Im Datenökosystem gibt es einige Begriffe, die besonders lange nachhallen. Die Data Fabric ist einer dieser Begriffe, der bereits 2019 vom Gartner-Institut als wichtiger Technologietrend bis zum Jahr 2022 identifiziert wurde. Hinter diesem Schlagwort verbirgt sich ein klares Ziel: den Wert Ihrer Daten zu maximieren und die digitale Transformation zu beschleunigen. Würden Sie gerne erfahren, wie das funktioniert? Lesen Sie unseren Leitfaden!
Eine Data Fabric verspricht, Ordnung in Ihre Daten zu bringen. Sie ist jedoch weitaus mehr als nur eine Lösung für die Ablage oder Strukturierung von Informationen. Denn eine Data Fabric ist ein Tool, das darauf ausgelegt ist, Ihren Daten einen Mehrwert zu verleihen. Und das ist dringend nötig! Die Menge der von Unternehmen erzeugten Daten wächst exponentiell. Jede Sekunde stehen Ihnen ein paar mehr Daten zur Verfügung, die Sie auswerten können, um leistungsfähiger zu werden und besser mit Ihrem Markt oder Ihren Kunden Schritt halten zu können.
Die Zahlen sind schwindelerregend und das renommierte Analyseunternehmen IDC geht davon aus, dass das Gesamtvolumen der generierten Daten bis zum Jahr 2025 175 Zettabyte erreichen wird. Dabei handelt es sich um ein so großes Volumen, dass es, wenn es auf Blu-ray Discs gespeichert wäre, einem Stapel entsprechen würde, der 23 Mal von der Erde bis zum Mond reicht.
Was ist eine Data Fabric?
Obwohl sich die meisten Fachleute im Datenmanagement inzwischen für die Data Fabric interessieren, sollten wir mit einer Definition dieses Begriffs beginnen. Gartner definiert eine Data Fabric als „ein Designkonzept, das als integrierte Schicht (Integrated Layer) von Daten und Verbindungsprozessen fungiert“.
Eine Data Fabric analysiert fortlaufend Kombinationen aus vorhandenen, zugänglichen und abgeleiteten Metadatenbeständen, um intelligentere Informationen zu liefern und Aufgaben im Bereich des Datenmanagements effektiver zu unterstützen. Die Data Fabric nutzt dann all diese Metadatenanalysen, um neue Prozesse zu entwerfen und einen standardisierten Datenzugriff für alle Fachbereiche innerhalb des Unternehmens einzurichten: Anwendungsentwickler, Analysten, Data Scientists usw.
Anders ausgedrückt: Die Data Fabric beschreibt eine Reihe von Prozessen, die Daten lesen, erfassen, integrieren und bereitstellen, basierend auf dem Wissen, wer diese Daten nutzt, der Klassifizierung von Nutzungsarten und der Überwachung von Veränderungen in der Art und Weise, wie die Daten genutzt werden.
Welche Vorteile bietet eine Data Fabric für Ihr Unternehmen?
Gartner erklärt, dass sich die Effizienz der Datenauswertung durch den Einsatz von Data Fabrics in Organisationen bis 2024 vervierfachen und sich gleichzeitig die von Menschen ausgeführten Datenmanagementaufgaben halbieren werden. Das Institut identifiziert in diesem Sinne drei Hauptachsen, auf denen die Data Fabric Chancen für Ihr Unternehmen bietet:
- Eine Reduzierung der Aufgaben, die Datenteams bei der Discovery, Analyse und Integration von Daten zu bewältigen haben, um 70 %;
- Einen Anstieg der Anzahl der Datennutzer durch die Wiederverwendung von Daten für eine größere Anzahl von Anwendungsfällen;
- Die Möglichkeit, einen größeren Nutzen aus einer größeren Datenmenge zu ziehen, indem die Einführung und Nutzung von Sekundär- und Drittdaten deutlich beschleunigt wird.
Aus technologischer Sicht passt sich die Data Fabric an die Tools an, die bereits in einem Unternehmen vorhanden sind. Sie kann sich aus bestehenden Integrations- und Qualitätswerkzeugen, Datenmanagement- und Governance-Plattformen (wie z. B. dem Data Catalog, auf den wir später noch zurückkommen werden) entwickeln. Somit besitzt sie ein ideales Designmodell, da sie Ihre vorhandenen Technologien nutzt und gleichzeitig einen Strategiewechsel in Ihrem globalen Datenmanagement herbeiführt.
Schließlich hilft die Data Fabric Unternehmen auch dabei, Datensilos aufzubrechen. So können Sie die Kosten und den Aufwand für Ihre Datenteams senken, die ständig in Silos verwaltete Daten zusammenführen, überarbeiten und neu ausrichten müssen.
Welchen Beitrag leistet der Datenkatalog zur Data Fabric?
Wenn man den Begriff des „Integrated Layers“ aus der Definition der Data Fabric und das von Gartner vorgeschlagene Diagramm (unten) als Leitfaden heranzieht, stellt man fest, dass der Datenkatalog eine zentrale Rolle beim Aufbau einer Data Fabric spielt. Denn er beeinflusst die übergeordneten Schichten, die eine effiziente Data Fabric bilden.
Schicht 1 – Der Zugang zu allen Arten von Metadaten
Der Datenkatalog bildet die Grundlage für die Struktur der Data Fabric – er ist die erste (graue) Schicht. Er unterstützt die Identifizierung, Sammlung und Analyse aller Datenquellen sowie aller Arten von Metadaten. Der Datenkatalog ist ein Ausgangspunkt für die Data Fabric.
Schicht 2 – Die Aktivierung von Metadaten und der Knowledge Graph
In dieser zweiten Schicht der Data Fabric (gelb) legt Gartner den Fokus auf die Aktivierung von Metadaten. Diese Aktivierung beinhaltet die kontinuierliche Analyse von Metadaten zur Berechnung wichtiger Kennzahlen. Diese Analyse wird durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und die Automatisierung der Datenintegration erleichtert.
Die erkannten Muster und Verbindungen werden dann an den Datenkatalog und andere Data Management-Tools weitergeleitet, um Empfehlungen für die Personen und Maschinen auszusprechen, die an der Verwaltung und Integration der Daten beteiligt sind. Dazu müssen kontinuierliche Analysen durchgeführt werden, ausgehend von einem verbundenen Knowledge Graph. Dieser Knowledge Graph ist das Mittel der Wahl, um bestehende Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenbeständen herzustellen und zu visualisieren, ihnen eine geschäftliche Bedeutung zu geben und sicherzustellen, dass dieser Satz von Beziehungen für alle Benutzer im Unternehmen leicht zu finden und zu durchsuchen ist.
Schicht 3 – Die dynamische Datenintegration
Die dritte Schicht von Gartner (blau) richtet sich vor allem an die technischen Datenkonsumenten in den Unternehmen. Diese Schicht der Data Fabric bezieht sich auf die Notwendigkeit, Daten vorzubereiten, zu integrieren, zu untersuchen und umzuwandeln. Die Herausforderung besteht hier darin, einen Datenbestand, der aus einer Vielzahl von Tools stammt, einem breiten Spektrum von geschäftlichen Anwendern zugänglich zu machen. Die zentralen Begriffe in diesem Bereich lauten Flexibilität und Rechenschaftspflicht, um Datensilos aufzubrechen und folgende Funktionen bereitzustellen:
- Ein System zur Verwaltung von Datenzugriffsrechten: Die Data Fabric muss den Zugriff für jeden Benutzer automatisieren (Leitlinien);
- Ein automatisiertes Bereitstellungssystem: Jedes Mitglied der Organisation muss in der Lage sein, den Zugriff auf einen Datensatz aus der Data Fabric anzufordern – über die Erstellung eines Tickets, die durch integrierte Data-Governance-Funktionen ergänzt wird.
- Ein Tool für die Data Discovery: Die Data Fabric muss die Benutzer in die Lage versetzen, Daten (und nicht nur Metadaten) zu untersuchen, ohne die Data Fabric verlassen zu müssen.
Die automatisierte Datenorchestrierung – wie sie im oberen Teil dieser dritten Schicht des Diagramms beschrieben wird – bezieht sich auf DataOps. Es handelt sich dabei um eine kollaborative Praxis des Datenmanagements, die darauf abzielt, die Kommunikation, Integration und Automatisierung des Datenflusses zwischen Datenverwaltern und Datenkonsumenten innerhalb einer Organisation zu verbessern.
Gibt es ein bestimmtes Tool für die Einrichtung einer Data Fabric?
Wie Gartner feststellt, gibt es kein bestimmtes Tool, das alle Schichten der Data Fabric umfassend abdeckt. Somit ist kein Anbieter in der Lage, eine Datenstruktur anzubieten, die mit einer vollständigen Data Fabric gleichgesetzt werden kann. Die Lösung liegt in der Interaktion der verschiedenen Schichten. Eine offene Plattform ist der Schlüssel, und die Unternehmen müssen sich mit den besten, miteinander verbundenen Daten-Tools ausstatten, um eine Data Fabric zu schaffen, die diesen Namen auch wirklich verdient. Der Aufbau einer Data Fabric muss als Marathon und nicht als Sprint begriffen werden und in mehreren Etappen erfolgen – der Data Catalog ist die erste davon.
Aufbau einer Data Fabric mit Zeenea
Bei Zeenea haben die Unternehmen, die unseren Smart Data Catalog einsetzen, bereits den Grundstein für ihre Data Fabric gelegt. Denn neben der Identifizierung, Erhebung und Analyse aller Datenquellen sowie aller Arten von Metadaten (erste Schicht) bietet Zeenea über sein Kernelement, das aus einem Knowledge Graph besteht, alle notwendigen Funktionen zur Aktivierung von Metadaten (zweite Schicht). Und letztendlich richtet sich unser Katalog an die dritte Ebene: einerseits über die Integration von Data-Governance-Regeln innerhalb des Katalogs und andererseits über die Anwendung Zeenea Explorer, die als veritabler Data Marketplace fungiert, damit jeder Fachanwender leicht auf die für ihn relevanten Schlüsseldatensätze zugreifen und so schnell einen Mehrwert aus den verfügbaren Daten schaffen kann.
Wenn Sie mehr über unseren Smart Data Catalog erfahren möchten, lesen Sie bitte unsere beiden untenstehenden eBooks oder kontaktieren Sie uns:
