Data Fabric: Schlüsselarchitektur für moderne Datenstrategien
Data Fabric ist eine moderne Datenarchitektur, die Unternehmen hilft, komplexe Datenlandschaften effizient zu verwalten – über Cloud, On-Premise und Systemgrenzen hinweg.
Was ist Data Fabric?
Eine zunehmend datengetriebene Geschäftswelt steigert den Druck auf Unternehmen, ihre Daten effizient, sicher und flexibel zu verwalten. Die Data-Fabric-Architektur zeichnet sich dabei als wegweisender Ansatz aus, um Datenmanagement, Datenintegration und Governance zukunftsfähig zu gestalten.
Warum ist Data Fabric wichtig für Unternehmen?
Data Fabric bietet eine Lösung für die Verwaltung heutiger Datenlandschaften: Viele unterschiedliche und komplexe Datenquellen, die nur in ihrer sinnvollen Zusammenstellung einen Mehrwert für Entscheidungen bieten. Die Data-Fabric-Architektur macht Daten aus unterschiedlichen Quellen, sowohl On-Premise als auch Cloud – in Echtzeit verfügbar und stellt diese kontextbezogen als sogenannte Datenprodukte bereit. Dabei steht nicht nur der Zugriff, sondern vor allem die intelligente und automatisierte Datenverwaltung im Fokus. Durch Metadaten-Management und DataOps-Konzepte ermöglicht sie eine dynamische Datenorchestrierung über Systemgrenzen hinweg.
Wie funktioniert Data Fabric?
Die „Alt-Welt“ im Vergleich basiert auf vielfach replizierten Daten in ein Business Warehouse und auf Kennzahl-Berechnungen und Logiken im Frontend. Weitere Herausforderungen in klassischen Business Warehouses sind die unklare Verteilung, Versionierung und Altdatenkompatibilität.
Die neue Welt eines Data Fabrics schafft Abhilfe durch die „Gewebe-Schichten“ (Fabric):
- In einer Rohdaten-Schicht werden die Daten zentral repliziert,
- in einer semantischen Schicht werden die Daten angereichert (beispielsweise für eine klare Versionierung, Data Governance und Compliance) und
- in einer Harmonisierungs-Schicht zusammengeführt. Die Harmonisierungs-Schicht bildet dabei die vereinheitlichte Schicht von Daten aus verschiedenen Systemen im Unternehmen, welches auch für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) von großer Relevanz ist.
- Über die Konsumierungs-Schicht des Data Fabrics können Fachbereiche dann gezielt auf die für sie vorgesehenen Daten zugreifen.
Durch die modularen Gewebe-Schichten (Fabric) ist dann sichergestellt, dass das Daten-Konstrukt erweiterbar bleibt und nicht ständig neu aufgesetzt werden muss.
