Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Dieser Blog dient Ihnen als Leitfaden, um zu erfahren, wie Data Fabric Unternehmen bei der nahtlosen Datenintegration, Agilität und Ausfallsicherheit unterstützt. Dieser innovative Ansatz beleuchtet die Rolle von Data Fabric beim Aufbau einer soliden Grundlage für modernes Datenmanagement und gewährleistet Skalierbarkeit und Wettbewerbsfähigkeit in einem dynamischen Umfeld.
Bis 2027 werden 30 % der Unternehmen Datenökosysteme nutzen, die mit Elementen einer Data Fabric zur Unterstützung einer zusammensetzbaren Anwendungsarchitektur erweitert wurden, um einen signifikanten Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
In der heutigen, hart umkämpften Welt verwalten und generieren Unternehmen riesige Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen – von lokalen Systemen über Cloud-Plattformen bis hin zu IoT-Geräten. Der Umgang mit diesen fragmentierten Daten stellt jedoch eine zentrale Herausforderung dar und führt häufig zu verpassten Chancen und Ineffizienzen. Hier kommt die Dateninfrastruktur ins Spiel.
Eine Data Fabric bietet eine effizientere Möglichkeit zur Datenverwaltung durch nahtlose Integration und Vernetzung von Daten, unabhängig von Speicherort und Format. Sie gewährleistet, dass Daten zugänglich, organisiert und analysebereit sind und unterstützt Unternehmen so bei schnelleren und besseren Entscheidungen. Gartner unterstreicht die Bedeutung von Data Fabric und prognostiziert, dass der Einsatz von Data Fabric bis 2024 die Effizienz vervierfachen und gleichzeitig den manuellen Datenverwaltungsaufwand halbieren könnte. Durch die Vereinheitlichung der Datenverwaltung und die Reduzierung der Komplexität wird Data Fabric für Unternehmen, die wettbewerbsfähig und innovativ bleiben wollen, unverzichtbar. Erfahren Sie im Folgenden, wie Data Fabric funktioniert und warum sie die Datenverwaltung revolutioniert.
Sein eigentlicher Wert liegt in seiner Fähigkeit, Empfehlungen für mehr, andere und bessere Daten auszusprechen und so den Aufwand für das Datenmanagement um bis zu 70 % zu reduzieren.
Unternehmen stehen heute vor großen Herausforderungen bei der Datenintegration und der Gewinnung von Erkenntnissen aus unzusammenhängenden Datenquellen. Ein Hauptproblem ist die Datenfragmentierung: Informationen sind über verschiedene Plattformen und Systeme verteilt, was die Analyse, den Zugriff und die Verwaltung erschwert. Mit der zunehmenden Anzahl von Datenquellen in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen fällt es Unternehmen schwer, Daten aus zahlreichen Quellen zusammenzuführen und eine einheitliche Sichtweise zu erstellen.
Dies könnte der Grund dafür sein, dass Gartner prognostiziert hat, dass bis 2024 „Data-Fabric-Implementierungen die Datennutzungseffizienz um das Vierfache verbessern und gleichzeitig den manuellen Aufwand für die Datenverwaltung um 50 % reduzieren werden.“
Obwohl Data Fabrics eine potenzielle Lösung darstellen, erschwert der Mangel an geeigneten Werkzeugen und Technologien weiterhin die effektive Extraktion, Transformation und das Laden von Daten aus verschiedenen Quellen. Unterschiedliche Datenformen – wie semistrukturierte, strukturierte und unstrukturierte Daten – und diverse Datenquellen erfordern jeweils spezifische Verarbeitungs- und Integrationsmethoden. Inkompatible Datenformate und die Kombination von On-Premise-Rechenzentren mit Cloud-Plattformen verschärfen die Probleme zusätzlich.
Unternehmen benötigen heutzutage eine effektive Datenmanagementstrategie, um Daten in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu verwalten und zu integrieren. Lösungen wie die Datenvirtualisierung helfen zwar, Datensilos aufzubrechen und eine einheitliche Sicht zu ermöglichen, doch der Mangel an Automatisierung schränkt ihre Fähigkeit ein, wichtige Datenqualitätsprobleme zu beheben. Eine Data Fabric mit ihrer intelligenten Orchestrierungs-Engine und dem Fokus auf Metadaten erweist sich als leistungsstarke Lösung zur Wertsteigerung und Verbesserung der Geschäftsergebnisse.
Wenn Sie zu den 23 % der Unternehmen gehören, die immer noch mit fragmentierten Informationen zu kämpfen haben, ist es an der Zeit, Ihre Strategie zur Implementierung des Stammdatenmanagements genauer unter die Lupe zu nehmen.
Bereit für den nächsten Schritt? Der Aufbau einer effizienten Datenarchitektur erfordert mehr als nur ein einzelnes Tool. Vielmehr müssen verschiedene Technologien kombiniert werden, darunter Datenintegration, Datenkatalogisierung, Datenkuratierung, Metadatenanalyse und erweiterte Datenorchestrierung. Diese Elemente ermöglichen gemeinsam eine flexible und konsistente Datenintegration über verschiedene Systeme hinweg in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen.
Um eine effektive Datenarchitektur zu erstellen, sollten Sie folgende fünf Schritte befolgen:
1. Ein Datenintegrationsframework einrichten
Der erste Schritt beim Aufbau einer Dateninfrastruktur besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren. Nutzen Sie hierfür Daten-Crawler, die automatisch technische Informationen über Daten aus strukturierten, unstrukturierten oder semistrukturierten Quellen erfassen – unabhängig davon, ob diese lokal oder in der Cloud gespeichert sind. Diese Informationen bilden den Ausgangspunkt für die Datenintegration. Ein metadatengesteuerter Ansatz ermöglicht die einfache Integration von Daten aus verschiedenen Formaten und Quellen, sowohl intern als auch extern, und verbessert so die Effizienz und Effektivität der Dateninfrastrukturarchitektur.
2. Aktives Metadatenmanagement praktizieren.
Anders als herkömmliche Methoden, die sich ausschließlich auf die Speicherung technischer Metadaten konzentrieren, geht eine Data Fabric einen Schritt weiter und integriert operative, geschäftliche und soziale Metadaten. Ihre besondere Fähigkeit, Metadaten zu aktivieren, ermöglicht eine reibungslose Interaktion zwischen den Tools im modernen Daten-Stack. Durch die aktive Analyse von Metadaten liefert sie zeitnahe Warnmeldungen und Handlungsempfehlungen, um Probleme wie Ausfälle in der Datenpipeline oder Schemaänderungen zu beheben. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, einen zuverlässigen und stets aktuellen Daten-Stack innerhalb der Data-Fabric-Architektur zu gewährleisten.
3. Bessere Einblicke durch Wissensgraphen gewinnen.
Ein wesentlicher Vorteil einer Dateninfrastruktur liegt in ihrer Fähigkeit, mithilfe von Wissensgraphen Verbindungen zwischen verschiedenen Datenbeständen aufzuzeigen. In einem Wissensgraphen repräsentieren Knoten Datenentitäten, und Kanten stellen die Beziehungen zwischen ihnen dar. Durch die Integration von Wissensgraphen erleichtert eine Dateninfrastruktur die Datenexploration und unterstützt fundiertere Entscheidungen. Dieser zusätzliche Kontext trägt zur Demokratisierung von Daten bei und macht sie für Geschäftsanwender zugänglicher und aussagekräftiger.
4. Schaffen Sie kollaborative Arbeitsbereiche
Eine Dateninfrastruktur ermöglicht es heterogenen Daten und Geschäftsanwendern, kontinuierlich auf Daten zuzugreifen und gemeinsam daran zu arbeiten. Sie bietet kollaborative Bereiche, in denen Geschäfts- und Datenteams Datenbestände standardisieren, normalisieren und harmonisieren können. Diese Bereiche erleichtern zudem die Erstellung domänenspezifischer Datenprodukte durch die Kombination verschiedener Datenelemente für spezifische, kontextbezogene Zwecke.
5. Integration mit bestehenden Tools ermöglichen
Eine Data-Fabric-Architektur lässt sich nahtlos in moderne Daten-Stacks integrieren, sodass Unternehmen sie nutzen können, ohne ihre bestehenden Tools grundlegend überarbeiten zu müssen. Dank integrierter Interoperabilität arbeitet die Data Fabric nahtlos mit Tools wie Datenkatalogen, DataOps und Business-Intelligence-Plattformen zusammen. Dies vereinfacht die Anbindung und Migration kuratierter Daten zu Ihren bevorzugten BI- oder Analysetools und hilft Ihnen, Datenprodukte optimal an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Im Folgenden werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie Datenarchitekturen verschiedenen Unternehmen bei der effektiven Datenverwaltung helfen können.
1. Überwindung von Datenbewegungen und Datensilos
Eine der größten Herausforderungen für ein adäquates Datenmanagement stellen nach wie vor Datensilos dar. Isolierte und kontextlose Datenquellen liefern in der Regel kein aussagekräftiges Bild für das Big-Data-Management. Darüber hinaus können alle isolierten Daten dieselben Informationen in verschiedenen Datenbanken enthalten, was die Datenintegrität gefährdet. Bei der traditionellen Verwaltung der Datenarchitektur werden für die Datenübertragung alle Daten eines Speichersystems kopiert und mithilfe von Zwischenservern in ein anderes übertragen. Das Hauptproblem dieser Methode ist ihr hoher Zeitaufwand. Eine implementierte Dateninfrastruktur kann die Herausforderungen der Datenübertragung und -isolation deutlich beschleunigen.
2. Schnellere Reaktionen auf unterschiedliche Änderungen bei Datenmengen und -quellen
Da Unternehmen Daten in der Regel über einen sehr langen Zeitraum verbrauchen, speichern und generieren, besteht stets die Notwendigkeit, den Datenvolumenbedarf und die zunehmenden Datenquellen zu kontrollieren, was eine Herausforderung darstellen kann. Mithilfe von Data Fabrics profitieren Unternehmen jedoch von einem geeigneten und skalierbaren Mechanismus, der alle Datenquellen dauerhaft auf einer einzigen Plattform zusammenführt. So können Unternehmen mithilfe von Data Fabrics eine höhere Skalierbarkeit erreichen und die Integration immer neuer Anwendungen, Datenquellen und steigender Datenmengen problemlos bewältigen.
3. Unterstützung eines durchgängigen, umfassenden Datenmanagements
Datenarchitekturen sollten alle für ein Unternehmen relevanten Geschäftsprozesse beschleunigen, darunter Kundenanalysen und Risikoanalysen. Um das Datenmanagement zu verbessern, sollten Datenarchitekturen verschiedene Aspekte wie Datenkatalogisierung, Datenerfassung, -aufbereitung, -integration und -sicherheit umfassen. Optimal auf die Geschäftsanforderungen zugeschnittene Datenarchitekturen bieten einen hohen Mehrwert.
4. Beschleunigung und Optimierung von Datenpipelines
Abfragen von Datenbanken mit Millionen von Datensätzen können zeitaufwendig sein. Mit einer Dateninfrastruktur können Unternehmen den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datenaufbereitung minimieren und so schnellere Erkenntnisse gewinnen – ein entscheidender Vorteil im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld. Datenpipelines lassen sich testen, konfigurieren und wiederverwenden, um die Datenaufbereitung zu beschleunigen . Sie können außerdem automatisiert werden, um Datentransformationen, Bereinigungen, Maskierungen und andere Operationen zur Verbesserung der Datenqualität automatisch durchzuführen.
5. Robuste Datenintegration
Datenintegrationsprobleme stellen eine häufige Herausforderung in Datenprojekten dar. Der Einsatz von Data Fabrics kann diese Herausforderung mindern, da sie mit zahlreichen Datenbereitstellungsmethoden kompatibel sind – beispielsweise Replikation, Streaming, ETL und Datenvirtualisierung. Data Fabrics bieten eine robuste Datenintegration und verbessern die Effizienz des Datenmanagements, indem sie alle Benutzertypen unterstützen, darunter häufig sowohl Fachanwender als auch IT-Anwender. Durch die Integration in das Ökosystem können Unternehmen zudem dank optimierter Geschäftsprozesse und größerer Flexibilität einen höheren Geschäftswert und bessere Ergebnisse erzielen.
Die effektive Nutzung von Datenarchitekturen kann den Ansatz für ein adäquates Datenmanagement verbessern. Die oben genannten Punkte belegen dies. Das könnte ein wichtiger Grund dafür sein, dass Unternehmen Datenarchitekturen als Designmethode für ihr Datenmanagement einsetzen.
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Sprechen Sie mit unseren Datenmanagement-Experten. Im Gegensatz zu vielen Lösungen, die mit großen, komplexen Datensätzen und dem Echtzeitzugriff Schwierigkeiten haben, bietet eine Data Fabric eine flexible und effiziente Alternative. Dank ihrer einheitlichen Architektur und ihres metadatengesteuerten Ansatzes erleichtert eine Data Fabric Unternehmen den Zugriff auf, die Transformation und die Integration verschiedener Datenquellen und ermöglicht es Dateningenieuren, schnell auf sich ändernde Geschäftsanforderungen zu reagieren.
Eine Dateninfrastruktur verbessert zudem Zusammenarbeit, Governance und Entscheidungsfindung durch eine einheitliche Datensicht. Sie steigert die Produktivität, optimiert Arbeitsabläufe und die Ressourcenzuweisung. Darüber hinaus ermöglicht sie Unternehmen, ihre Daten besser zu analysieren, zu verwalten und für wertvolle Geschäftsergebnisse zu nutzen.
Bei Polestar Analytics unterstützen wir Unternehmen dabei, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, insbesondere durch die Implementierung von Azure. Unser Expertenteam nutzt das leistungsstarke Azure-Ökosystem, um Datenarchitekturen zu entwickeln und zu implementieren, die nahtlose Integration, Sicherheit und Governance gewährleisten.
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