Was ist Data Fabric?
Eine Data Fabric gleicht einer Fadenstruktur, die Systeme, Datentypen und -quellen zu einem netzartigen Gewebe verbindet. In der IT bezeichnet der Begriff Data Fabric eine leistungsstarke Architektur, die Daten unterschiedlichster Systeme aus Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungen miteinander verbindet. Beispiele dafür sind sowohl Verknüpfungen mit SAP oder Oracle als auch aus Cloud-Umgebungen zum Beispiel über Azure, AWS, Google Cloud oder Snowflake. Auch neuere cloudbasierte Technologien wie etwa serverloses Computing, Container mit Kubernetes oder Docker können in einer Data Fabric genutzt werden.
Data Fabric hilft, den Wert von Daten zu maximieren und digitale Transformation voranzutreiben. Daten und Applikationen können durchgängig überwacht und gemanagt werden – unabhängig von deren Speicherort. Auf diese Weise werden nicht nur verschiedene unternehmensinterne Systeme und Prozesse miteinander vereint, sondern auch externe Partnerfirmen und Dritte in bestehende Prozessstrukturen eingebunden. Mit automatisch generierten Dokumentationen zu APIs können Integrationen in komplexen Konstrukten konfiguriert und somit der Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen um ein Vielfaches beschleunigt und vereinfacht werden.
Wie funktioniert Data Fabric?
Eine Data-Fabric-Architektur ermöglicht – unter Einhaltung hoher Sicherheits- und Kontrollregeln – den Zugriff, das Einlesen, die Integration und gemeinsame Nutzung von Daten in einer verteilten Datenumgebung. Man kann sich Data Fabric als ein umfassendes Konzept für maschinenbasierte Verknüpfungssysteme vorstellen, über die alle miteinander kommunizieren. Es geht um ortsunabhängiges Übersetzen, das – vergleichbar dem Babbelfisch in „Per Anhalter durch die Galaxis“ – Benutzern ein sofortiges Verständnis einer Vielzahl von Kommunikationswegen und Datenformaten ermöglicht. Data Fabric bietet also eine holistische Lösung für alle in einem Unternehmen relevanten Applikationen und Komponenten und – durch diese Vereinheitlichung – eine hohe Transparenz aller Prozesse und Datenströme.
Mittels vorgefertigter Konnektoren kann sich eine Data Fabric zudem mit nahezu jeder Datenquelle verbinden, ohne dass eine Programmierung der Schnittstelle nötig wäre. Mit einer Vielzahl an Funktionen wie Datenaufbereitung und Data Governance. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um On-premise-, Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen handelt.
In diesem Zusammenhang spielt auch die Integration von IT und Operating Devices eine wichtige Rolle. Oftmals lassen sich Edge-Computing-Daten nicht mit dem Controlling und Monitoring Systemen (IT) im Unternehmen selbst verknüpfen. Eine Data-Fabric stellt diese Verbindung trotz unterschiedlicher Standards dennoch sicher, so dass alle Systeme in Austausch treten können. Die Anwendungsmöglichkeiten sind dabei vielfältig. Aber es geht immer darum, Tausende von Devices problemlos anzubinden, mit ihnen zu kommunizieren und die erhobenen Daten sicher und in der benötigten Form in beliebigen Zielsystemen zur Verfügung zu stellen.
Pain Points ohne Data Fabric.
Fehlende Konsistenz in heterogener Infrastruktur
Der Einsatz einer Data-Fabric-Architektur sorgt dank optimalem Datenmanagement für Konsistenz in integrierten Umgebungen. Durch standortunabhängiges Data Storage ergeben sich schnelle Zugriffe, transparente Analysemöglichkeiten und letztlich sehr effektive Entscheidungsprozesse basierend auf aussagekräftigen Einsichten in die Umgebungen.
Langwieriges manuelles Management
Dank Data Fabric ist eine umfangreiche Automatisierung zahlreicher Prozesse möglich. Langwierige manuelle Abläufe werden auf ein Minimum reduziert, die Implementierung gleichzeitig beschleunigt eine transparente und leichte Prozess-Steuerung für alle Beteiligten möglich. Unzureichende Datenqualität Der Data-Fabric-Ansatz vereinheitlicht das Datenmanagement und verbessert die, für Analysen so wichtige Datenqualität. Gleichzeitig optimiert das Konzept die Datenintegration, Data Governance, Datenfreigabe und den Datenaustausch innerhalb eines Unternehmens.
Mangelnde Skalierbarkeit
Eine Data-Fabric-Architektur sorgt für erhöhte Skalierbarkeit, so dass sich stark wachsende Datenmengen, heterogene Datenquellen und multiple Anwendungen besser managen lassen. Automatisierte Änderungen, zeitnahe Problembehebung und Risikominimierung werden dank der Skalierbarkeit von Data Fabric Schritt für Schritt möglich. Lückenhafte Zusammenarbeit Data Fabric ermöglicht die Verknüpfung relevanter Informationen mit Datensystemen Dritter – wie etwa den Datenaustausch zwischen der Logistikabteilung eines Unternehmens und einem Logistik-Dienstleister. Die nahtlose Anbindung erleichtert Zusammenarbeit, da wichtige Informationen nun beidseitig über die jeweilige Softwareapplikation erteilt und entgegengenommen werden können.
Ungenutzte Auswertung von Daten
Wollen Unternehmen ihren Umsatz steigern, dürfen Datenbestände nicht brach liegen. Data Fabric erleichtert die gezielte Datenauswertung, um Geschäftsmodelle an Markterfordernisse anzupassen oder Kosten durch betriebliche Effizienzsteigerung zu senken. Dank verbesserter Technologie und Preisstruktur für Cloud-Dienste sind Daten zudem nicht mehr an lokale Rechenzentren gebunden, sondern können ressourcenschonendexternalisiert werden.
Wirtschaftliche Vorteile von Data Fabric.
Der Einsatz von Data Fabric generiert erhebliche wirtschaftliche Vorteile für das gesamte Geschäftsmodell, da durch verbesserte Dienste beispielsweise die Kundenbindung gestärkt und plötzlich auftretende Risiken minimiert werden können. In diesem Zusammenhang spielt die Datentransparenz eine sehr wichtige wirtschaftliche Rolle. Sie erleichtert Kontrolle, wodurch kritische Unternehmensdaten einfacher zu schützen sind. Zum anderen steht Transparenz für die optimale Nutzung von Daten aus internen und externen Anwendungen und deren gezielte Analyse mit entsprechenden Insights. Schließlich bedeutet Datentransparenz Kostentransparenz und damit Kontrolle über die Sinnhaftigkeit von Ausgaben und Investitionen. Aber auch die technischen Möglichkeiten der Data Fabric bringen ökonomisch Pluspunkte: Sie machen weniger abhängig von Legacy-Infrastrukturen und garantieren maximale Flexibilität bei der Wahl von IT-Lösungen. Data
Fabric sorgt also für die Zukunftssicherheit eines Geschäftsmodells, indem innovative Datenquellen, Endpunkte und Technologien mit nur geringem Aufwand eingebunden werden können, ohne bestehende Systeme aufgeben zu müssen.
Welche Lösung bietet Lobster?
Mit Lobster_data vertreibt Lobster eine Software, die in einer Data Fabric Prozesse wie u.a. EAI, EDI, ETL/ELT, MFT, Industrie 4.0 & IoT-Strategien abbilden kann. Zunächst fördert Lobster_data die Beteiligung möglichst vieler im Unternehmen, da die Lösung no-code-basiert ist und weder Programmier- noch Scripting-Kenntnisse erfordert. Die Benutzung erfolgt über eine intuitive HTML5-Oberfläche mit fertigen Funktionsbausteinen inklusive aller gängigen Industriestandards. Der selbstständige Einsatz der Software kann in einer nur zweitägigen Schulung problemlos erlernt werden.
Des Weiteren sorgt Lobster_data für die sichere Integration aller Daten und ist in der Lage, sich dem kontinuierlichen Ausbau einer Data Fabric kontinuierlich anzupassen. Pluspunkte von Lobster_data sind:
Hohe Konnektivität
Lobster_data arbeitet mit allen gängigen Formaten, Systemen und Anwendungen. Als Plattformlösung verknüpft die Software interne Systeme (EAI), externe Systeme (EDI), Cloud Systeme (APIs/hybride Integration), Dinge (IoT), Maschinen (Industrie 4.0) und ermöglicht die Transformation von Massendaten aus unterschiedlichsten Datenquellen (ETL/ELT).
Vernetztes Datenmanagement
Lobster_data verbindet in der Data Fabric Technik und Menschen, u.a. durch die Verfügbarkeit und Übernahme von Daten in Echtzeit, operative Entscheidungen dank Datenanalyse oder Erkenntnisse intelligenter Algorithmen zur Unterstützung geschäftsrelevanter Prozesse.
Einheitliche Umgebung
Lobster_data bewerkstelligt die einheitliche Integration von Daten und Prozessen aus unterschiedlichsten Quellen und macht den Einsatz/Kauf weiterer Datenintegrations-Produkte überflüssig. Die Software fördert den Aufbau einer homogenen Umgebung und einen lückenlosen Austausch aller Stakeholder der Data Fabric.
Einsatz On-Premise oder in der Cloud
Mit Lobster_data können Daten sowohl aus On-Premise Backoffice-Umgebungen wie z. B. Oracle und SAP als auch aus Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure, Google Cloud eingelesen und integriert werden. Die Software basiert auf der neuesten Java Technologie und kann auf jedem System mit einem JDK laufen. Dies garantiert die einfache Nutzung von z.B. Container mit Docker und Kubernetes oder serverloses Computing.
Höchste Datenqualität
Hohe Datenqualität ist bei Lobster_data in jeden Schritt des Datenmanagements integriert, gleich ob Daten ermittelt und eingelesen werden oder die Datenherkunft nachzuverfolgen ist. Die Datenqualität wird ebenfalls dadurch gesichert, dass Lobster_data auch für Business Nutzer einfach zu bedienen ist, so dass – Stichwort Selfservice-Datenmanagement – Fehler durch falsche Eingaben oder unsicheren Umgang mit der Software nahezu ganz vermieden werden können
