Gartner hat die Data Fabric genannt, die Unternehmen bei der Überwachung und Verwaltung ihrer Daten und Anwendungen unterstützt. Das Sammeln von Daten und die Entwicklung zu einem datengesteuerten Unternehmen ist eine größere Herausforderung als je zuvor, da Unternehmen eine Vielzahl von Anwendungen nutzen und die Daten immer dynamischer werden.
Unternehmen benötigen eine umfassende Strategie unter den zehn wichtigsten Entwicklungen der Daten- und Analysetechnologie, um solche Probleme zu lösen. Daten aus verschiedenen Quellen und Arten werden integriert, um eine einheitliche virtuelle Quelle zu bilden. Dieser nahtlose Zugriff und Datenaustausch über eine verteilte Infrastruktur wird durch diese integrierte Architektur ermöglicht, unabhängig von der Anwendung, der Plattform oder dem Speicherort.
In diesem Blog werden wir erörtern, was Data Fabric ist, wie wichtig sie ist und welche Tipps und Best Practices es gibt.
Was ist eine Data Fabric?
Eine Data Fabric ist eine integrierte Architektur, die Daten nutzt, um Endpunkten in einer hybriden Multi-Cloud-Umgebung eine konsistente Fähigkeit zu bieten. Diese integrierte Architektur erhöht die Transparenz, den Zugriff und die Kontrolle, indem sie konsistente Methoden für die Datenverwaltungsstrategie einführt. Vor allem aber schafft sie Konsistenz in Ihrer gesamten Umgebung, so dass die Daten überall genutzt und gemeinsam verwendet werden können.
Diese integrierte Architektur ist für viele Unternehmen das wichtigste Werkzeug, um Rohdaten in verwertbare Business Intelligence zu verwandeln. Sie macht Analysen leichter zugänglich, insbesondere für die Nutzung von KI und maschinellem Lernen. Da der Aufwand für die Datenverwaltung um bis zu 70 % gesenkt werden kann, wurde sie von Gartner als wichtigster strategischer Technologietrend für 2022 ausgewählt.
LERNEN SIE ÜBER: Verwaltung von Kundendaten
Unternehmen kopieren häufig ihre Daten, um sie an einem Ort zu konsolidieren. Das ist kostspielig und kann zu Problemen bei der Einhaltung von Vorschriften und der Datensicherheit während des gesamten Lebenszyklus der Daten führen. Es gibt jedoch gute Gründe, diese Daten zu kombinieren. Zahlreiche Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz einer Data Fabric als architektonische Lösung, die ihnen dies ermöglicht:
- Zugriff auf die vorhandenen Daten
- Kontrollieren Sie den Lebenszyklus der Daten.
- Automatisieren Sie den Prozess der Datenübertragung.
Die Bedeutung von Data Fabric
Unternehmen können den Wert ihrer Daten nicht vollständig nutzen und maximieren. Dies liegt unter anderem am eingeschränkten Datenzugang (d.h. die Daten sind nicht für diejenigen zugänglich, die sie benötigen) und an der Komplexität der Datenintegration.
Die herkömmliche Datenintegration reicht nicht mehr aus, um Geschäftsanforderungen wie universelle Transformationen, Echtzeit-Konnektivität usw. zu erfüllen. Viele Unternehmen benötigen Hilfe bei der Kombination, Integration und Umwandlung von Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen.
Data Fabric bietet Benutzern sofortigen Zugriff auf eine Vielzahl von Daten und ermöglicht die Visualisierung, egal wo sich die Benutzer befinden. Data Governance und Management in Multi-Cloud-Datenlandschaften können durch den Einsatz von Data Fabric für die Benutzer vereinfacht werden.
Tipps und bewährte Verfahren
Geschäftliche, betriebliche und technische Metadaten sollten aktiv verwaltet werden, wenn eine Data Fabric gut verwaltet wird. Ein Datenkatalog und ein Geschäftslexikon müssen allen Mitarbeitern des Unternehmens zur Verfügung stehen, damit dies geschehen kann.
Jeder im Unternehmen kann sein Wissen über die Daten teilen, während er sie nutzt. Es muss ein Zeitplan erstellt werden, nach dem die Metadaten aller Herkunftsquellen in einem Rhythmus aufgenommen werden, der eine angemessene Datenabweichung zulässt.
Hier sind die Tipps und besten Praktiken:
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Verwenden Sie ein DataOps-Prozessmodell.
Obwohl die Konzepte von DataOps und Data Fabric unterschiedlich sind, kann DataOps ein entscheidender Wegbereiter sein. Gemäß einem Modell des DataOps-Prozesses sind Datenprozesse, Tools und die Menschen, die die Erkenntnisse nutzen, eng miteinander verbunden.
Die Benutzer sind in der Lage, sich ständig auf Daten zu verlassen, die ihnen zur Verfügung stehenden Tools sinnvoll zu nutzen und Erkenntnisse zur Verbesserung der Abläufe anzuwenden. Dieses Modell und das architektonische Design der Data Fabric arbeiten harmonisch zusammen. Die Benutzer benötigen ein DataOps-Prozessmodell und eine DataOps-Einstellung, um das Beste daraus zu machen.
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Vermeiden Sie die Erstellung eines weiteren Datensees.
Beim Aufbau von Data Fabrics besteht das typische Problem darin, dass sie nur zu einem weiteren Datensee. Wenn die architektonischen Komponenten vorhanden sind – Datenquellen, Analysen, BI-Techniken, Datentransit und Datennutzung -, aber die APIs und SDKs fehlen, ist das Ergebnis keine echte Data Fabric.
Der Begriff „Data Fabric“ bezieht sich auf ein architektonisches Design und nicht auf eine bestimmte Technologie. Zu den besonderen Merkmalen dieses Designs gehören die Interoperabilität der Komponenten und die Integrationsbereitschaft. Folglich müssen Unternehmen der Verbindungsebene, der nahtlosen Datenübertragung und der automatischen Bereitstellung von Erkenntnissen für neu angeschlossene Front-End-Schnittstellen Priorität einräumen.
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Erkennen Sie Ihre regulatorischen und Compliance-Verpflichtungen.
Da die Daten breit gefächert sind, kann das Design der Data Fabric bei der Sicherheit, der Echtzeit-Governance und der Einhaltung von Vorschriften helfen. Die Daten sind nicht über mehrere Systeme verstreut. Daher ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sensible Daten offengelegt werden.
Bevor Sie sie einführen, müssen Sie die für Ihre Daten geltenden Compliance- und Regulierungsvorschriften kennen. Verschiedene Arten von Daten können rechtlichen Rahmenbedingungen und Gesetzen unterliegen. Sie können das Problem lösen, indem Sie automatisierte Compliance-Verfahren implementieren, die Datenumwandlungen erzwingen, um die gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen.
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Verwenden Sie die Diagrammanalyse, um nach Zusammenhängen zu suchen.
Durch den Einsatz von Wissensgraphen zur Veranschaulichung von Metadaten und Datenbeziehungen bietet die Graphanalyse eine intelligentere Alternative zu relationalen Datenbanken. Anstatt nur Textstrings zu verwenden, werden die Daten mit einem semantischen Kontext gefüllt, um zu verstehen, was die Informationen bedeuten.
Ein Wissensdiagramm kann betriebliche und geschäftliche Erkenntnisse liefern, indem es die Verbindungen zwischen Datenquellen untersucht. Im Vergleich zur relationalen Datenbankmethode lassen sich damit unterschiedliche Daten besser integrieren, und die gewonnenen Erkenntnisse sind auch für Geschäftsanwender hilfreicher. Da das Hauptziel dieser integrierten Architektur darin besteht, die umfassende Nutzung verschiedener Datenquellen ohne Duplizierung zu ermöglichen, sind Wissensgraphen, die auf Graphanalysen basieren, perfekt für Datentextilien geeignet.
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Schaffen Sie einen Datenmarktplatz für bürgerliche Entwickler.
In der Regel werden mit dieser integrierten Architektur Erkenntnisse gewonnen und direkt an Geschäftsanwendungen weitergeleitet oder fragmentierte Datenbestände zur Prüfung durch die IT-Abteilung oder Ihr Datenteam erstellt. Ein Datenmarktplatz, der den Zugang für bürgerliche Entwickler demokratisiert, ist eine weitere Möglichkeit, die Vorteile dieser Möglichkeiten zu nutzen.
Die Daten aus diesem Markt können von Geschäftsanwendern mit einem grundlegenden Verständnis der Datenanalyse und jahrelanger Erfahrung in der Geschäftsanalyse verwendet werden, um neue Modelle für neue Anwendungsfälle zu erstellen. Unternehmen können bürgerliche Entwickler in die Lage versetzen, diese Daten auf neuartige und flexible Weise zu nutzen und darüber hinaus BI zu entwickeln, die auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten ist.
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Nutzen Sie Open-Source-Technologie.
Bei der Entwicklung einer Data Fabrication kann Open Source ein entscheidender Faktor sein. Da es erweiterbar und integrationsfähig sein soll, sind Open-Source-Technologien für seine Architektur am besten geeignet.
Da dafür möglicherweise erhebliche Investitionen erforderlich sind und Sie diese Investitionen auch dann schützen möchten, wenn Sie sich später für einen Anbieterwechsel entscheiden, können Open Source-Komponenten auch dazu beitragen, dass Sie weniger abhängig von einem einzigen Anbieter werden. Schauen Sie sich unbedingt das kürzlich veröffentlichte Projekt Open Data Fabric an, das eine dezentralisierte Pipeline für die Verarbeitung von Streaming-Daten unter Verwendung von Big Data und Blockchain ermöglicht.
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Ermöglichen Sie die Produktion von nativem Code
Eine wesentliche Funktion Ihrer Data Fabric-Lösung ist die native Codegenerierung, die es ihr ermöglicht, automatisch Code zu erzeugen, der für die Integration von Kundendaten verwendet werden kann. Es kann möglich sein, optimalen Code nativ in mehreren verschiedenen Sprachen zu generieren, darunter Spark, SQL und Java, während die eingehenden Daten analysiert werden.
IT-Experten können diesen Code dann verwenden, um neue Systeme zu integrieren, für die möglicherweise noch APIs und SDKs verfügbar sein müssen. Mit dieser Methode können Sie neue Datensysteme schnell und einfach einbinden, ohne sich über hohe Integrationskosten oder Investitionen Gedanken machen zu müssen. Außerdem hilft sie Ihnen, Ihre digitale Transformation zu beschleunigen. Denken Sie daran, dass die native Codegenerierung mit vorgefertigten Konnektoren funktionieren muss, damit sie benutzerfreundlich ist.
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Verbessern Sie die Data Fabric für Edge Computing
Unternehmen können die Nutzung ihrer IoT-Geräte maximieren, indem sie die Datenherstellung an das Edge-Computing anpassen. Die Edge Data Fabric, die oft auch als Edge-to-Cloud Data Fabric bezeichnet wird, wurde speziell zur Unterstützung von IoT-Implementierungen entwickelt. Sie verlagert wichtige datenbezogene Aufgaben aus der zentralisierten Anwendung in eine andere Edge-Schicht, die zwar verteilt, aber eng miteinander verbunden ist.
Eine intelligente Fabrik kann zum Beispiel ein Edge Data Fabric verwenden, um automatisch das Gewicht eines Frachtcontainers zu bestimmen (ohne die zentrale Cloud zu kontaktieren) und die Auswahlverfahren zu starten. Dies erleichtert automatische Aktionen und beschleunigt die Entscheidungsfindung, was mit einer herkömmlichen, zentralisierten Cloud nicht möglich ist. Data Lake Paradigma.
LERNEN SIE ÜBER: Datenmanagement vs. Data Governance
Fazit
Daten können je nach Bedarf zwischen den Komponenten übertragen werden. Eine Data Fabric wird verwendet, um Ressourcen und Einstellungen für verschiedene physische und virtuelle Ressourcen von einem einzigen Standort aus zu verwalten, wodurch der Umfang der erforderlichen Datenverwaltung reduziert wird.
Data Fabrics bieten eine umfassende Perspektive auf die Daten, einschließlich Echtzeitdaten, was den Zeitaufwand für die Suche, Abfrage und den Einsatz kreativer Taktiken verringert. Außerdem bieten sie eine tiefere Datenanalyse, die die Unternehmensintelligenz verbessert.
Mit Lösungen für jedes Thema und jede Branche ist QuestionPro mehr als nur Umfragesoftware. Das Unternehmen bietet auch Datenverwaltungssoftware und Dienstleistungen an, darunter die Forschungsbibliothek InsightsHub. Nehmen Sie Kontakt mit dem QuestionPro-Team auf, wenn Sie Hilfe bei der Datenerstellung benötigen.
