IBM belegt den zweiten Platz im Data Fabric-Anwendungsfall.

Lesen Sie, warum das so ist in der Gartner-Studie Critical Capabilities for Data Integration Tools 2021.

Was ist Data Fabric?

Data Fabric ist eine Datenmanagementarchitektur, die den Zugriff auf verteilte Daten optimieren und intelligent kuratieren und für die Bereitstellung von Self-Service-Bereitsellung an Datenkonsumenten arrangieren kann. Mit Data Fabric können Sie den Wert Ihrer Unternehmensdaten erhöhen, indem Sie den Benutzern den Zugriff auf die richtigen Daten genau in der Zeit ermöglichen, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Data Fabric-Architektur ist unabhängig für Datenumgebungen, Datenprozesse, die Datenverwendung und die Geografie und integriert die Kerndatenmanagementfunktionen. Es automatisiert Datenerkennung, Governance und Einsatz und liefert Geschäftsdaten für Analyse und KI.

Warum benötigen Sie Data Fabric?
Die leistungsfähigsten Unternehmen sind datengesteuert. Mehrere Herausforderungen blokieren sie jedoch von der vollständigen Nutzung aller Daten. Mangel an Datenzugriff. Zahlreiche Datenquellen und Datentypen. Komplexität der Datenintegration. Die Recherche zeigt, dass bis zu 74 % der Daten in den meisten Organisationen¹ nicht analysiert werden und bis zu 82% der Unternehmen durch Datensilos² unterdrückt werden.

Mit Data Fabric können Ihre Geschäftsbenutzer und Datenwissenschaftler schneller auf vertrauenswürdige Daten für ihre Anwendungen, Analysen, KI-und maschinelles Lernen-Modelle und die Automatisierung von Geschäftsprozessen zugreifen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und die digitale Transformation zu beschleunigen. Technische Teams können Data Fabric verwenden, um Datenmanagement und Governance in komplexen Hybrid- und Multicloud-Datenlandschaften radikal zu vereinfachen und gleichzeitig die Kosten und das Risiko deutlich zu senken.

Data Fabric Anwendungsfälle

Nutzung von Self-Service-Daten

Person, die mit einem Laptop in einem Büro arbeitet

Ermöglichen Sie die Nutzung von Self-Service-Daten

Der Self-Service-Datenzugriff in Echtzeit ermöglicht es Geschäftsnutzern, weniger Zeit mit der Suche nach den richtigen Daten und mehr Zeit mit der Erkundung von Daten zu verbringen, um greifbare Erkenntnisse für eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen zu gewinnen.

Automatisierte Governance

Person, die mit 2 Laptops und einem großen Monitor arbeitet

Governance und Datensicherheit automatisieren

Wenden Sie branchenspezifische Governance-Regeln in wenigen Minuten unternehmensweit an, indem Sie aktive Metadaten anwenden, um die automatische Richtliniendurchsetzung für den Datenschutz zu aktivieren.

Multicloud-Datenintegration

Ansicht von oben eines großen Kreisverkehrs

Integrieren Sie Daten in jede Cloud

Machen Sie vertrauenswürdige Daten in Hybrid- und Multi-Cloud-Datenlandschaften schnell verfügbar. Automatisieren Sie das Data Engineering, um den Zugriff auf Daten zu vereinfachen. Verwenden Sie Datenmanagement-Funktionen wieder für höhere Effizienz.

Data Fabric Funktionen

Demokratisieren von Qualitätsdaten

Erweitertes Wissen

Eine Abstraktionsebene, die eine einheitliche Untersuchung der Geschäftsziele für die Daten und Automatisierung bereitstellt, um Erkenntnisse zu bearbeiten.

Intelligente Integration

Eine Reihe von Integrationsstilen zum Extrahieren, Einpflegen, Streamen, Virtualisieren und Transformieren von Daten, die von Datenrichtlinien gesteuert werden, um die Leistung zu maximieren und gleichzeitig die Kosten für den Speicher und den Egress zu minimieren.

Self-Service

Ein Marktplatz, der den Self-Service-Nutzung unterstützt und Benutzern die Möglichkeit bietet, Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten zu finden und Zusammenarbeit.

Einheitlicher Datenlebenszyklus

End-to-End-Lifecycle-Management für das Erstellen, Aufbauen, Testen und Implementieren der verschiedenen Funktionalitäten von Data Fabric.

Multimodale Governance

Einheitliche Definition und Aktivierung von Datenrichtlinien, Datengovernance und Datenverantwortung für eine einsatzbereite Datenpipeline.

Entwickelt für KI und Hybrid Cloud

Eine KI-durchdrungene, zusammensetzbare Architektur, die für hybride Cloud-Umgebungen entwickelt wurde

Gründe für IBM Data Fabric

Ganzheitliche Sicherheit über eine verteilte Datenlandschaft

Intelligente Integration und Vereinheitlichung von Daten in Hybrid-und Multicloud-Daten, um vertrauenswürdige Daten zu liefern und die Zeit bis zum Geschäftswert zu erhöhen.

Automatisierte Governance

Automatisierung der Aktivierung und Durchsetzung von Richtlinien und Regeln durchgängig über alle Daten. Erhöhen Sie die Transparenz und Zusammenarbeit in jeder Cloud und reduzieren Sie gleichzeitig die Compliance-Risiken.

Schnellere, genauere Einblicke

Konsolidierung von Datenmanagement-Tools und Minimierung der Datenduplizierung für einen schnelleren Zugriff auf höhere Qualität, mehr vollständige Daten, die tiefere Einblicke ermöglichen.

Die Plattform

Weitere Informationen zu Datenstrukturen

Data Fabric versus Data Lake versus Data Warehouse

Datenmanagement-Tools haben sich von Datenbanken über Data Warehouses bis hin zu Data Lakes weiterentwickelt, wobei jedes Tool entwickelt wurde, um zu helfen, neue Geschäftsprobleme zu lösen. Data Fabric kann als nächstes Intervall in der Weiterentwicklung dieser Tools gesehen werden. Es ermöglicht Ihnen weiterhin die Verwendung der Repositorys mit Daten aus unterschielichen Quellen, in die Sie investiert haben, und vereinfacht die Verwaltung der in ihnen gespeicherten Daten. Mit einer Datenstruktur können Sie die Potenziale Ihrer Daten optimieren, indem Sie die Datenintegration automatisieren, Governance einbetten und den Self-Service-Dateneinsatz vereinfachen. Dies fördert die gemeinsame Datennutzung und beschleunigt die Datenanalyse für schnellere Erkenntnisse.

Data Fabric versus Datenvirtualisierung

Datenvirtualisierung ist eine der Technologien, die einen Data Fabric-Ansatz ermöglicht. Anstatt die Daten aus verschiedenen On-Premises- und Cloud-Quellen mit dem Standard-ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) physisch zu verschieben, verbindet sich das Datenvirtualisierungstool mit den verschiedenen Quellen, integriert nur die benötigten Metadaten und erstellt eine virtuelle Datenebene. So können die Anwender die Quelldaten in Echtzeit nutzen.

In der gegenwärtigen Wissenszeit hat sich das Datenvolumen enorm erhöht, aber die Menge an Informationen, die aus den Daten extrahiert wurden, hält nicht Schritt. Da es oft zu schwierig ist, auf einen Großteil der Daten zuzugreifen, verlassen Organisationen sie - und die potenziellen Einsichten, die sie enthalten - ungenutzt, was zu einer Wissenslücke führt.

Eine Data Fabric-Architektur mit Datenvirtualisierungsfähigkeiten hilft, diese Wissenslücke zu reduzieren. Organisationen können auf Daten an der Quelle zugreifen, ohne sie zu verschieben, und helfen, die Zeit zu beschleunigen, indem sie schneller und genauer abfragen.

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¹ Daten neu denken: Mehr von Ihren Geschäftsdaten in Arbeit setzen-Von Edge zu Cloud(Link befindet sich außerhalb von IBM) (PDF, 8.3 MB), Seagate Technology, Juli 2020

² "Töten Datensilos Ihr Unternehmen?" (Link befindet sich außerhalb von IBM) Michael Goldberg, Dun & Bradstreet, Mai 2018