Data Fabric: eine Definition

Ein Data Fabric ist sowohl eine Datenarchitektur als auch ein Betriebsansatz für die Verwaltung von Daten über verteilte Umgebungen hinweg. Es vereint Technologien, Prozesse und Gestaltungsprinzipien, um Daten einheitlich zu verknüpfen, zu steuern und bereitzustellen, anstatt sich auf ein einzelnes Tool, ein Repository oder manuelle Eingaben zu verlassen.

Unternehmen können mit Hilfe einer Data Fabric analytische und transaktionale Daten systemübergreifend in Echtzeit integrieren und diese durch gemeinsame Metadaten, Governance-Richtlinien und semantische Definitionen standardisieren – das bedeutet, dass die Data Fabric bei jeder Nutzung der Daten einheitliche Regeln und einen einheitlichen Kontext anwendet. So kann ein Data Fabric beispielsweise personenbezogene Daten (PII) basierend auf vordefinierten Richtlinien und Benutzerrollen automatisch maskieren. Dadurch wird sichergestellt, dass wichtige Kennzahlen, Beziehungen und der geschäftliche Kontext konsistent bleiben und mit den Governance- und Compliance-Richtlinien im Einklang stehen, während Daten zwischen Anwendungen, Pipelines und Benutzern ausgetauscht werden.

Durch die Standardisierung des Datenzugriffs und die Automatisierung von Datenintegration, Datenvirtualisierung sowie Qualitätskontrollen macht ein Data Fabric Daten leichter auffindbar, interpretierbar und nutzbar. Dadurch können Analyse-, KI- und Machine-Learning-Systeme nahtlos und zum richtigen Zeitpunkt auf die richtigen Daten zugreifen – selbst in komplexen Hybrid- und Multicloud-Umgebungen.

Warum Data Fabric von Bedeutung ist

Moderne Datenumgebungen werden immer komplexer, da Daten über Anwendungen, Plattformen und Standorte hinweg verteilt sind. Dadurch entstehen Datensilos, die den unternehmensweiten Zugriff auf Daten sowie deren Austausch und einheitliche Nutzung erschweren – insbesondere in hybriden Datenumgebungen, die sich über lokale Systeme und mehrere Cloud-Systeme erstrecken.

Verteilte Datensilos führen dazu, dass Teams Pipelines doppelt erstellen, Kennzahlen neu definieren und systemübergreifend uneinheitliche Logik anwenden. Dies führt zu widersprüchlichen Erkenntnissen, einer verlangsamten Entscheidungsfindung und erhöhtem Druck hinsichtlich der Governance, da Unternehmen Schwierigkeiten haben, Kontrolle, Sicherheit und Compliance in großem Maßstab aufrechtzuerhalten.

Gleichzeitig nimmt die Nachfrage nach KI-fähigen Daten weiter zu. Analytik, maschinelles Lernen und KI-Systeme sind auf genaue, konsistente und zugängliche Daten angewiesen – doch isolierte und fragmentierte Umgebungen erschweren es, zuverlässige Daten genau dann und dort bereitzustellen, wo sie benötigt werden.

Eine Data Fabric trägt zur Bewältigung dieser Herausforderungen bei, indem sie einen einheitlichen Ansatz für die Verwaltung verteilter Daten schafft, Silos abbaut, die Konsistenz verbessert und es Unternehmen ermöglicht, unternehmensweit vertrauenswürdige, KI-fähige Daten bereitzustellen.

So funktioniert ein Data Fabric

Ein Data Fabric schafft eine einheitliche Schicht, um Daten systemübergreifend zu verbinden. Es ermöglicht einen einheitlichen Zugriff, eine einheitliche Verwaltung und eine einheitliche Integration, ohne dass die Daten physisch zentralisiert werden müssen. Anstatt sich auf statische Pipelines oder manuelle Integration zu verlassen, integriert eine Data Fabric Daten dynamisch mithilfe von Techniken wie metadatengesteuerter Orchestrierung, Datenvirtualisierung und Automatisierung. In der Praxis funktioniert eine Data Fabric über eine Reihe aufeinander abgestimmter Schritte, darunter:

Verbinden von Datenquellen

Daten aus verschiedenen Datenbanken, Anwendungen, Cloud-Plattformen und On-Premises-Systemen werden mithilfe von Integrations- und Datenvirtualisierungstechniken miteinander verknüpft, wodurch ein Zugriff ohne physische Datenübertragung oder -duplizierung ermöglicht wird.

Erfassen und Analysieren von Metadaten

Sobald Daten verknüpft werden, erfasst das System die zugrunde liegenden Metadaten – beispielsweise Struktur, Datenherkunft, Beziehungen und Sensibilität. Diese aktiven Metadaten werden kontinuierlich aktualisiert und analysiert, um zu verstehen, wie Daten im gesamten Unternehmen genutzt werden.

Anwendung von Governance und Richtlinien

Auf Grundlage dieser Metadaten setzt die Data Fabric automatisch Governance-Richtlinien durch, darunter Zugriffskontrollen, Regeln für die Datenqualität und Datenschutzmaßnahmen. Dies stellt sicher, dass Daten vertrauenswürdig sind und über alle Systeme hinweg konsistent und sicher verwendet werden.

Wahrung von Kontext und Bedeutung

Gemeinsame Definitionen, Beziehungen und Geschäftslogik werden mithilfe semantischer Modelle und aktiver Metadaten gepflegt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Teams auf der Grundlage eines gemeinsamen Datenverständnisses arbeiten, was Fehlinterpretationen und Doppelarbeit verringert und gleichzeitig die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen verbessert.

Automatisierung von Datenverwaltung und Empfehlungen

Mithilfe von Automatisierung und maschinellem Lernen unterstützt eine Data Fabric Unternehmen dabei, die Datenintegration und -bereitstellung zu optimieren, indem sie es Anwendungen und Systemen ermöglicht, Qualitätsprobleme und Trends zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu empfehlen.

Verlässliche, sofort einsatzbereite Daten bereitstellen

Schließlich bietet ein Data Fabric einen einheitlichen Zugriff auf Daten für Benutzer, Anwendungen und KI-Systeme. Anstatt Zeit mit dem Validieren oder Abgleichen von Daten zu verbringen, können Nutzer sofort damit arbeiten – mit der Gewissheit, dass sie aktuell und präzise sind und mit einheitlichen Unternehmensdefinitionen übereinstimmen.

Zusammen ermöglichen diese Funktionen einem Data Fabric, den Zugriff auf verteilte Daten zu vereinfachen und gleichzeitig Konsistenz, Governance und Skalierbarkeit zu verbessern. Technologien wie Datenvirtualisierung, föderierte aktive Metadaten und maschinelles Lernen helfen dabei, Daten systemübergreifend zu vereinheitlichen, den Geschäftskontext durch gemeinsame Semantik zu bewahren und eine Vielzahl von Analysen, Anwendungen und KI-Workloads zu unterstützen

Data-Fabric-Architektur und -Komponenten

Eine Data-Fabric-Architektur führt verschiedene Funktionen zusammen, um Daten systemübergreifend zu verbinden, zu verwalten und bereitzustellen. In Umgebungen, in denen Daten über mehrere Plattformen, Anwendungen und Standorte verteilt sind, integriert sie Komponenten – wie Datenkonnektoren, Metadaten, Governance und semantische Modelle –, um eine einheitliche und flexible Datenumgebung zu schaffen. Zu den wichtigsten Komponenten einer Data-Fabric-Architektur gehören:

Datenkonnektoren und Integration

Datenkonnektoren bilden die Grundlage einer Data Fabric und verknüpfen Daten über Datenbanken, Anwendungen, Cloud-Plattformen und On-Premises-Systeme hinweg. In Verbindung mit Datenintegration und Datenvirtualisierung ermöglichen sie den Zugriff auf verteilte Daten über Systeme und Silos hinweg.

Datenkatalog und aktive Metadaten

Eine Data Fabric stützt sich auf einen zentralisierten Datenkatalog und aktive Metadaten, um Datenbestände zu organisieren und zu verstehen. Der Katalog enthält eine Übersicht über die verfügbaren Daten, während aktive Metadaten kontinuierlich Informationen darüber erfassen, wie diese Daten strukturiert sind, genutzt werden und in Beziehung zueinander stehen. Diese Metadatenebene ermöglicht Automatisierung, Datenermittlung und ein verbessertes Datenmanagement in der gesamten Umgebung.

Daten-Governance, Sicherheit und Qualität

Daten-Governance stellt sicher, dass Daten gemäß definierten Richtlinien verwaltet werden, einschließlich Zugriffskontrollen, Datenschutzmaßnahmen und Compliance-Anforderungen. Integrierte Sicherheits- und Datenqualitätsfunktionen helfen, die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten, während sie gleichzeitig eine konsistente Durchsetzung über Systeme hinweg unterstützen.

Semantische Ebene und Wissensgraph

Eine semantische Ebene bietet eine gemeinsame geschäftliche Definition von Daten durch standardisierte Modelle und stellt sicher, dass Kennzahlen, Beziehungen und Hierarchien über Teams und Anwendungen hinweg konsistent bleiben. Viele moderne Data-Fabric-Architekturen erweitern dies um Funktionen für Wissensgraphen, die Beziehungen zwischen Datenentitäten abbilden und einen umfassenderen Kontext, das Auffinden von Daten sowie logische Schlussfolgerungen über Datensätze hinweg ermöglichen.

Datenherkunft und Beobachtbarkeit

Die Datenherkunft verfolgt, wie sich Daten zwischen Systemen bewegen und umwandeln, und bietet so Einblick in die Ursprünge, Flüsse und Abhängigkeiten der Daten. Dies hilft Unternehmen zu verstehen, wie Daten verwendet werden, Probleme zu beheben und das Vertrauen in Analysen und KI-Ergebnisse aufrechtzuerhalten.

Datenverarbeitung, Analysen und KI-Nutzung

Ein Data Fabric unterstützt ein breites Spektrum an Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen, darunter Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung, Data Warehousing und Streaming. Über eine einheitliche Zugriffsebene stellt sie Daten für Analysetools, Anwendungen und KI-Systeme bereit und ermöglicht so Erkenntnisse, Berichterstellung und maschinelles Lernen in großem Maßstab.

Automatisierung und Koordination von Daten

Automatisierung spielt eine zentrale Rolle in der Data-Fabric-Architektur. Durch die Verwendung von Metadaten, Regeln und maschinellem Lernen kann das System Aufgaben wie Datenintegration, Governance-Durchsetzung und Qualitätsüberwachung automatisieren. Dies reduziert den manuellen Aufwand, steigert die Effizienz und trägt dazu bei, eine einheitliche Datenverwaltung über alle Umgebungen hinweg sicherzustellen.

Datenprodukte und Datenmodellierung

Datenprodukte bündeln Daten, Metadaten und Governance-Aspekte zu wiederverwendbaren, bereichsspezifischen Ressourcen, die team- und systemübergreifend gemeinsam genutzt werden können. Unterstützt durch Methoden der Datenmodellierung wie kanonische Modelle und Domain-Driven Design tragen sie dazu bei, die Strukturierung und Nutzung von Daten zu standardisieren. Zusammen erleichtern Datenprodukte und Modellierungsansätze die Bereitstellung konsistenter, hochwertiger Daten, die bereichsübergreifend wiederverwendet werden können.

Gemeinsam ermöglichen diese Komponenten einem Data Fabric, verteilte Daten in großem Maßstab zu verwalten. Data Fabric ist jedoch nur ein Ansatz – Unternehmen vergleichen ihn häufig mit anderen Datenmodellen wie Data Mesh, die ähnliche Herausforderungen auf andere Weise lösen.

Data Fabric und Data Mesh im Vergleich

Data Fabric und Data Mesh sind beides moderne Ansätze für das Management verteilter Daten, gehen die Herausforderung jedoch auf unterschiedliche Weise an.

Ein Data Fabric konzentriert sich auf die Schaffung einer einheitlichen Datenschicht, die Daten systemübergreifend mithilfe gemeinsamer Metadaten, Automatisierung und einheitlicher Richtlinien verknüpft, steuert und bereitstellt. Der Schwerpunkt liegt auf Integration, Standardisierung und zentraler Steuerung in verteilten Umgebungen.

Ein Data Mesh hingegen konzentriert sich auf die Organisationsstruktur. Dadurch wird die Datenhoheit dezentralisiert, indem die Verantwortung den Fachbereichsteams übertragen wird, sodass jedes Team seine eigenen Daten als Produkt verwalten und bereitstellen kann. Dieser Ansatz stellt Autonomie, Domänenexpertise und Skalierbarkeit in großen, komplexen Unternehmen in den Vordergrund.

Wann sollten Sie Data Fabric oder Data Mesh einsetzen:

• Nutzen Sie ein Data Fabric, um Daten systemübergreifend zu verknüpfen und zu verwalten, Doppelungen zu reduzieren und unternehmensweit einheitliche Definitionen sowie einen einheitlichen Zugriff sicherzustellen.
• Nutzen Sie ein Data Mesh, um die Datenverantwortung teamübergreifend zu verteilen und ein bereichsorientiertes Datenmanagement in großen, dezentralen Unternehmensstrukturen zu ermöglichen.
• Setzen Sie beide gemeinsam ein, um eine zentralisierte Steuerung und Integration (Data Fabric) mit dezentraler Eigenverantwortung und Rechenschaftspflicht (Data Mesh) zu verbinden.

Wie sich Data Fabric von anderen Architekturen unterscheidet

Data Fabric wird auch häufig mit etablierteren Architekturen verglichen:

• Data Fabric vs. Data Warehouse: Ein Data Warehouse zentralisiert Daten in einem einzigen Repository, während ein Data Fabric Daten über Systeme hinweg verknüpft, ohne eine vollständige Zentralisierung zu erfordern.
• Data Fabric vs. Data Lake: Ein Data Lake speichert große Mengen an Rohdaten, während eine Data Fabric dabei hilft, diese Daten umgebungsübergreifend zu organisieren, zu steuern und bereitzustellen.
• Data Fabric vs. Data Lakehouse: Ein Data Lakehouse kombiniert Elemente von Data Lakes und Data Warehouses auf einer einzigen Plattform, während ein Data Fabric über mehrere Systeme hinweg arbeitet, um Zugriff und Governance zu vereinheitlichen.

Neben Architektur- und Eigentumsmodellen konzentrieren sich Unternehmen zunehmend darauf, den geschäftlichen Kontext und die Bedeutung ihrer Daten zu bewahren, und führen so das Konzept eines Business Data Fabric ein.

Was ist ein Business Data Fabric?

Viele Unternehmen haben über Jahrzehnte hinweg wertvolle Daten angesammelt, die in Altsystemen, isolierten Anwendungen, Archiven und sogar veralteter Infrastruktur gespeichert sind. Mit der Weiterentwicklung von Umgebungen bleiben diese Daten häufig fragmentiert. So entsteht eine Mischung aus verteilten und hybriden Daten, auf die nur schwer zugegriffen werden kann und die sich kaum nutzen lassen. Infolgedessen verlassen sich Teams meist nur auf Daten aus einigen wenigen vertrauenswürdigen Systemen oder konzentrieren sich auf neu generierte Daten, wodurch historische Daten unzureichend genutzt werden.

Eine Business Data Fabric-Architektur begegnet diesen Herausforderungen, indem sie das Verknüpfen, Kontextualisieren und Integrieren von Daten über alle Quellen hinweg vereinfacht – unabhängig davon, wo sie sich befinden. Sie baut auf der Grundlage eines Data Fabric auf, indem sie Daten an Geschäftsprozessen, Anwendungen und Semantik ausrichtet, statt nur an der technischen Integration. Teams müssen Definitionen und Logik nicht mehr in jedem Bericht oder jeder Pipeline neu aufbauen. Stattdessen wird der Kontext im Data Fabric erfasst und verwaltet, wobei gemeinsame Definitionen und Governance-Regeln systemübergreifend einheitlich angewendet werden. Dieser Kontext fließt dann durchgängig in nachgelagerte Prozesse, Anwendungen und KI ein.

Dies hat direkte Auswirkungen auf:

• Data Access: Teams können Selfservice-Analysen nutzen, um mit Daten zu arbeiten, die bereits strukturiert und gesteuert sind und mit Unternehmensdefinitionen übereinstimmen.
• Daten-Governance: Integrierte Richtlinien zur Daten-Governance stellen sicher, dass Daten systemübergreifend einheitlich definiert, verwaltet und gesteuert werden.
• Datensicherheit: Integrierte Sicherheitskontrollen setzen Zugriffsregeln durch, schützen sensible Daten und stellen sicher, dass Daten über Benutzer, Systeme und Anwendungen hinweg ordnungsgemäß verwendet werden.

Anstatt Zeit mit der Suche, Interpretation und Validierung von Daten zu verbringen, können Teams zuverlässige Daten effizienter bereitstellen und unternehmensweit schneller Erkenntnisse gewinnen. Durch die Wahrung von Bedeutung und Struktur erweitert ein Business Data Fabric die Vorteile eines Data Fabric – und ermöglicht so die einheitliche Nutzung von Daten für Analysen, Automatisierung und KI in allen Betriebsabläufen.

Data Fabric – Vorteile für Unternehmen

Ein Data Fabric verwandelt fragmentierte Daten in ein konsistentes, vertrauenswürdiges Asset, das messbare Geschäftsergebnisse erzielt. Durch die Verbindung von Systemen und die Einbettung von gemeinsamem Kontext, Governance und Automatisierung ermöglicht sie es Unternehmen, schneller zu agieren, Risiken zu reduzieren und datengestützte Innovationen unternehmensweit zu skalieren. Die Vorteile einer Data Fabric gehen über die technische Effizienz hinaus – sie helfen Teams, bessere Entscheidungen zu treffen, die Produktivität zu steigern und neue Werte aus ihren Daten zu erschließen.

• Aufbrechen von Silos und Erweiterung des Datenzugriffs: Stellen Sie eine einheitliche, geregelte Ebene für den Zugriff auf verteilte Daten bereit, damit Teams weniger Zeit mit der Suche nach und dem Abgleich von Daten verbringen und mehr Zeit damit haben, diese zur Entscheidungsfindung zu nutzen.
• Bereitstellung von Erkenntnissen in kürzerer Zeit auf der Grundlage zuverlässiger Daten: Reduzieren Sie Verzögerungen durch inkonsistente oder doppelte Daten, sodass Teams auf der Grundlage genauer, abgestimmter Informationen schnell und sicher handeln können.
• Unternehmensweite Einführung von Self-Service-Analysen: Befähigen Sie Anwender, Daten eigenständig zu entdecken, zu verstehen und damit zu arbeiten, wodurch die Abhängigkeit von der IT verringert wird und gleichzeitig Konsistenz und Kontrolle gewahrt bleiben.
• Stärkung von Datenverwaltung und Compliance: Wenden Sie systemübergreifend einheitliche Richtlinien, Definitionen und Datenherkunftsinformationen (Lineage) an, um die Transparenz zu erhöhen, Audits zu vereinfachen und regulatorische Risiken zu reduzieren.
• Erhöhen der Datensicherheit in allen Umgebungen: Schützen Sie vertrauliche Daten mit integrierten Zugriffskontrollen und automatisierter Richtliniendurchsetzung, damit die richtigen Benutzer zur richtigen Zeit die richtigen Daten sehen.
• Steigerung der Effizienz und Senkung des betrieblichen Aufwands: Minimieren Sie Doppelarbeit, manuelle Integration und Nacharbeiten durch Automatisierung und metadatengestützte Prozesse – so senken Sie die Gesamtbetriebskosten und schaffen Freiräume für wertschöpfendere Initiativen.
• Skalierbare Beschleunigung von KI und Innovation: Stellen Sie eine zuverlässige, unternehmensweite Datengrundlage bereit, die erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und KI unterstützt – ohne dass ein kostspieliger Plattformwechsel erforderlich ist.

Diese Vorteile werden in realen Szenarien deutlich, in denen Unternehmen Data Fabric nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und neue Funktionen zu ermöglichen.

Anwendungsfälle und Beispiele für ein Data Fabric

Data-Fabric-Architekturen werden branchenübergreifend eingesetzt, um vielfältige Herausforderungen im Datenbereich zu bewältigen – von fragmentierten Systemen und eingeschränkter Transparenz bis hin zu steigenden Anforderungen an Echtzeiterkenntnisse und KI-Bereitschaft. Durch die Vernetzung und Einbettung verteilter Daten in einen Kontext können Unternehmen wichtige geschäftliche Anwendungsfälle effektiver unterstützen, darunter:

Customer 360 und Experience Management

Verknüpfen Sie CRM-, ERP-, Web- und andere Daten, um bei jeder Interaktion eine konsistente Sicht auf jeden Kunden zu gewährleisten, das Kundenverhalten besser zu verstehen, persönlichere Erlebnisse zu bieten, den Service zu verbessern und das Wachstum voranzutreiben. Durch die Kombination von Online-Browsing, Kaufhistorie und Support-Interaktionen können Vertriebs- und Serviceteams beispielsweise relevantere Angebote und einen schnelleren, fundierteren Support bereitstellen.

Betrugserkennung und Risikomanagement

Erkennen Sie Muster, reduzieren Sie Risiken und reagieren Sie schneller auf potenzielle Bedrohungen, indem Sie Daten aus Transaktionen, operativen Systemen und externen Quellen zusammenführen. Teams können Transaktionsaktivitäten zusammen mit dem Kundenverhalten und externen Signalen wie Marktereignissen oder öffentlichen Datensätzen analysieren, um Anomalien aufzudecken, die auf Betrug hindeuten können, bevor dieser eskaliert.

Compliance und gesetzliches Berichtswesen

Bauen Sie systemübergreifend konsistente, prüfbare Daten auf und pflegen Sie diese, während Sie Governance, Lineage und Richtliniendurchsetzung anwenden, um Compliance und Transparenz zu gewährleisten. Durch die Nutzung automatisch klassifizierter Finanzdaten aus ERP-Systemen, Mitarbeiterdaten aus HR-Plattformen und Betriebsunterlagen können Teams die Datennutzung nachverfolgen und effizienter auf Audits und Berichtspflichten reagieren.

Transparenz in der Lieferkette und Resilienz

Sichern Sie sich volle Transparenz über zunehmend komplexe und volatile Lieferketten hinweg, indem Sie Daten von Lieferanten, Logistiksystemen und Abläufen vernetzen, um Störungen früher zu erkennen und effektiver auf sich verändernde Kosten, Nachfragen und globale Rahmenbedingungen zu reagieren. Durch den Zugriff auf Daten von Lieferanten, aus der Sendungsverfolgung und der Produktion können Teams Verzögerungen oder Engpässe frühzeitig erkennen und Beschaffungs- oder Produktionspläne in Echtzeit anpassen.

Finanzplanung und -prognosen

Finanzteams können Planung und Prognosen mit konsistenten, systemübergreifend vernetzten Finanz- und operativen Daten in Echtzeit verbessern. So ermöglicht beispielsweise die Nutzung von ERP-Finanzdaten zusammen mit Vertriebs- und anderen Unternehmensdaten schnellere Anpassungen von Unternehmens- und Finanzprognosen – entweder durch automatisierte Prozesse oder flexiblere Planungsprozesse –, wenn sich Nachfrage oder Kosten ändern.

Belegschaftsanalyse und Personalprozesse

Verbessern Sie die Personalplanung und gewinnen Sie einen vollständigeren Überblick über Mitarbeiterlebenszyklus, Leistung und Motivation, indem Sie Daten aus Personalwesen-, Talent- und Betriebssystemen vernetzen. Dies hilft Teams dabei, Trends zu erkennen, eine bessere Entscheidungsfindung zu unterstützen und Prozesse wie Personalplanung, Talententwicklung und Performance-Management zu automatisieren.

KI-Bereitschaft und erweiterte Analysen

Ermöglichen Sie Analysen, maschinelles Lernen und KI durch die Verknüpfung konsistenter, geregelter Daten über Systeme und Umgebungen hinweg. Dies bietet eine zuverlässige Grundlage für die Bereitstellung und Skalierung KI-gestützter Anwendungen und Erkenntnisse. So verbessert beispielsweise die Nutzung von Daten aus Transaktions-, Kunden- und operativen Systemen die Modellleistung und unterstützt präzisere Echtzeit-Inferenz im großen Maßstab.

Diese Anwendungsfälle zeigen die praktischen Auswirkungen eines Data Fabric – aber um diese Ergebnisse in die Realität umzusetzen, ist ein klarer Ansatz für die Implementierung erforderlich.

Erste Schritte mit Data Fabric

Eine erfolgreiche Data-Fabric-Implementierung folgt einem klaren Schritt-für-Schritt-Ansatz zur Verknüpfung, Steuerung und Skalierung von Daten über Systeme hinweg. Indem sie sich zunächst auf grundlegende Kompetenzen konzentrieren, können Unternehmen frühzeitig einen Mehrwert schaffen und im Laufe der Zeit expandieren. Die wichtigsten Schritte sind:

1. Bewertung Ihrer aktuellen Datenlandschaft: Ermitteln Sie, wo Daten isoliert, dupliziert oder schwer zugänglich sind, und heben Sie wichtige Lücken hervor, die ein Data Fabric schließen kann.
2. Definition eines Daten-Governance-Frameworks: Legen Sie Richtlinien, Standards und Zuständigkeiten für die systemübergreifende Verwaltung von Daten fest.
3. Priorisierung geschäftlicher Anwendungsfälle: Konzentrieren Sie sich auf hochwertige Anwendungsfälle wie die 360-Grad-Kundenansicht, die Finanzplanung oder die Transparenz in der Lieferkette.
4. Aufbau einer Metadatenstrategie und semantischen Grundlage: Entwickeln Sie einen zentralisierten Datenkatalog, ein Metadatenmanagementkonzept sowie gemeinsame Geschäftsdefinitionen.
5. Verbindung und Integration von Daten über verschiedene Systeme hinweg: Nutzen Sie Datenintegration und Datenvirtualisierung, um Daten über On-Premises- und Cloud-Umgebungen hinweg zu verknüpfen.
6. Skalierung mit Automatisierung und KI: Mit zunehmender Reife der Data Fabric setzen Sie Automatisierung und maschinelles Lernen ein, um Datenintegration, Governance und Qualitätsmanagement zu optimieren.

Durch die Umsetzung einer strukturierten Roadmap für die Data Fabric können Unternehmen die Governance, die Sicherheit, die Konnektivität und den Datenzugriff systemübergreifend stärken – was im Laufe der Zeit zu einer höheren Genauigkeit, einer schnelleren Entscheidungsfindung und effizienteren Abläufen führt.

FAQ