Data Fabric

Data Fabric verständlich erklärt für Nicht-Entwickler

Das Wichtigste in Kürze:

  • Data Fabric ist Datenarchitektur, die aus mehreren Softwarelösungen besteht und verschiedene Cloud-, On-Premise- und Edge-Umgebungeneine nahtlose miteinander verknüpft.
  • Durch die Implementierung einer Data-Fabric-Architektur können Unternehmen manuelle Prozesse reduzieren, Datenqualität verbessern und die Skalierbarkeit ihrer Systeme erhöhen, was zu effizienteren und transparenteren Geschäftsprozessen führt.
  • In diesem Artikel erfahren Sie, wie Data Fabric das Datenmanagement vereinfacht Ihrem Unternehmen ermöglichen kann, Daten effektiver zu nutzen, um Datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Inhalt:

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Lobster No-Code
Power in Aktion.

Was ist Data Fabric?

Data Fabric ist ein modernes Datenmanagement-Konzept, das eine flexible, effiziente und integrierte Umgebung für die Verwaltung von Daten über verschiedene Plattformen und Systeme hinweg bietet. Es ermöglicht den nahtlosen Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Daten in einer verteilten Architektur, wodurch Unternehmen ihre Datenressourcen effektiver nutzen können.

Ein Data Fabric gleicht einer Fadenstruktur, die Systeme, Datentypen und -quellen zu einem netzartigen Gewebe 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 Serverless Computing, Container mit Kubernetes oder Docker können in einem Data Fabric genutzt werden.

Unabhängig von deren Speicherort können die Daten und Anwendungen mit einem Data Fabric durchgängig überwacht und gemanagt werden. 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 eine Data-Fabric-Architektur?

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 ein Data Fabric zudem mit nahezu jeder Datenquelle verbinden, ohne dass eine Programmierung der Schnittstelle nötig ist. 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. Ein Data Fabric stellt diese Verbindung trotz unterschiedlicher Standards dennoch sicher, sodass alle Systeme in Austausch treten können. Die Anwendungsmöglichkeiten sind dabei vielfältig. Aber es geht immer darum, Tausende Geräte problemlos anzubinden, mit ihnen zu kommunizieren und die erhobenen Daten sicher und in der benötigten Form in beliebigen Zielsystemen zur Verfügung zu stellen.

Vorteile eines Data Fabrics für Unternehmen

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 wesentliche wirtschaftliche Rolle. Sie erleichtert Kontrolle, wodurch kritische Unternehmensdaten einfacher zu schützen sind. Schließlich bedeutet Datentransparenz auch Kostentransparenz und damit Kontrolle über die Sinnhaftigkeit von Ausgaben und Investitionen.

Aber auch die technischen Möglichkeiten 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. Daneben existiert außerdem noch eine Reihe weiterer Vorteile.

Zentralisierte Datenintegration: Unternehmen profitieren von einem einheitlichen Zugriffspunkt für alle Daten, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Dies vereinfacht die Datenverwaltung erheblich und spart Zeit.

Verbesserte Datenqualität und -zugänglichkeit: Durch die Konsolidierung von Datenquellen verbessert sich sowohl die Datenqualität als auch deren Zugänglichkeit. Data-Fabric-Systeme bieten fortschrittliche Mechanismen zur Datenbereinigung und -validierung, was zu zuverlässigeren Daten für geschäftskritische Entscheidungen führt.

Erhöhte Geschäftsflexibilität: Die Data-Fabric-Architektur ermöglicht es, neue Datenquellen schnell zu integrieren und bestehende Daten effizienter zu nutzen. Dies führt zu einer gesteigerten Agilität in einem sich ständig wandelnden Geschäftsumfeld.

Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit: Eine Data-Fabric-Architektur skaliert mit den Bedürfnissen eines Unternehmens. Es unterstützt sowohl kleine als auch große Datenmengen und passt sich neuen Technologien und Anforderungen an. So bleibt die Datenarchitektur zukunftssicher.

Kosteneffizienz: Durch die Optimierung von Datenprozessen und die Reduzierung von Redundanzen können Unternehmen Kosten sparen. Das Data Fabric reduziert hierbei den Bedarf an manuellen Eingriffen und ermöglicht eine effizientere Ressourcennutzung.

Verbesserte Analytik und Einblicke: Mit einer zentralisierten, qualitativ hochwertigen Datenquelle können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen. Analysen und das Erkennen etwaiger Muster in den Daten werden so erleichtert, was bessere Geschäftsentscheidungen ermöglicht.

Datensicherheit und Compliance: Data-Fabric-Systeme bieten robuste Sicherheitsfunktionen, was in der heutigen Zeit stets zunehmender Cyberangriffe unerlässlich ist.

Automatisierung und Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung von Datenprozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern. Routineaufgaben können so automatisiert werden, wodurch Mitarbeiter sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Insgesamt bietet eine Data-Fabric-Architektur eine umfassende Lösung, Ihre Daten effektiver zu nutzen und gleichzeitig die Herausforderungen des modernen Datenmanagements zu meistern.

Kernkomponenten einer Data-Fabric-Architektur

1. Datenintegration und -orchestrierung

Eine zentrale Säule der Data-Fabric-Architektur ist die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Dies umfasst traditionelle Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und sogar IoT-Geräte. Die Orchestrierung sorgt dafür, dass diese Daten nahtlos zusammenfließen und effizient verwaltet werden.

2. Metadaten-Management

Metadaten sind das Rückgrat einer jeden Data-Fabric-Architektur, denn sie beinhalten alle wichtigen Eckdaten einer Datei. Mithilfe von Metadaten können Sie alle Datenquellen katalogisieren, klassifizieren und ihre Beziehungen untereinander verstehen, ohne den Inhalt einer jeweiligen Datei zu kennen. Ein fortschrittliches Metadaten-Management erleichtert entsprechend die Suche, Analyse und Governance von Daten.

3. Daten-Governance und -Sicherheit

Zu einer Zeit, in der Datenschutz und -sicherheit höchste Priorität haben, ist eine robuste Governance- und Sicherheitsstruktur unerlässlich. Ein Data Fabric kann die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien erleichtern und gleichzeitig den sichere Zugriff auf Daten gewährleisten.

4. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

KI und ML sind nicht mehr wegzudenken, wenn es um die Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen geht. In einer Data-Fabric-Architektur ermöglichen sie die Automatisierung von Prozessen, die Vorhersage von Trends und das Aufdecken von Einsichten, die sonst verborgen bleiben würden.

5. Self-Service-Datenzugriff

Der Self-Service-Zugang zu Daten ist ein wichtiges Werkzeug für die Datendemokratisierung innerhalb eines Unternehmens. Endnutzer können so die benötigten Informationen eigenständig schnell und einfach finden und nutzen, ohne auf die technische Expertise einer Fachabteilung angewiesen zu sein.

6. Unterstützung von Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen

Das Data Fabric ist nicht auf eine einzelne Umgebung beschränkt. Die Unterstützung für Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen ist notwendig, um Flexibilität und Skalierbarkeit zu gewährleisten und den unterschiedlichen Anforderungen der Unternehmen gerecht zu werden. Diese Komponenten bilden das Herzstück einer Data-Fabric-Architektur und ermöglichen es Unternehmen, ihre Datenlandschaft zu transformieren. Durch die Verknüpfung von Datenquellen, fortschrittliches Metadaten-Management und die Integration von KI und ML entsteht eine dynamische Umgebung, die den Zugriff auf und die Analyse von Daten erheblich vereinfacht.

Pain Points ohne Data-Fabric-System

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 und 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.

Herausforderungen und Best Practices bei der Implementierung von Data Fabric

Die Einführung eines Data-Fabric-Systems birgt spezifische Herausforderungen, die es zu meistern gilt. Eine der Hauptproblematiken ist dabei die Integration heterogener Datenquellen. Unternehmen verfügen oft über eine Vielzahl von Daten in unterschiedlichen Formaten und Systemen – die Harmonisierung dieser Daten in einer einheitlichen Data Fabric Architektur erfordert sorgfältige Planung und technisches Know-how. Ein weiteres Hindernis ist die Sicherstellung der Datenqualität. Unzureichende Datenqualität kann die Effektivität der Data-Fabric-Architektur erheblich beeinträchtigen. Es ist daher notwendig, Mechanismen zur Datenbereinigung und -validierung zu implementieren, um konsistente und zuverlässige Daten zu gewährleisten. Die Skalierbarkeit des Systems stellt eine weitere Herausforderung dar. Mit dem Wachstum des Unternehmens müssen Data-Fabric-Lösungen flexibel genug sein, um sich an steigende Datenvolumen und veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen.

Best Practices für eine erfolgreiche Implementierung

  1. Gründliche Bedarfsanalyse: Verstehen Sie die spezifischen Datenanforderungen Ihres Unternehmens. Identifizieren Sie, welche Datenquellen integriert werden müssen und welche Geschäftsprozesse unterstützt werden sollen.
  2. Auswahl der richtigen Technologie: Entscheiden Sie sich für eine Data-Fabric-Lösung, die sowohl mit der aktuellen IT-Infrastruktur kompatibel ist als auch zukünftige Anforderungen erfüllen kann.
  3. Stufenweise Implementierung: Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, um die Machbarkeit zu testen. Erweitern Sie das System schrittweise, um Risiken zu minimieren und Lerneffekte zu maximieren.
  4. Fokus auf Datenmanagement und -governance: Etablieren Sie klare Richtlinien für Datenzugriff, -sicherheit und -qualität. Dies gewährleistet, dass die Daten im gesamten Unternehmen konsistent und vertrauenswürdig sind.
  5. Mitarbeiterschulung und Change Management: Bereiten Sie Ihre Mitarbeiter auf die neuen Prozesse und Tools vor. Eine umfassende Schulung und kontinuierliche Unterstützung sind wichtige Werkzeuge für die erfolgreiche Einführung des neuen Systems.
  6. Agile Methodik: Nutzen Sie agile Entwicklungspraktiken, um flexibel auf Veränderungen reagieren zu können und das System kontinuierlich zu verbessern.
  7. Partnerschaft mit Experten: Ziehen Sie bei Bedarf externe Berater hinzu, um von deren Erfahrung und Fachwissen zu profitieren.

Durch die Beachtung dieser Best Practices können Unternehmen die Herausforderungen bei der Implementierung von Data-Fabric-Systemen erfolgreich bewältigen und eine robuste, flexible Dateninfrastruktur aufbauen, die eine effiziente Datenintegration und -nutzung ermöglicht.

Welche Lösung bietet Lobster?

Mit der Datenintegrationslösung Lobster_data können Sie all Ihre Data-Fabric-Prozesse wie u.a. EAI, EDI, ETL/ELT, MFT, Industrie 4.0 & IoT-Strategien einfach abbilden. 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 wie Anwendungen und ist in der Lage, sich dem kontinuierlichen Ausbau einer Data-Fabric-Architektur 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, sodass – Stichwort Selfservice-Datenmanagement – Fehler durch falsche Eingaben oder unsicheren Umgang mit der Software nahezu ganz vermieden werden können. Treten Sie gerne mit uns in Kontakt und vereinbaren Sie heute noch eine unverbindliche Beratung mit unseren Spezialisten für Datenintegration. Sie werden überrascht sein, wie einfach eine Data-Fabric-Architektur implementiert und verwaltet werden kann.

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