Definitie van datafabric

Een datafabric is zowel een data-architectuur als een operationele aanpak voor het beheren van data in gedistribueerde omgevingen. Het combineert technologieën, processen en ontwerpprincipes om data op een consistente manier te koppelen, te beheren en aan te leveren, in plaats van te vertrouwen op één enkele tool, opslagplaats of handmatige invoer.

Bedrijven kunnen met een datafabric analytische en transactionele data uit verschillende systemen in realtime integreren en via gedeelde metadata, governancebeleidsregels en semantische definities standaardiseren. Dit betekent dat de data fabric consistente regels en context op de data toepast telkens wanneer deze worden gebruikt. Een datafabric kan bijvoorbeeld automatisch persoonlijk identificeerbare informatie (PII) maskeren op basis van een vooraf gedefinieerd beleid en gebruikersrollen. Dit zorgt ervoor dat belangrijke kengetallen, relaties en de zakelijke context consistent en in overeenstemming blijven met het beleid inzake governance en compliance, terwijl data wordt uitgewisseld tussen applicaties, pijplijnen en gebruikers.

Door datatoegang te standaardiseren en dataintegratie, datavirtualisatie en kwaliteitscontroles te automatiseren, zorgt een datafabric ervoor dat data gemakkelijker te vinden, te interpreteren en te gebruiken zijn. Hierdoor kunnen systemen voor analyse, AI en machine learning naadloos verbinding maken met de juiste data op het juiste moment, zelfs in complexe hybride en multicloudomgevingen.

Waarom datafabric ertoe doet

Moderne dataomgevingen worden steeds complexer, waarbij data is verspreid over verschillende applicaties, platforms en locaties. Hierdoor ontstaan datasilo’s die het moeilijk maken om binnen de hele onderneming op een consistente manier toegang tot data te krijgen en deze te delen en te gebruiken, met name in hybride dataomgevingen die zowel on-premises als meerdere cloudsystemen omvatten.

Gedistribueerde datasilo's leiden ertoe dat teams pijplijnen dupliceren, meetcriteria opnieuw definiëren en inconsistente logica toepassen in verschillende systemen. Dit leidt tot tegenstrijdige inzichten, tragere besluitvorming en toenemende druk op governance, aangezien organisaties moeite hebben om op grote schaal de controle, beveiliging en compliance te handhaven.

Tegelijkertijd blijft de vraag naar AI-ready data groeien. Analytics, machine learning en AI-systemen zijn afhankelijk van nauwkeurige, consistente en toegankelijke data, maar door gescheiden en gefragmenteerde omgevingen is het moeilijk om betrouwbare data te leveren wanneer en waar die nodig zijn.

Een datafabric helpt deze uitdagingen aan te pakken door een uniforme aanpak te bieden voor het beheer van gedistribueerde gegevens, waardoor silo’s worden teruggedrongen, de consistentie wordt verbeterd en organisaties betrouwbare, AI-ready data in de hele onderneming kunnen leveren.

Hoe datafabric werkt

Een datafabric creëert een uniforme laag om data in meerdere systemen met elkaar te verbinden. Het maakt consistente toegang, governance en integratie mogelijk zonder dat data fysiek gecentraliseerd hoeft te worden. In plaats van te vertrouwen op statische pipelines of handmatige integratie, integreert een datafabric data op dynamische wijze met technieken zoals metadatagestuurde coördinatie, datavirtualisatie en automatisering. In de praktijk werkt een datafabric via een reeks gecoördineerde stappen, waaronder:

Databronnen verbinden

Data uit verschillende databases, applicaties, cloudplatforms en lokale systemen wordt met elkaar verbonden door middel van integratie- en datavirtualisatietechnieken, waardoor toegang mogelijk wordt zonder dat data fysiek hoeft te worden verplaatst of gedupliceerd.

Metadata verzamelen en analyseren

Wanneer data wordt gekoppeld, legt het systeem onderliggende metadata vast, zoals structuur, herkomst, relaties en gevoeligheid. Deze actieve metadata wordt continu bijgewerkt en geanalyseerd om te begrijpen hoe data binnen de organisatie wordt gebruikt.

Governance en beleid toepassen

Op basis van die metadata dwingt de datafabric automatisch governancebeleid af, waaronder toegangsbeheer, datakwaliteitsregels en privacybescherming. Dit zorgt ervoor dat data wordt vertrouwd en consistent en veilig in verschillende systemen wordt gebruikt.

Context en betekenis behouden

Gedeelde definities, relaties en bedrijfslogica worden via semantische modellen en actieve metadata onderhouden. Dit zorgt ervoor dat teams vanuit hetzelfde inzicht in data werken, wat de kans op een verkeerde interpretatie en dubbel werk verkleint en de besluitvorming binnen de hele organisatie verbetert.

Databeheer en aanbevelingen automatiseren

Met automatisering en machine learning helpt een datafabric organisaties bij het optimaliseren van de integratie en levering van data, doordat applicaties en systemen kwaliteitsproblemen en trends kunnen identificeren en acties kunnen aanbevelen.

Vertrouwde, kant-en-klare data leveren

Tenslotte biedt een datafabric consistente toegang tot data voor gebruikers, applicaties en AI-systemen. In plaats van tijd te besteden aan het valideren of afstemmen van data, kunnen gebruikers er direct mee aan de slag, in de zekerheid dat deze actueel, nauwkeurig en in overeenstemming is met de gezamenlijke bedrijfsdefinities.

Samen stellen deze mogelijkheden een datafabric de toegang tot gedistribueerde data vereenvoudigt en tegelijkertijd de consistentie, het beheer en de schaalbaarheid verbetert. Technologieën zoals datavirtualisatie, gefedereerde actieve metadata en machine learning helpen bij het samenbrengen van data uit verschillende systemen, het behouden van de bedrijfscontext door middel van gedeelde semantiek en het ondersteunen van een breed scala aan analyses, applicaties en AI-workloads

Datafabric-architectuur en -componenten

Een datafabric-architectuur brengt meerdere mogelijkheden samen om data in verschillende systemen te verbinden, te beheren en te leveren. In omgevingen waar data verspreid is over meerdere platforms, applicaties en locaties, integreert het componenten, zoals dataconnectoren, metadata, governance en semantische modellen, om een uniforme en flexibele dataomgeving tot stand te brengen. Enkele van de belangrijkste componenten van een datafabric-architectuur zijn:

Dataconnectors en integratie

Dataconnectors vormen het fundament van een datafabric en verbinden data in databases, applicaties, cloudplatformen en on-premise systemen. Gecombineerd met data-integratie en datavirtualisatie maken ze toegang tot gedistribueerde data in systemen en silo's mogelijk.

Datacatalogus en actieve metadata

Een datafabric vertrouwt op een centrale datacatalogus en actieve metadata om data-activa te organiseren en te begrijpen. De catalogus biedt een inventaris van beschikbare data, terwijl actieve metadata continu informatie vastlegt over hoe die data is gestructureerd, gebruikt en gerelateerd. Deze metadatalaag maakt automatisering, discovery en verbeterd datamanagement mogelijk in de gehele omgeving.

Datagovernance, beveiliging en kwaliteit

Datagovernance zorgt ervoor dat data wordt beheerd volgens vooraf gedefinieerd beleid, inclusief toegangsbeheer, privacybescherming en compliance-vereisten. Ingebouwde beveiligings- en datakwaliteitsfuncties dragen bij aan het waarborgen van de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en bescherming van gevoelige data en zorgen tegelijkertijd voor een consistente handhaving in alle systemen.

Semantische laag en kennisgrafiek

Een semantische laag biedt een gedeelde bedrijfsdefinitie van data via gestandaardiseerde modellen, waardoor wordt gewaarborgd dat meetwaarden, relaties en hiërarchieën consistent blijven binnen alle teams en applicaties. Veel moderne datafabric-architecturen breiden dit uit met kennisgrafiek-mogelijkheden, die relaties tussen data-entiteiten in kaart brengen en zorgen voor meer context, betere discovery en redeneringen tussen datasets.

Datatraceerbaarheid en -waarneembaarheid

Datatraceerbaarheid volgt hoe data zich door verschillende systemen verplaatst en wordt getransformeerd, en biedt inzicht in de herkomst, stromen en afhankelijkheden van data. Dit helpt bedrijven te begrijpen hoe data wordt gebruikt, problemen op te lossen en het vertrouwen in analyse- en AI-uitvoer te behouden.

Dataverwerking, analyse, en AI-gebruik

Een datafabric ondersteunt een breed scala aan mogelijkheden voor dataverwerking en -analyse, waaronder batch- en realtime dataverwerking, datawarehousing en streaming. Via een uniforme toegangslaag levert het data aan analysetools, applicaties en AI-systemen, waardoor inzichten, rapportages en machine learning op grote schaal mogelijk worden.

Data-automatisering en -coördinatie

Automatisering speelt een centrale rol in een datafabric-architectuur. Door gebruik te maken van metadata, regels en machine learning kan het systeem taken automatiseren zoals data-integratie, de handhaving van governance en kwaliteitsbewaking. Dit vermindert de handmatige inspanning, verhoogt de efficiëntie en helpt te zorgen voor consistent databeheer in meerdere omgevingen.

Dataproducten en datamodellering

Dataproducten verpakken data, metadata en governance in herbruikbare, domeinspecifieke activa die tussen teams en systemen kunnen worden gedeeld. Met behulp van methoden voor datamodellering, zoals canonieke modellen en domeingestuurd ontwerpen, dragen ze bij aan de standaardisatie van de manier waarop data wordt gestructureerd en gebruikt. Door de combinatie van dataproducten en modelleringsmethoden wordt het eenvoudiger om consistente data van hoge kwaliteit te leveren die in verschillende domeinen kunnen worden hergebruikt.

Samen stellen deze componenten een datafabric in staat om gedistribueerde data op schaal te beheren. Datafabric is echter slechts één benadering. Bedrijven vergelijken het vaak met andere datamodellen, zoals datamesh, die op verschillende manieren een oplossing biedt voor soortgelijke uitdagingen.

Datafabric versus datamesh

Datafabric en datamesh zijn beide moderne benaderingen voor het beheren van gedistribueerde data, maar ze pakken de uitdaging op verschillende manieren aan.

Een datafabric richt zich op het creëren van een uniforme datalaag die data in verschillende systemen verbindt, beheert en levert met behulp van gedeelde metadata, automatisering en consistent beleid. Het legt de nadruk op integratie, standaardisatie en centrale governance in gedistribueerde omgevingen.

Een datamesh richt zich daarentegen op de organisatiestructuur. Het decentraliseert het data-eigenaarschap door de verantwoordelijkheid toe te wijzen aan domeinteams, waardoor elk team zijn eigen data als product kan beheren en aanbieden. Deze aanpak geeft prioriteit aan autonomie, domeinexpertise en schaalbaarheid binnen grote, complexe organisaties.

Wanneer gebruik je datafabric of datamesh:

• Gebruik een datafabric om data tussen systemen te verbinden en te beheren, duplicatie te verminderen en te zorgen voor consistente definities en toegang in het gehele bedrijf.
• Gebruik een datamesh om data-eigenaarschap in alle teams op te schalen en domeingedreven databeheer mogelijk te maken in grote, gedecentraliseerde organisaties.
• Gebruik beide samen om gecentraliseerd beheer en integratie (datafabric) te combineren met gedecentraliseerd eigenaarschap en verantwoordelijkheid (datamesh).

Hoe datafabric zich verhoudt tot andere architecturen

Datafabric wordt ook vaak vergeleken met meer gevestigde architecturen:

• Datafabric versus datawarehouse: een datawarehouse centraliseert data in één opslagplaats, terwijl een datafabric data in verschillende systemen met elkaar verbindt zonder dat volledige centralisatie vereist is.
• Datafabric versus datalake: een datalake slaat grote hoeveelheden onbewerkte data op, terwijl een datafabric helpt om die data te organiseren, te beheren en te leveren in verschillende omgevingen.
• Datafabric versus lakehouse: een datalakehouse combineert elementen van datalakes en datawarehouses in één platform, terwijl een datafabric over meerdere systemen heen werkt om de toegang en het beheer te stroomlijnen.

Naast architectuur en eigendomsmodellen richten organisaties zich steeds meer op het behoud van de bedrijfscontext en betekenis binnen hun data, waardoor het concept van een ‘business data fabric’ wordt geïntroduceerd.

Wat is een bedrijfsdatafabric?

Veel bedrijven hebben in de loop van tientallen jaren waardevolle data verzameld, opgeslagen in verouderde systemen, geïsoleerde applicaties, archieven en zelfs verouderde infrastructuur. Naarmate omgevingen zich ontwikkelen, blijven die data vaak versnipperd, wat leidt tot een combinatie van verspreide en hybride data die moeilijk toegankelijk en te gebruiken is. Het gevolg is dat teams de neiging hebben om uitsluitend te vertrouwen op data uit enkele vertrouwde systemen of zich te richten op nieuw gegenereerde data, waardoor historische data onderbenut blijft.

Een business data fabric-architectuur pakt deze uitdagingen aan door het eenvoudiger te maken om data uit alle bronnen te verbinden, te contextualiseren en te integreren, ongeacht waar deze zich bevindt. Het bouwt voort op het basisprincipe van een datafabric door data centraal te stellen in bedrijfsprocessen, applicaties en semantiek, in plaats van alleen op technische integratie. Teams hoeven definities en logica niet langer in elk rapport of elke pijplijn opnieuw op te bouwen. In plaats daarvan wordt context vastgelegd en beheerd binnen de datafabric, met gedeelde definities en governanceregels die consistent in alle systemen worden toegepast. Die context werkt vervolgens door in downstreamprocessen, apps en AI.

Dit heeft een directe impact op:

• Datatoegang: teams kunnen selfservice-analyses gebruiken om met data te werken die al is gestructureerd, beheerd en afgestemd op bedrijfsdefinities.
• Databeheer: ingebouwde beleidsregels voor datagovernance zorgen ervoor dat data in alle systemen consistent wordt gedefinieerd, beheerd en gecontroleerd.
• Databeveiliging: ingebouwde beveiligingscontroles dwingen toegangsregels af, beschermen gevoelige data en zorgen ervoor dat data op de juiste manier wordt gebruikt door gebruikers, systemen en applicaties.

In plaats van tijd te besteden aan het opsporen, interpreteren en valideren van data, kunnen teams in het hele bedrijf op een efficiëntere manier betrouwbare data leveren en sneller inzichten genereren. Door de betekenis en structuur te behouden, breidt een business datafabric de voordelen van datafabric uit, zodat data consistent kan worden gebruikt voor analyse, automatisering en AI in alle bedrijfsactiviteiten.

Bedrijfsvoordelen van datafabric

Een datafabric transformeert gefragmenteerde data in een consistente, betrouwbare asset die zorgt voor meetbare zakelijke resultaten. Door systemen te verbinden en gedeelde context, governance en automatisering te integreren, kunnen organisaties sneller handelen, risico's verkleinen en datagestuurde innovatie in de hele onderneming opschalen. De voordelen van een datafabric reiken verder dan technische efficiëntie: ze helpen teams betere beslissingen te nemen, de productiviteit te verbeteren en nieuwe waarde uit hun data te halen.

• Silo’s doorbreken en de toegang tot data vergroten: zorg voor een uniforme, goed beheerde laag voor toegang tot verspreide data, zodat teams minder tijd kwijt zijn aan het zoeken naar en afstemmen van data en meer tijd hebben om dit als basis voor beslissingen te gebruiken.
• Snellere inzichten leveren met betrouwbare data: verminder vertragingen als gevolg van inconsistente of dubbele data, zodat teams snel en met vertrouwen kunnen handelen op basis van nauwkeurige, op elkaar afgestemde informatie.
• Selfservice-analyses bedrijfsbreed uitrollen: laat gebruikers zelfstandig data ontdekken, begrijpen en ermee werken, waardoor de afhankelijkheid van IT wordt verminderd en tegelijkertijd consistentie en controle worden gewaarborgd.
• Datagovernance en compliance versterken: pas in alle systemen consistente beleidsregels, definities en traceerbaarheid toe om de transparantie te verbeteren, audits te vereenvoudigen en regelgevingsrisico te verminderen.
• Databeveiliging in alle omgevingen verbeteren: bescherm gevoelige data met ingebouwde toegangscontroles en geautomatiseerde handhaving van beleidsregels, zodat de juiste gebruikers op het juiste moment de juiste data te zien krijgen.
• Efficiëntie verhogen en operationele overhead verlagen: beperk dubbel werk, handmatige integratie en nabewerkingen tot een minimum door middel van automatisering en op metadata gebaseerde processen, waardoor de totale eigendomskosten dalen en middelen vrijkomen voor initiatieven met een hogere toegevoegde waarde.
• AI versnellen en op schaal innoveren: zorg voor een betrouwbare, bedrijfsbrede databasis die geavanceerde analyses, machine learning en AI ondersteunt, zonder dat daarvoor een kostbare omschakeling naar een ander platform nodig is.

Deze voordelen komen tot uiting in scenario's uit de praktijk, waarin organisaties gebruikmaken van datafabric om beter onderbouwde beslissingen te nemen, bedrijfsprocessen te stroomlijnen en nieuwe mogelijkheden te creëren.

Scenario's en voorbeelden van datafabric in de praktijk

Datafabric-architecturen worden in allerlei sectoren ingevoerd om een breed scala aan uitdagingen op het gebied van data aan te pakken, van gefragmenteerde systemen en beperkt inzicht tot toenemende vraag naar realtime inzichten en AI-gereedheid. Door verspreide data aan elkaar te koppelen en in hun context te plaatsen, kunnen bedrijven cruciale bedrijfstoepassingen effectiever ondersteunen, waaronder:

360 graden-klantbeeld en ervaringbeheer

Koppel CRM-, ERP-, web- en andere data aan elkaar om een samenhangend beeld van elke klant te krijgen bij elke interactie, het klantgedrag beter te begrijpen, meer gepersonaliseerde ervaringen te bieden, de dienstverlening te verbeteren en groei te stimuleren. Door bijvoorbeeld online surfgedrag, aankoopgeschiedenis en contacten met de klantenservice te combineren, kunnen sales- en serviceteams relevantere aanbiedingen doen en snellere, beter onderbouwde ondersteuning bieden.

Fraudeherkenning en risicobeheer

Breng patronen in kaart, beperk de blootstelling en reageer sneller op mogelijke bedreigingen door data uit transacties, operationele systemen en externe bronnen te bundelen. Teams kunnen transactiedata analyseren in combinatie met klantgedrag en externe signalen, zoals marktgebeurtenissen of openbare registers, om afwijkingen op te sporen die op fraude kunnen duiden, voordat deze uit de hand loopt.

Compliance en wettelijk verplichte rapportage

Zorg voor consistente, controleerbare data in alle systemen en pas daarbij governance, traceerbaarheid en beleidshandhaving toe om compliance en transparantie te waarborgen. Door automatisch geclassificeerde financiële data uit ERP-systemen, personeelsgegevens uit HR-platforms en operationele gegevens te gebruiken, kunnen teams het gebruik van data in kaart brengen en efficiënter op audits en rapportagevereisten reageren.

Zichtbaarheid en veerkracht van de supply chain

Zorg voor continu inzicht in steeds complexere en grilliger supply chains door data van leveranciers, logistieke systemen en bedrijfsactiviteiten met elkaar te koppelen, zodat verstoringen eerder worden gesignaleerd en effectiever kan worden ingespeeld op schommelingen in de kosten, de vraag en mondiale omstandigheden. Dankzij de toegang tot data van leveranciers, verzendingsstatus en productiegegevens kunnen teams vertragingen of tekorten vroegtijdig opsporen en hun inkoop- of productieplannen in realtime aanpassen.

Financiële planning en prognoses

Financiële teams kunnen hun planning en prognoses verbeteren met consistente, realtime financiële en operationele data die systeemoverschrijdend met elkaar zijn gekoppeld. Door bijvoorbeeld financiële ERP-data te combineren met sales- en andere bedrijfsgegevens kunnen bedrijfs- en financiële prognoses sneller worden bijgesteld – hetzij via geautomatiseerde processen, hetzij via flexibelere planningsprocessen – naarmate de vraag of de kosten veranderen.

Personeelsanalyse en HR-activiteiten

Verbeter de personeelsplanning en krijg een vollediger beeld van de loopbaancyclus, prestaties en betrokkenheid van werknemers door data uit HR-, talent- en operationele systemen aan elkaar te koppelen. Dit helpt teams bij het identificeren van trends, het ondersteunen van een betere besluitvorming en het automatiseren van processen zoals personeelsplanning, talentontwikkeling en prestatiebeheer.

AI-gereedheid en geavanceerde analyse

Maak analytics, machine learning en AI mogelijk door consistente, goed beheerde data uit verschillende systemen en omgevingen met elkaar te verbinden. Dit biedt een betrouwbare basis voor het implementeren en opschalen van AI-aangedreven toepassingen en inzichten. Zo leidt het gebruik van data uit transactie-, klant- en operationele systemen bijvoorbeeld tot betere modelprestaties en maakt het nauwkeurigere, realtime conclusies op grote schaal mogelijk.

Deze gebruiksscenario's tonen de praktische impact van een datafabric, maar om deze resultaten te realiseren is een duidelijke aanpak voor de implementatie ervan nodig.

Aan de slag met datafabric

Een succesvolle datafabric-implementatie volgt een heldere, stapsgewijze aanpak voor het verbinden, beheren en schalen van data in verschillende systemen. Door eerst op de basisfunctionaliteit te focussen, kunnen organisaties al in een vroeg stadium meerwaarde leveren en na verloop van tijd uitbreiden. Belangrijke stappen zijn onder meer:

1. Je huidige datalandschap beoordelen: stel vast waar data is geïsoleerd, gedupliceerd of moeilijk toegankelijk is, en breng de belangrijkste hiaten in kaart die een datafabric kan aanpakken.
2. Een kader voor datagovernance definiëren: stel beleid, normen en eigenaarschap vast voor de manier waarop data in verschillende systemen wordt beheerd.
3. Prioriteit geven aan gebruiksscenario's voor het bedrijf: focus op waardevolle gebruiksscenario's, zoals een 360 graden-klantbeeld, financiële planning of een zichtbare supply chain.
4. Een metadatastrategie en semantische basis opbouwen: ontwikkel een gecentraliseerde datacatalogus, een aanpak voor metadatamanagement en gedeelde bedrijfsdefinities.
5. Data tussen systemen verbinden en integreren: gebruik dataintegratie en datavirtualisatie om data tussen on-premise- en cloudomgevingen met elkaar te verbinden.
6. Opschalen met automatisering en AI: Naarmate de datafabric volwassener wordt, pas je automatisering en machine learning toe om data-integratie, governance en kwaliteitsbeheer te stroomlijnen.

Door een gestructureerde roadmap voor een datafabric te volgen, kunnen organisaties het beheer, de beveiliging, de connectiviteit en de toegang tot data tussen systemen onderling versterken. Dit leidt op termijn tot grotere nauwkeurigheid, snellere besluitvorming en efficiëntere bedrijfsvoering.

Veelgestelde vragen