Ihre Mitarbeiter müssen datengesteuerte Entscheidungen treffen, doch allzu oft liegen die Daten in Silos. Mit einem eingehenden Verständnis der Bedürfnisse und Anwendungsfälle Ihres Unternehmens können Sie eine Datenarchitektur entwerfen, die Ihre Teams stärkt und das gesamte Ökosystem abdeckt.
Die häufigsten Datenanwendungsfälle und Herausforderungen? Integration, Daten-Governance, Datenbeobachtbarkeit, Datenkatalogisierung, Datenorchestrierung und Stammdatenmanagement. Erfahren Sie mehr darüber, wie eine moderne Datenarchitektur – wie etwa Data Fabric – dabei helfen kann, ein datengesteuertes Unternehmen zu formen und zu harmonisieren.
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KI für Unternehmen erfordert den Aufbau vertrauenswürdiger Daten auf der richtigen Datenbasis. Mit IBM Data Fabric können Kunden mithilfe von Datenintegrations- und Data-Governance-Funktionen die richtige Dateninfrastruktur für KI aufbauen, um Daten zu erfassen, vorzubereiten und zu organisieren, bevor dann AI Builder mithilfe von watsonx.ai und watsonx.data problemlos darauf zugreifen können.
Eine Data Fabric ist ein architektonischer Ansatz zur Vereinfachung des Datenzugriffs und zur Erleichterung der Self-Service-Datennutzung für die individuellen Workflows eines Unternehmens. Zu den ganzheitlichen Funktionen einer Data Fabric gehören Datenabgleich, Observability, Master Data Management, Datenqualität, Datenintegration in Echtzeit und vieles mehr. All diese Funktionen können implementiert werden, ohne dass Sie Ihre aktuellen Technologiestacks auseinandernehmen und ersetzen müssen. Ganz gleich, ob Sie die tägliche Arbeit von Datenproduzenten vereinfachen oder Dateningenieuren, Data Scientists und Geschäftsanwendern Self-Service-Zugriff auf Daten bieten möchten: Eine Data Fabric kümmert sich um die Aufbereitung und Bereitstellung der Daten, die für Erkenntnisse und fundiertere Entscheidungen benötigt werden.
Die Data Fabric von IBM bietet Unternehmen eine vertrauenswürdige Datengrundlage. Kunden haben damit die Möglichkeit, die Datenerkennung, -aufbereitung und -sicherung mit unseren Funktionen für Data Governance und Datenqualität zu automatisieren und verschiedene Arten der Datenintegration zu nutzen, um zuverlässige Daten für KI-Workflows bereitzustellen. Diese Architektur ist modulartig aufgebaut. IBM kann die Kunden also dort abholen, wo sie sich in ihrer Daten-Journey befinden.
Mit einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform steigerte das IBM® Global Chief Data Office seine Geschäftspipeline in drei Jahren um 5 Milliarden US-Dollar.
Das Luxembourg Institute of Science and Technology hat eine hochmoderne Plattform mit schnellerer Datenbereitstellung entwickelt, um Unternehmen und Forschern mehr Möglichkeiten zu bieten.
Die State Bank of India hat ihre Customer Experience durch die Entwicklung einer intelligenten Plattform mit schnellerer und sichererer Integration verändert.
Eine Abstraktionsebene, die ein allgemeines Geschäftsverständnis der Datenverarbeitung und Automatisierung bietet, um die Reaktion auf Erkenntnisse zu ermöglichen.
Eine Reihe von Integrationsstilen zum Extrahieren, Aufnehmen, Streamen, Virtualisieren und Transformieren unstrukturierter Daten, gesteuert durch Datenrichtlinien, um die Leistung zu maximieren und gleichzeitig Speicherbedarf und Kosten zu minimieren.
Ein Marktplatz, der den Self-Service unterstützt und es Benutzern ermöglicht, hochwertige Daten zu finden, gemeinsam daran zu arbeiten und darauf zuzugreifen.
Durchgängiges Lebenszyklusmanagement zum Entwerfen, Aufbauen, Testen, Optimieren und Bereitstellen der verschiedenen Funktionen einer Data-Fabric-Architektur.
Einheitliche Definition und Durchsetzung von Datenrichtlinien, Data-Governance, Datensicherheit und Datenverantwortung für eine geschäftsfähige Datenpipeline.
Eine KI-unterstützte, zusammensetzbare Architektur, die für Hybrid-Cloud-Umgebungen entwickelt wurde.
IBM wurde im Gartner® Magic Quadrant™ 2023 zum 18. Mal in Folge als ein führender Anbieter im Bereich Datenintegrationstools genannt.
Erfahren Sie, warum IBM im Gartner Magic Quadrant 2022 als ein führender Anbieter im Bereich der Datenqualitätslösungen ausgezeichnet wurde.
Eine Data-Fabric-Architektur stellt verwaltete Daten in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen bereit, um Innovation und Wachstum voranzutreiben.
Data Fabric und Data Mesh können nebeneinander existieren. Eine Data Fabric bietet die erforderlichen Funktionen zur Implementierung und Nutzung eines Datennetzes, da sie viele der Aufgaben automatisiert, die zum Erstellen von Datenprodukten und zur Verwaltung der Lebenszyklen von Datenprodukten notwendig sind. Unter Nutzung der Flexibilität einer Data-Fabric-Grundlage können Sie ein Datennetz implementieren und so von einer anwendungsorientierten Datenarchitektur profitieren, unabhängig davon, ob sich Ihre Daten lokal oder in der Cloud befinden.
Jetzt Lesen: Drei Möglichkeiten zur Implementierung eines Datennetzes mithilfe von Data Fabric
Datenvirtualisierung gehört zu den Technologien, die einen Data-Fabric-Ansatz ermöglichen. Statt die Daten physisch aus verschiedenen lokalen und Cloud-Quellen mithilfe des Standardprozesses „Extrahieren, Transformieren, Laden“ (ETL) zu verschieben, stellt ein Datenvirtualisierungstool eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen her, integriert nur die erforderlichen Metadaten und erstellt eine virtuelle Datenebene. Dadurch können Benutzer die Quelldaten in Echtzeit nutzen.
Daten sammeln sich unablässig an und es wird für Unternehmen immer schwerer, auf Informationen zuzugreifen. Diese Daten enthalten jedoch unerkanntes Wissen. Es entsteht eine Wissenslücke.
Mit Datenvirtualisierungsfunktionen in einer Data-Fabric-Architektur können Unternehmen auf Daten an der Quelle zugreifen, ohne sie verschieben zu müssen, und so die Wertschöpfung durch schnellere, genauere Abfragen beschleunigen.
Tools zur Datenverwaltung begannen ursprünglich mit Datenbanken und haben sich mit dem Auftreten immer komplexerer Geschäftsprobleme zu Data Warehouses und Data Lakes in Clouds und lokalen Umgebungen weiterentwickelt. Der Betrieb von Workloads in Data Warehouses und Data Lakes ist für Unternehmen jedoch leistungs- und kostenineffizient und die Ausführung von Analysen und KI-Anwendungsfällen ist beschränkt. Das Aufkommen neuer Open-Source-Technologien und der Wunsch, die Datenduplizierung und komplexe ETL-Pipelines zu reduzieren, führen zu einem neuen architektonischen Ansatz, der als Data Lakehouse bekannt ist. Er bietet die Flexibilität eines Data Lake, kombiniert mit der Leistung und Struktur eines Data Warehouse, und wird ergänzt durch gemeinsam genutzte Metadaten und integrierte Governance, Zugriffskontrollen und Sicherheit. Aber um auf alle diese nun optimierten und durch das Lakehouse lokal im Unternehmen verwalteten Daten zugreifen zu können, benötigen wir eine Data Fabric, die die Datenverwaltung vereinfacht und den globalen Zugriff ermöglicht. Eine Data Fabric hilft Ihnen, das Potenzial Ihrer Daten optimal zu nutzen, den Datenaustausch zu fördern und Dateninitiativen zu beschleunigen. Dies geschieht durch die Automatisierung der Datenintegration, die Einbettung von Governance und die Vereinfachung der Self-Service-Datennutzung, wie es Speicher-Repositorys nicht tun.
Eine Data Fabric ist der nächste Schritt in der Entwicklung dieser Tools. Mit dieser Architektur können Sie die verteilten Datenspeicher-Repositorys, in die Sie bereits investiert haben, weiterhin nutzen und gleichzeitig die Datenverwaltung vereinfachen.