„Gewebe“ aus Hardware, Software und Datendiensten Was ist eine Data Fabric?

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Eine Data Fabric ist eine umfassende und einheitliche Lösung zum Verwalten, Speichern und Verarbeiten von Daten. Der Architekturansatz einer Fabric integriert Hardware, Software, Datendienste und alle Arten von Datentypen und verbindet unterschiedliche Cloud- oder On-Premises-Umgebungen. Die Fabric ermöglicht einen konsistenten Zugriff auf die Daten einer verteilten Umgebung und erlaubt es Unternehmen, komplexe Anwendungsanforderungen oder Probleme datenbasiert zu lösen.

Als Data Fabric werden ein Architekturansatz und eine durchgängige Lösung für eine umfassende, einheitliche Verwaltung, Verarbeitung und Speicherung von Daten bezeichnet. Sie integriert in einer Art „Gewebe“ Hardware, Software, Datendienste und alle Arten von Datentypen. Es werden Daten in Cloud- und On-Premises-Umgebungen einbezogen und in einer verteilten Struktur gemanagt und bereitgestellt. Management und Zugriff auf die Daten und Datenplattformen sind über eine einheitliche, konsistente Benutzeroberfläche von beliebigen Orten aus möglich.

Die Fabric erlaubt es Unternehmen, komplexe Anwendungs- und Analyseanforderungen oder Problemstellungen datenbasiert zu lösen. Der aus den Daten generierbare Nutzen lässt sich mit Hilfe des einheitlichen „Datengewebes“ maximieren. Gleichzeitig sind Vorgaben für die Datenspeicherung und -verarbeitung einfacher einzuhalten. Teilweise wird der Data-Fabric-Ansatz als eine intelligente Fortsetzung der Datenintegration betrachtet. Klassische, monolithische Data-Warehousing- und Data-Lake-Ansätze werden durch ihn abgelöst.

Aktuelle Data-Fabric-Implementierungen integrieren zur Bewältigung der umfangreichen Aufgaben Verfahren und Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Laut den Analysten von Gartner ist die Data Fabric ein wichtiger strategischer Technologietrend der nächsten Jahre.

Die Merkmale und Funktionen einer Data Fabric

Eine Data Fabric ist durch spezifische Merkmale und Funktionen gekennzeichnet. Sie ermöglicht den Zugriff und die gemeinsame Nutzung der Daten in verteilten Umgebungen und integriert alle Arten von Cloud- und On-Premises-Umgebungen. Praktisch jede Datenquelle lässt sich über vorgefertigte Schnittstellen mit dem Datengewebe verbinden und integrieren. Die Fabric unterstützt die Batch- und Echtzeitverarbeitung und bietet Funktionen zur Aufbereitung, Transformation, Qualitätssicherung und Governance der Daten. Für Anwender stehen eine einheitliche Benutzeroberfläche und Self-Service-Funktionen zur Datennutzung zur Verfügung. Datenverarbeitungsprozesse lassen sich automatisieren.

Die Systeme nutzen KI und ML für Datenaufgaben und zur Selbstoptimierung. Die Data Fabric bildet den kompletten Lebenszyklus der Daten ab. Data Governance, Datenrichtlinien, Datenverantwortlichkeit und Datensicherheit lassen sich einheitlich umsetzen und überwachen.

Abgrenzung zu Data Warehouses und Data Lakes

Der Data-Fabric-Ansatz setzt sich deutlich von klassischen, monolithischen Data-Warehousing- und Data-Lake-Ansätzen ab. Data Warehouses und Data Lakes integrieren zwar ebenfalls Daten aus unterschiedlichen Quellen, allerdings stehen mehr die Schaffung einer zentralen Datenquelle und das Sammeln von Rohdaten im Fokus. Die Fabric stellt eine nächste Evolutionsstufe dar und integriert sämtliche Hardware, Software, Datendienste und alle Arten von Datentypen in einer gemeinsamen Struktur. Im Fokus stehen unter anderem die gemeinsame Nutzbarkeit der Daten, eine einheitliche Datensicht, die Automatisierung und Optimierung der Datenintegration, die Self-Service-Datennutzung, die Vereinheitlichung der Data Governance, die Plattform- und Standortunabhängigkeit, die Echtzeitfähigkeit und die Unterstützung aller Datenprozesse und Anwendungsfälle.

Vorteile durch den Einsatz einer Data Fabric

Beim Einsatz einer Data Fabric entstehen folgende Vorteile:

• einheitliche Umgebung für alle Daten,

• vereinfachtes Datenmanagement,

• Self-Service-Datennutzung,

• Datenzugriff von überall und in Echtzeit,

• Automatisierung von Datenverwaltungs- und -verarbeitungsaufgaben,

• einheitliche Benutzeroberfläche und Datentools – einheitliche, konsistente Benutzererfahrung,

• in großem Umfang skalierbar – agil und flexibel,

• integriert beliebige Cloud- und On-Premises-Umgebungen,

• bessere Datentransparenz,

• verbesserte Datensicherheit und einfachere Einhaltung von Datenvorgaben,

• zukunftssichere Datenmanagementinfrastruktur,

• für große Datenmengen geeignet,

• Vermeidung von Datensilos,

• größerer Nutzen aus Daten generierbar.

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