Prozesse und wenden Sie in jeder Phase Governance-Maßnahmen an, um eine kontinuierliche Verbesserung zu erreichen.
• Automatisierung von Metadaten nutzen
  Nutzen Sie KI und maschinelles Lernen, um Integrations- und Vorbereitungsaufgaben zu automatisieren. Diese Automatisierung reduziert den Aufwand, beschleunigt Daten-Workflows und verbessert kontinuierlich die Datenzuverlässigkeit.
• Selfservice-Zugriff ermöglichen
  Bieten Sie Ihren Teams intuitive Möglichkeiten für den Zugriff auf die Infrastruktur, beispielsweise durchsuchbare Kataloge, Dashboards oder APIs. Selfservice-Funktionen fördern die Akzeptanz, ohne dass es zu IT-Engpässen kommt.
• Ausprobieren, testen und iterieren
  Gehen Sie bei der Umsetzung schrittweise vor. Beginnen Sie mit gezielten Pilotprojekten, sammeln Sie aktiv Feedback und optimieren Sie kontinuierlich. Frühe Erfolge stärken das Vertrauen innerhalb des Unternehmens und erleichtern eine breitere Akzeptanz.
• Ihre Teams schulen und unterstützen
  Eine erfolgreiche Einführung erfordert mehr als nur Technologie – investieren Sie in Schulungen, klare Kommunikation und kontinuierlichen Support. Das Würdigen früher Erfolge und die Stärkung interner Fürsprecher beschleunigen Ihre Transformation zu einem datengesteuerten Unternehmen.

Fazit

Starke Teams, gute Kundenbetreuung und operative Disziplin sind nach wie vor von entscheidender Bedeutung. Heutzutage ist jedoch eine durchdachte Datenstrategie ebenso wichtig – tatsächlich ist sie eine Frage des Überlebens. Wenn Ihre Daten frei und zielgerichtet durch Ihr Unternehmen fließen, schaffen sie neue Möglichkeiten, decken verborgene Effizienzpotenziale auf und helfen Ihren Mitarbeitern, klarer und selbstbewusster zu arbeiten. Ihre Datenstruktur bildet die Grundlage, die all dies ermöglicht.