Was ist ein Data Fabric?

Von der Werkhalle bis zur Lieferung an den Kunden generiert jede einzelne Interaktion, Transaktion und Entscheidung Daten, die dabei helfen können, die einzelnen Aufgaben im Geschäftsbetrieb vorherzusagen, zu verstehen und zu rationalisieren. Das geht aber nur, wenn die Daten auch analysiert und genutzt werden können.

Data Fabric: eine Definition

Mit Data-Fabric-Lösungen können Sie alle Daten, einschließlich analytischer und transaktionaler Daten, in Echtzeit über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg verknüpfen und verwalten. Das stellt sicher, dass Daten mitsamt ihres zugehörigen Geschäftskontexts systemübergreifend geteilt werden können. Die Logik, die Schlüsselkennzahlen und Beziehungen definiert, bleibt so intakt, wenn die Informationen das Unternehmen durchlaufen. Ein Data Fabric rationalisiert zudem die Daten, insbesondere in komplexen verteilten Architekturen. Es bereitet sie für die Verwendung für Analysen, KI und maschinelles Lernen auf, indem es sie vereinheitlicht, bereinigt, anreichert und sichert. Kurz gesagt, Data-Fabric-Architekturen und ‑Lösungen ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten optimal zu nutzen und ihre Systeme zu skalieren, um sich an dynamische Marktanforderungen anzupassen.

Data Mesh vs. Data Fabric

Data Mesh und Data Fabric steht jeweils für ein Datenarchitekturkonzept, das auf eine verbesserte Datenverwaltung und ‑integration über verschiedene Systeme, Anwendungen und Rollen hinweg abzielt. Trotz des ähnlichen Ziels – die Optimierung des Datenmanagements – gibt es einige Unterschiede, die beide Konzepte klar voneinander abgrenzen.

Bei einem Data Mesh handelt es sich um eine dezentralisierte Datenarchitektur, mit deren Hilfe die Teams die Verantwortung für ihre eigenen Daten und Services übernehmen sollen. Das Data Mesh fördert das Konzept der „Datenautonomie“, bei dem die verschiedenen Teams ihre eigenen Daten und Services überwachen und verwalten können und auf der Grundlage dieser Daten und ihrer Anforderungen unabhängige Entscheidungen treffen können. Bei dem Data-Mesh-Konzept werden Teams ermutigt, ihre eigenen Microservices zu entwickeln. Zudem fördert es die teamübergreifende Verwendung von APIs zur gemeinsamen Nutzung von Daten.

Bei einem Data Fabric hingegen handelt es sich um eine Kombination aus einer Datenarchitektur und speziellen Softwarelösungen, womit Daten system- und anwendungsübergreifend zentralisiert, verknüpft, verwaltet und gesteuert werden. So können Unternehmen in Echtzeit auf Daten zugreifen und diese nutzen, eine zentrale Datenquelle schaffen und ihre Datenverwaltungsprozesse automatisieren.

Beide Ansätze haben ihre Vorteile. Ein Data Mesh wird häufig erst in einer späteren Phase erwogen, nachdem bereits Data-Fabric-Infrastrukturen umgesetzt wurden. Das Data Fabric bietet eine zentrale und einheitliche Sicht auf die Daten, sodass Erkenntnisse aus allen Systemen gewonnen werden können. Aus organisatorischer Sicht ist dies der ideale Ansatz, da diese Art der Infrastruktur die Prozesse im gesamten Unternehmen optimiert.

Business Data Fabric – optimiert für Unternehmen

Ein Business Data Fabric geht über den traditionellen Data-Fabric-Ansatz hinaus. Es vereinfacht zwar nach wie vor komplexe Datenlandschaften und liefert allen Datennutzern aussagekräftige Daten, geht aber noch einen Schritt weiter, indem es die Geschäftslogik und den Anwendungskontext der Daten beibehält (es bewahrt sozusagen die DNA der Daten). Mit einem Business Data Fabric muss also nicht mehr der gesamte Geschäftskontext, der beim Extrahieren und Replizieren von Daten verloren geht, neu erstellt werden. So können Stakeholder und Datennutzer sehr schnell und sicher fundierte Entscheidungen treffen, da die Daten ihnen stets vollständig zur Verfügung stehen, unabhängig davon, wo sie gespeichert oder wie sie entstanden sind.

dgl

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Was ist ein Business Data Fabric?

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Erhöhung des Nutzens eines Business Data Fabric

Ein modernes Business Data Fabric verknüpft und verwaltet Daten und bewahrt gleichzeitig die Geschäftslogik, die diesen Daten erst Bedeutung verleiht. Dazu zählen Beziehungen, Hierarchien und Berechnungen, die widerspiegeln, wie das Unternehmen tatsächlich arbeitet. Um dies zu erreichen, benötigen Unternehmen eine flexible, aus mehreren Modellen bestehende Grundlage, die sowohl Transaktions- als auch Analysedaten innerhalb desselben Rahmens verwalten kann. Wenn operative Daten aus Kernprozessen eingebettet in ihren Kontext abgerufen und analysiert werden können, ohne dass die Integrität verloren geht oder Logik dupliziert wird, können Teams auf Basis von Live-Erkenntnissen reagieren und über Anwendungen, Analysen und KI hinweg die Automatisierung vorantreiben. So entwickelt sich das Data Fabric von einem Datenmanagementansatz zur Grundlage für den konsistenten Austausch vertrauenswürdiger Geschäftsdaten im gesamten Unternehmen.

Data-Fabric-Architektur

Eine Data-Fabric-Architektur verknüpft, verwaltet und steuert Daten system- und anwendungsübergreifend und bietet so eine zentrale und einheitliche Sicht auf die Daten. Dies gilt sowohl für die Teams als auch für die Systeme – an jedem Punkt in Ihrem Unternehmen. Zu den wichtigsten Komponenten einer Data-Fabric-Architektur gehören:

• Datenkonnektoren: Datenkonnektoren können Sie sich als Brücken vorstellen, die verschiedene Systeme, in denen die Daten gespeichert sind (z. B. Datenbanken, Anwendungen, Sensoren), an zentraler Stelle miteinander verbinden. Auf diese Weise können alle Datensätze von einem zentralen Punkt aus analysiert werden.
• Datenverwaltung: Hier geht es darum sicherzustellen, dass die Daten strukturiert, sicher und von hoher Qualität sind. Das schließt Aufgaben wie Datenintegration (Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen), Daten-Governance (Festlegung von Regeln für die Nutzung und Verwaltung von Daten) und Datensicherheit (Schutz sensibler Daten vor unberechtigtem Zugriff) ein.
• Datenmodellierung und semantische Schicht: Dieser Schritt hilft Ihnen dabei, die Daten zu verstehen, indem eine gemeinsame Sprache für die Informationen aus den verschiedenen Systemen geschaffen wird. Moderne Ansätze erweitern dieses Konzept, indem sie die Geschäftssemantik und -logik beibehalten, die das Verhalten von Daten innerhalb von Geschäftsprozessen beschreiben. Diese gemeinsame semantische Schicht ermöglicht es sowohl transaktionalen als auch analytischen Systemen, mit demselben einheitlichen Verständnis von Datenbeziehungen und -regeln zu arbeiten.
• Datenverarbeitung und Analytik: Hier werden die Daten verarbeitet und analysiert, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Dies umfasst Aufgaben wie Data Warehousing (Speicherung großer Datenmengen), Daten-Streaming (kontinuierliche Verarbeitung während des Erstellens) und Datenvisualisierung (leicht verständliche Darstellung der Daten).
• Automatisierte Datenverwaltung: Während in verschiedenen Geschäftsbereichen die Datenanalyse im Mittelpunkt der Automatisierung steht, geht es im Architekturkontext eher um die effiziente und konsistente Verwaltung von Daten. Dies umfasst die Automatisierung von Aufgaben wie Datenintegration, Data-Governance und Datensicherheit. Durch die Automatisierung können Unternehmen Fehler reduzieren, Zeit sparen und die Datenqualität verbessern.

Data Fabric – Vorteile für Unternehmen

Data Fabrics sorgen dafür, dass die Prozesse in Unternehmen genauer, effizienter und intelligenter werden. Und wenn cloudbasierte Lösungen zusätzlich durch KI und maschinelles Lernen unterstützt werden, gibt es praktisch keine Grenzen. Warum ist das so? Der Grund ist, dass KI-Ergebnisse immer präziser und aussagekräftiger werden, je mehr Daten die KI erhält. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Vorteile von modernen Data-Fabric-Lösungen für Unternehmen.

1. Zentralisierte, vereinfachte Datenverwaltung: Sie können es sich nicht leisten, dass Ihre Daten im ganzen Unternehmen verstreut sind. Mit einem Data Fabric können Sie Silos überwinden und Daten aus allen Systemen an zentraler Stelle finden und zusammenführen – wann und wie Sie sie brauchen.
2. Schnelle Erkenntnisse: Lange auf Ergebnisse warten müssen oder einfach nur hoffen, dass ihre Analysen korrekt sind, ist für Unternehmen keine Option mehr. Bei einer Data-Fabric-Infrastruktur bleibt nichts unangetastet – alles wird gleichzeitig und in Echtzeit verarbeitet. Dieser Ansatz schließt die Lücke zwischen operativen und analytischen Daten und ermöglicht schnellere Feedback-Schleifen von der Erkenntnis zum Handeln.
3. Eine Quelle für zuverlässige Informationen: Die besten Systeme für die Verwaltung von Unternehmensdaten können Daten und Systeme aus dem gesamten Unternehmen in einer zentralen Sicht zusammenzufassen. Darüber hinaus können diese Lösungen Daten modellieren, sodass diese den Datennutzern so präsentiert werden, dass sie sie nicht nur verstehen, sondern auch sofort entsprechend reagieren können. Durch die Einbettung der gemeinsamen Geschäftslogik in das Data Fabric stellen Unternehmen sicher, dass alle Benutzer und Systeme mit denselben Definitionen und Berechnungen arbeiten. Das erhöht das Vertrauen und die Konsistenz bei Analysen und im Geschäftsbetrieb.
4. Automatisierte Datenverwaltung: Eine Data-Fabric-Architektur hilft Unternehmen dabei, ehemals fehleranfällige, langsame manuelle Prozesse, wie z. B. das Erkennen von Trends, das Ermitteln von Unregelmäßigkeiten und die Reduzierung von Fehlern und Ungenauigkeiten, zu automatisieren.
5. Anpassungsfähig und skalierbar: Moderne Unternehmen müssen in der Lage sein, schnell zu reagieren und ihre Abläufe und Geschäftsmodelle nahtlos anzupassen. Data-Fabric-Lösungen unterstützen sie dabei, ihre Prozesse zu vereinheitlichen, um Veränderungen schnell und präzise umzusetzen.
6. Datenkontrolle: Mit Business-Data-Fabric-Funktionen wie Datenqualitätsprüfungen, Datennachverfolgung und Datenschutz erhalten Unternehmen eine bessere Kontrolle über ihre Daten und können sicherstellen, dass ihre Daten konform, konsistent und sicher sind.

Data-Fabric-Anwendungsfälle in Unternehmen

Wir haben bereits die Vorteile eines Data Fabric für Unternehmen im Allgemeinen erörtert, darunter Geschwindigkeit, Genauigkeit, Automatisierung und Skalierbarkeit. Aber wie sieht es mit spezifischen Anwendungsfällen aus? Unabhängig von der Art ihres Unternehmens haben die meisten mittelständischen oder größeren Unternehmen grundlegende betriebliche Anforderungen, die überall gleich sind. Wir stellen Ihnen einige Möglichkeiten vor, wie Data-Fabric-Lösungen die wichtigsten Aktivitäten im Unternehmen beeinflussen können:

• Kundenservice: Jeden Tag erhält Ihr Unternehmen unzählige neue Kundendaten aus immer neuen Quellen. Aus Ihren eigenen CRM-Systemen, den sozialen Medien und Kundenrezensionen werden weitere wertvolle Informationen erfasst. All diese riesigen und uneinheitlichen Datensätze manuell zu kategorisieren und zu analysieren, ist praktisch unmöglich. Aber mit einem Data Fabric bekommen Sie diese Datenflut in den Griff. Es hilft Ihnen bei der Definition und Festlegung der gewünschten Analyseparameter sowie der Datentypen und ‑arten, die Sie vergleichen oder auf die Sie sich konzentrieren möchten. Sie können den gesamten Prozess einfach automatisieren und für verschiedene Ergebnisse verschiedene Datensätze analysieren. So stellen Sie sicher, dass sämtliche Quellen für wichtige Kundendaten genutzt werden.
• Betrugserkennung und Risikomanagement: Cyberkriminalität und Phishing-Angriffe kosten Unternehmen jedes Jahr Milliarden von Dollar, ganz zu schweigen vom Imageschaden, der mit jedem ernsthaften, unvorhergesehenen Risiko einhergehen kann. Mit einem Data Fabric erhalten Sie eine umfassende Sicht auf Ihre gesamte Unternehmenslandschaft, intern und extern, um Bedrohungen und riskante Verhaltensweisen zu erkennen, bevor sie zu einem Problem werden. Das bedeutet, dass Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen analysiert werden, darunter Transaktionen, Kundenfeedback, Kostenabrechnungen und Kostenstellenpositionen sowie öffentliche Datensätze aus sozialen Medien und den Nachrichten, um vor Auswirkungen auf Ihren Betrieb zu warnen. Data-Fabric-Lösungen können mithilfe von KI und Machine-Learning-Algorithmen selbst in großen Datensätzen Muster und Anomalien erkennen, was für Menschen unmöglich ist. Dies ermöglicht eine frühzeitige Warnung vor Betrug und Risiken und hilft Ihren Teams, Ihre Kunden und Ihr Unternehmen zu schützen.
• Vertriebsprognose: Eine Business-Data-Fabric-Architektur sorgt für eine Optimierung bei Vertriebsprognosen, da sie es Unternehmen ermöglicht, Daten aus einer Vielzahl von internen und externen Quellen in Echtzeit zu integrieren und zu analysieren. So entsteht eine umfassende Sicht auf die Vertriebsdaten des Unternehmens, die wiederum in präzisen und zuverlässigen Prognosen münden kann. Wenn Unternehmen in der Lage sind, ein breites Spektrum an ganzheitlichen Vertriebsdaten zu nutzen, können sie ihre Ressourcen besser zuweisen, sich auf Spitzen und Einbrüche vorbereiten und letztendlich ihren Kunden den besten Service bieten.
• Reibungslosere HR-Abläufe: Mit einem Business Data Fabric können Sie die Daten von Ihren Mitarbeitenden, von sich bewerbenden Personen und Neueinstellungen integrieren. Dies verschafft Ihrem Unternehmen Vorteile gegenüber Ihren Mitbewerbern, da Sie einen unternehmensweiten Überblick über Ihre HR-Daten erhalten, von der Zeiterfassung bis zur Mitarbeiterzufriedenheit. Außerdem verfügen Ihre HR-Teams über die erforderlichen Informationen, um kleine Probleme zu erkennen und zu lösen, bevor sie zu großen Problemen werden. Durch eine einheitliche Sicht auf die Mitarbeiterdaten können Sie eine attraktive, inspirierende und angenehme Arbeitsumgebung schaffen.
• Compliance und Vorschriften: In den letzten zwei Jahren haben Unternehmen sowohl bei Einzel- als auch bei Sammelklagen die höchste Anzahl von Rechtsstreitigkeiten mit Beschäftigten verzeichnet. Angesichts der zunehmenden Anzahl von Beschäftigten, die von zu Hause aus arbeiten, der immer stärkeren Dezentralisierung von Arbeitsplätzen in Unternehmen und einer allgemeinen Verschiebung kultureller Empfindlichkeiten sind viele Unternehmen mit der Menge an lokalen, nationalen und internationalen Vorschriften, die sie einhalten müssen, überfordert. Es wird immer unrealistischer, dass ein Mensch den Überblick über alle bestehenden und neu hinzukommenden Vorschriften behält. Einer der Vorteile von Data-Fabric-Lösungen ist: Sie können dahingehend automatisiert werden, dass sie auf aktuelle lokale und globale Vorschriften verweisen, Ihre Systeme und Aufzeichnungen durchgängig durchsuchen und Sie über jegliche Compliance-Risiken informieren.

Data Fabric in Aktion

Nachdem wir erklärt haben, wie Data-Fabric-Lösungen wichtige Abläufe in Ihrem Unternehmen unterstützen, sehen wir uns nun einige Branchen an, die innovative Lösungen für die Datenverwaltung nutzen, um Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus zu sein:

• Gesundheitswesen: Data-Fabric-Lösungen helfen dabei, eine zentralisierte Echtzeit-Ansicht der Patientendaten zu erstellen. Durch die Integration von Daten aus elektronischen Krankenakten aus verschiedenen Quellen können sich Gesundheitsdienstleister einen vollständigeren Überblick über die Krankengeschichte des Patienten verschaffen. So können genauere Diagnosen gestellt und bessere Behandlungspläne erstellt werden. Auch die Effizienz klinischer Studien kann durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Patientendaten und Laborergebnisse) an zentraler Stelle verbessert werden, was eine einfachere Nachverfolgung und Analyse von Studienfortschritten ermöglicht.
• Fertigung: Von den Rohstoffen bis zur Lieferadresse des Kunden – es gibt nur wenige Branchen, in denen mehr Daten erzeugt werden als in der Fertigung. Um den Kundenanforderungen nach Transparenz und Ethik gerecht zu werden, integrieren viele Unternehmen RFID-Daten und Blockchain-Lösungen für eine Nachverfolgung in ihre Produktionsstätten im Ausland. Eine durchgängige Sicht auf die Lieferketten ermöglicht es ihnen zudem, Informationen über die gesamte Lieferkette zu erhalten und so Engpässe frühzeitig zu erkennen und vorauszusehen. IoT-Netzwerke liefern einen Einblick in die Daten aller Produktionsanlagen und ‑maschinen – so wissen die Unternehmen, wann eine Wartung erforderlich ist, und können kostspielige Ausfallzeiten vermeiden. Und schließlich sind die Produktlebenszyklen kürzer denn je, sodass Unternehmen wirklich immer über aktuelle Trends auf dem Laufenden bleiben müssen. Durch die Analyse von Markt- und Social-Media-Daten können Unternehmen anstehende Trends erkennen und ihren F&E-Teams veränderte Entwicklungsanforderungen in Echtzeit mitteilen.

• Öl-, Gas- und Energiesektor: Durch die Integration von Daten aus Sensoren und anderen Quellen können Unternehmen Muster und Trends erkennen, die auf potenzielle Risiken oder mechanische Probleme hinweisen können. In dieser Branche fallen Ausfälle kostentechnisch doppelt ins Gewicht, da es sich in der Regel um hochspezialisierte Anlagen handelt, deren Reparatur kostenintensiv ist. Eine verringerte Energieproduktion führt zudem zu zusätzlichen Verlusten. Data-Fabric-Lösungen können die Effizienz der Produktionssteuerung steigern, da sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensordaten, Marktdaten und Wetterdaten zentral zusammenführen. So können Energieversorger ihre Ressourcen besser zuordnen und sich auf die für diese Branche typischen unerwarteten wirtschaftlichen – und sogar politischen – Störungen vorbereiten.
• Einzelhandel: Die Möglichkeiten des Omnichannel-Handels, den Einkauf im Ladengeschäft, Online-Shopping, Lieferangebote und andere Optionen nahtlos zu kombinieren, sind mittlerweile im Alltag der allermeisten Menschen angekommen. Dabei geht es nicht nur um Art und Ort des Einkaufs, sondern auch darum, in welchem Maße die Kunden ihr Einkaufserlebnis auf ihre Bedürfnisse abstimmen können. Intelligente Point-of-Sale-Systeme (wie intelligente Regale oder Einkaufswagen), kontaktlose Zahlungsmöglichkeiten und immer ausgefeiltere Funktionen für Personalisierungen sind hier die Stichpunkte. Natürlich werden bei all diesen Vorgängen Daten erstellt und erfasst. Ein Data Fabric ermöglicht es Einzelhändlern, die Einkaufsdaten ihrer Kunden mit ihren Lieferketten- und Lagerdatensätzen zusammenzuführen, um ein extrem präzises und vorausschauendes Einzelhandelsökosystem zu schaffen.
• Finanzdienstleistungen: Handlungsrelevante Kundendaten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, z. B. aus der Bankservice- und Kreditkartennutzung sowie aus Investitionen, Versicherungen und Steueranwendungen. Ein Data Fabric kann Finanzdienstleistern dabei helfen, diese sensiblen und wertvollen Daten zu verwalten, zu analysieren und zu schützen. Da in dieser Branche sehr viel auf dem Spiel steht und sich jede Sicherheitslücke schnell zu einem ernsthaften Risiko auswachsen kann, ist Cybersicherheit extrem wichtig. Mit Data-Fabric-Lösungen können Finanzunternehmen diese Lücken schließen und unzureichend geschützte Bereiche reduzieren, indem sie sicherstellen, dass Sicherheitsprotokolle und Transparenz in allen Bereichen unterstützt werden.

Nächste Schritte für den Einsatz eines Data Fabric in Ihrem Unternehmen

Es gibt zwar viele Möglichkeiten, wie Ihr Unternehmen von der Umstellung auf unternehmensweite Data-Fabric-Lösungen profitieren kann, aber diese Transformation lässt sich nicht über Nacht realisieren. Wie bei jeder lohnenswerten Investition sind die Voraussetzungen dafür eine detaillierte Planung, eine gute Kommunikation und eine realistische Zielsetzung. Im Folgenden beschreiben wir einige Schritte, die viele der besten Unternehmen auf ihrem Weg zu einem einheitlichen Datenmanagement als Erstes umgesetzt haben.

1. Bewertung der aktuellen Datenarchitektur: Um den Weg zu Ihrem Ziel festlegen zu können, müssen Sie zuerst Ihre aktuelle Position bestimmen. Es ist wichtig, Ihre Prozesse und Systeme zu prüfen, um die vorhandenen Datenquellen, Systeme und Datenflüsse besser zu verstehen. So können Sie die Lücken und Herausforderungen ermitteln, die es für eine möglichst effiziente Implementierung einer Datenstruktur zu bewältigen gilt.
2. Definition des Data-Governance-Frameworks: Wenn Sie planen, Daten aus dem gesamten Unternehmen zu verwalten, zu integrieren und zu steuern, müssen Sie zunächst die Richtlinien, Prozesse und Standards für den weiteren Verlauf klar definieren. So stellen Sie sicher, dass alle Daten korrekt, konsistent und sicher sind – und schützen sich und Ihr Unternehmen vor Risiken und Problemen.
3. Entwurf der Data-Fabric-Architektur: Nachdem Sie die ersten beiden Schritte abgeschlossen haben, müssen Sie Ihre Data-Fabric-Architektur entwerfen. Dazu müssen Sie alle Datenquellen identifizieren und ein semantisches Modell der Daten erstellen. Außerdem müssen Sie Ihre Pläne für die Daten-Governance und Sicherheitsprotokolle definieren und umsetzen.
4. Implementierung der Datenintegration: Sobald die Data-Fabric-Architektur steht, sollten Sie die verschiedenen internen und externen Datenquellen verknüpfen. Anschließend müssen Sie diese Daten über die verschiedenen Systeme und Rollen hinweg integrieren, um eine einheitliche Sicht zu schaffen.
5. Implementierung von Daten-Governance und Sicherheit: Sie haben die Governance- und Sicherheitsprotokolle für Ihr Unternehmen definiert. Jetzt müssen Sie sie auch umsetzen. Dazu gehören die Implementierung der Datenqualität, Datenherkunftsnachweise und Datenmaskierung sowie die Definition von Zugriffs- und Benutzerberechtigungsprotokollen.
6. Implementierung von Datenanalysen: Sobald das Data Fabric implementiert ist, muss die Nutzung vorangetrieben werden. Leistungsstarke Software hilft Ihnen bei diesem Schritt. Dieser Schritt beinhaltet unter anderem die reibungslose Integration vorhandener Systeme und Anwendungen, die sichere Übertragung von Datensätzen und KI-gestützte Erkenntnisse, die Sie bei der Entwicklung, Automatisierung und Einführung von Analysekonfigurationen unterstützen, um möglichst verwertbare, relevante Echtzeit-Einblicke und ‑Ergebnisse zu liefern.
7. Änderungsmanagement und Kommunikation: Die Implementierung einer Data-Fabric-Architektur erfordert Änderungen in der Unternehmenskultur. Nur so können Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen auf die neuen Verfahren in der Datenverwaltung vorbereitet ist und eine team- und bereichsübergreifende Nutzung der Daten unterstützt wird.

Daten sind Informationen und Informationen sind Macht. Data-Fabric-Lösungen erleichtern Ihren Teams die Zusammenarbeit mit den richtigen Informationen und präzisen, datengestützten Erkenntnissen. In Ihren Systemen und Teams steckt noch viel Potenzial – gern besprechen wir noch heute mit Ihnen, wie Sie dieses Potenzial für Ihr gesamtes Unternehmen ausschöpfen können. Sprechen Sie uns an.