Was ist Data Fabric-Architektur?
Datenverwaltung und -integration für einheitliche Datenspeicherung verstehen
Datenstruktur, das sich auf dem Markt immer mehr durchsetzt, bezeichnet eine einheitliche Architektur, die die Daten, Prozesse, Analysen und mehr eines Unternehmens in ein einheitliches, vernetztes Framework integriert. Es standardisiert Datenverwaltung Praktiken in On-Premise- und Cloud-Umgebungen - einschließlich Hybrid- und Multi-Cloud.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenintegrationsmethoden, die auf Punkt-zu-Punkt-Verbindungen und starren Architekturen basieren, verfolgt das Framework ein flexibleres und dynamischeres Paradigma, bei dem Daten frei und sicher über die gesamte Organisationslandschaft fließen und so sichergestellt wird, Robuste Datensicherheit.
Im Kern Datenstruktur dient als nahtlose Schicht, die unterschiedliche Datenquellen, Anwendungen und Infrastrukturen für die Datenvirtualisierung integriert.
Die Data Fabric-Architektur ermöglicht die Datenermittlung in einer verteilten Umgebung und bietet gleichzeitig eine einheitliche Sicht auf die Dateninfrastruktur des Unternehmens. Diese Architektur verbindet verschiedene Datenquellen, darunter Cloud-basierte Data Warehouses, lokale Datenbanken und SaaS-Anwendungen, und schafft so eine zentralisierte Data Fabric, die nahtlosen Datenzugriff, -integration und -verarbeitung ermöglicht.
Dies wiederum vereinfacht das Datenmanagement und beschleunigt die Datenverarbeitung. Dadurch können Unternehmen schneller Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen anhand spezifischer Daten treffen. Dateningenieure und Datenwissenschaftler können diese Architektur nutzen, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und die Datenanalyse zu verbessern.
Darüber hinaus lässt sich die Data Fabric-Architektur problemlos skalieren, um steigende Datenmengen zu bewältigen. Dadurch werden die Betriebskosten und die Komplexität der physischen Integration und Zentralisierung von Daten reduziert.
Zweck von Data Fabric
Laut IBM bis zu 68% der Daten einer durchschnittlichen Organisation werden nicht analysiert, und bis zu 82% der Unternehmen haben Integrationsprobleme aufgrund von isolierten Daten und unterschiedlichen Datentypen aus verschiedene Quellen. Dies bedeutet Probleme für datengesteuerte Organisationen.
„Fabric“ bezieht sich auf die integrierte Datenschicht und die Verbindung von Prozessen über alle Datenumgebungen hinweg – einschließlich Hybrid- und Multi-Cloud-Plattformen.
Mit einer zusammenhängenden Datenstruktur können Unternehmen ihre Daten besser verwalten, verknüpfte Daten, Metadaten und Datenanalysen nutzen und letztendlich durch eine verbesserte Datenqualität den maximalen Wert erzielen.
Warum eine Datenstruktur verwenden?
Wenn Sie nach einer modernen und effizienten Methode zur Verwaltung Ihrer Daten suchen, ist die Verwendung einer Data Fabric möglicherweise die richtige Lösung. Die durchgängige Transparenz bietet Ihnen einen klaren und umfassenden Überblick über Ihre Datenlandschaft in Echtzeit. Dies vereinfacht den Datenverwaltungsprozess und beschleunigt die Datenverarbeitung, sodass Sie schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen können.
Der Einsatz von Data Fabrics erleichtert die Skalierung, um die stetig wachsende Menge und Vielfalt der von Unternehmen generierten Daten zu bewältigen. So können Unternehmen produktiver werden, bessere Entscheidungen treffen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Ein Fabric bietet Benutzern außerdem sicheren und konformen Zugriff auf die richtigen Datenqualitäten für ihre Datenaufgaben.
Vorteile von Data Fabric
Durch die Kombination kontinuierlicher Analysen, automatisierter Technologien, KI-Modelle und maschinellem Lernen in komplexen Datenumgebungen können Unternehmen das Vertrauen in ihre Daten stärken, bessere Entscheidungen treffen und die digitale Transformation vorantreiben. Hier sind einige Möglichkeiten:
Verbesserte Datenzugänglichkeit und Einblicke
Eine einheitliche Infrastruktur ermöglicht eine bessere Datentransparenz – und die Erkenntnisse, die sich aus dieser Transparenz ergeben. Data Fabric bietet Unternehmen eine einheitliche und integrierte Sicht auf ihre Datenbestände und ermöglicht es Stakeholdern, effizienter und effektiver auf Daten zuzugreifen, diese zu analysieren und zu nutzen. Dies ermöglicht Entscheidungsträgern zeitnahe und umsetzbare Erkenntnisse. Dies führt zu besseren Entscheidungen, Innovationen und Wettbewerbsvorteilen.
Verbesserte betriebliche Effizienz und Agilität
Data Fabric reduziert Komplexität und Ineffizienzen im Datenbetrieb durch die Optimierung von Datenintegration, Governance und Managementprozessen. Verbessert Datenzugriff und Kontrolle rationalisiert Datenmanagement-Initiativen drastisch und gibt Zeit zurück für Steuerung Teams. Dadurch können Unternehmen schneller auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren, ihre Dateninitiativen skalieren und operative Exzellenz und Agilität fördern.
Beschleunigte Innovation und Wertschöpfung
Ein Data Fabric ermöglicht Unternehmen, besser schützen und Kosten senken der Pflege und Verwaltung von Daten – insbesondere in Multi-Cloud-Umgebungen. Sie ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen, um Innovationen voranzutreiben und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Durch die Demokratisierung des Datenzugriffs und die Förderung einer Kultur des Experimentierens und der Zusammenarbeit ermöglicht die Datenarchitektur Teams, schneller und effektiver zu innovieren, zu iterieren und Kunden Mehrwert zu bieten.
Verbesserte Einhaltung von Datenschutz und Sicherheit
Data Fabric umfasst robuste Governance-, Sicherheits- und Compliance-Mechanismen, um die Privatsphäre, Integrität und Vertraulichkeit sensibler Daten zu gewährleisten. Dazu gehören die Implementierung von Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Datenmaskierungstechniken zum Schutz gespeicherter und übertragener Daten. Darüber hinaus ermöglicht Data Fabric Unternehmen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Datenschutz Gesetze wie GDPR, CCPAund HIPAA indem sie Einblick in die Datenherkunft, -nutzung und das Einwilligungsmanagement bieten.
Data Fabric vs. Data Mesh
Data Mesh beschreibt einen weiteren Datenverwaltungsprozess, der oft mit Data Fabric verwechselt wird, das Problem verteilter Daten aber anders angeht. Während Data Fabric einen universellen Interkonnektivitätsansatz verfolgt – also eine kontinuierliche, einheitliche Infrastruktur für das Datenmanagement –, ist Data Mesh eine zentral erstellte Architektur für den Einsatz in verteilten Datensilos. Data Mesh befasst sich jedoch nicht unbedingt mit der Interoperabilität.
Letztendlich sorgen beide Ansätze für einen besseren Zugriff und mehr Sicherheit der Daten, doch nur Data Fabric konzentriert sich auf eine ganzheitliche, interaktive Architektur.
Data Fabric vs. Data Lake
Data Fabric und Data Lake sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Datenverwaltung. Obwohl sie scheinbar gegensätzlich wirken, können sie durchaus koexistieren. Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, das die Speicherung und Analyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten ermöglicht. Im Gegensatz dazu ist Data Fabric eine verteilte Architektur, die die nahtlose Integration und gemeinsame Nutzung von Daten über mehrere Quellen und Plattformen hinweg ermöglicht.
Data Lakes eignen sich hervorragend für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. In der Praxis bedeutet dies, dass sie als primäre Datenquelle für ein Data Fabric fungieren können. Data Fabrics tragen wiederum dazu bei, dass diese neuen Daten für Benutzer und Anwendungen zugänglich und verfügbar sind. Sie bieten die notwendige Konnektivität und Agilität, um auf Daten zuzugreifen und sie in Echtzeit zu analysieren.
Beispielsweise könnte ein Data Lake große Mengen an Kundendaten speichern und verarbeiten, während ein Data Fabric diese Daten mit anderen Quellen, wie etwa sozialen Medien, integrieren könnte, um einen vollständigen Überblick über das Kundenverhalten zu bieten.
Diese Data Lakes und Fabrics erleichtern die Erstellung und Bereitstellung von Datenprodukten. Durch ihre Nutzung können Unternehmen ihre Echtzeitdaten besser verstehen und effizienter nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass sie für alle, die sie benötigen, zugänglich und verfügbar sind.
Beziehung zwischen Data Fabric und Datenintegration
Ein Datengewebe hängt ab von automatisierte, KI-gesteuerte Integration die sich mit der Zeit verbessert. Eine effektive Struktur automatisiert verschiedene Integrationsstile, skaliert das Datenmanagement, optimiert die unternehmensweite Datenbereitstellung, reduziert Speicherkosten und maximiert die Leistung. Die resultierende Architektur:
- macht schwer zu findende Daten in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen leicht zugänglich
- eliminiert Datensilos
- macht mehrere manuelle Werkzeuge überflüssig
- macht Datenmanagementpraktiken zukunftssicher, wenn neue Quellen hinzugefügt werden
BigID und Ihr Enterprise Data Fabric – So funktioniert es
BigID führt einen ML-gesteuerten, semantischen Ansatz ein, um eine Datenstruktur für Ihr Unternehmen zu ermöglichen. So unterstützt BigID den Aufbau einer nahtlosen Datenstrukturlösung für eine zukunftssichere digitale Transformation und Datenmanagement Praktiken für Ihr Unternehmen.
Schützen Sie alle Ihre Daten – überall: Stellen Sie automatisch eine Verbindung zu allen Datentypen her – einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten – in lokalen, Multi-Cloud- und Hybridumgebungen.
Erhalten Sie eine einheitliche Ansicht der Metadaten: Mit einem unübertroffenen EntdeckungsstiftungBigID kann alle Ihre Daten überall scannen, um einen einheitlichen Datenkatalog und eine einzige Ansicht aller Ihrer Metadaten zu erstellen.
Klassifizieren Sie Daten basierend auf Deep Learning: BigID ist spezialisiert auf Einstufung Methoden, die über die musterbasierte Erkennung hinausgehen. Klassifizieren Sie automatisch mehr Datentypen mit NLP und NER - Und KI-basierte Erkenntnisse zum Thema Deep Learning innerhalb der Datenmanagementarchitektur.
Daten austauschen und teilen: Ermöglichen Sie die Zusammenarbeit und den Datenaustausch zwischen Mitarbeitern in Echtzeit.
Fügen Sie den Daten Kontext hinzu: Überlagern Sie technische, geschäftliche und betriebliche Metadaten, um Datenattribute und -beziehungen anzuzeigen.
Hebelwirkung aktive Metadaten für bessere Interoperabilität: Mit ML-erweiterte Metadaten, gewinnen Sie Erkenntnisse aus Ihren Metadaten, ermöglichen Sie Ihrem Unternehmen, darauf basierend Maßnahmen zu ergreifen und treffen Sie bessere Geschäftsentscheidungen.
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