Was wäre, wenn eine Data-Fabric-Architektur Ihre Entscheidungsfindung leiten würde?
Transformieren Sie Ihre Organisation in ein datengesteuertes Unternehmen 
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Person sitzt an einem Schreibtisch mit einem Stift in der Hand und blickt in die Kamera
Welche Herausforderungen haben Sie durch Daten?

Ihre Beschäftigten müssen auf Daten gestützte Entscheidungen treffen, doch allzu häufig befinden sich diese in Silos. Mit einem tiefgreifendem Verständnis der Anforderungen und Anwendungsfälle Ihres Unternehmens können Sie eine Datenarchitektur entwickeln, die Ihre Teams unterstützt und über das gesamte Ökosystem hinweg funktioniert.  

Die häufigsten Anwendungsfälle für Daten und deren Herausforderungen? Datenintegration, Datengovernance, KI-Governance sowie Data Science und MLOps. Erfahren Sie mehr über jedes dieser Themen und wie eine moderne Datenarchitektur wie Data Fabric dabei helfen kann, ein datengesteuertes Unternehmen zu formen.

Erhöhen Sie den Wert Ihrer Daten

So baut man eine Datenarchitektur auf

Laden Sie den aktuellen Bericht „Forrester Wave™: Enterprise Data Fabric, Q2 2022“ herunter

Datenintegration  Verbinden Sie Daten aus ganz verschiedenen Quellen in Multicloud-Umgebungen und stellen Sie diese Ihren Teams jederzeit und an jedem Ort zur Verfügung.  Mehr über Datenintegration erfahren

Datengovernance   Schaffen Sie eine geschäftlich nutzbare Datenbasis und maximieren Sie Ihren ROI für Investitionen in Daten.  Mehr Informationen zu Datengovernance

KI-Governance  Automatisieren Sie KI-Governance, um verantwortungsbewusste, transparente und erklärbare KI-Workflows zu kreieren. Mehr über die Skalierung vertrauenswürdiger KI erfahren

Data Science und MLOps   Vereinfachen Sie die Modellbildung und -bereitstellung mit automatisierten Tools und Prozessen, die auf die Erzielung von Geschäftsergebnissen ausgerichtet sind. Mehr über automatisierte Data Science-Tools erfahren
Wie kann eine moderne Datenarchitektur dabei helfen, ein datengesteuertes Unternehmen zu formen? 

Eine moderne Datenarchitektur stellt sicher, dass für jeden Nutzer die Daten auf der Grundlage seiner Workflows zugänglich sind. Data Fabric ist ein Architekturansatz, der den Datenzugriff innerhalb einer Organisation vereinfacht und die Self Service- Datennutzung erleichtert. Diese Architektur hilft Teams bei der Automatisierung von Datenerkennung, Datengovernance und Datennutzung durch Funktionalitäten für End-to- End-Datenmanagement. Ob technische, wissenschaftliche oder geschäftliche Nutzer die Zielgruppe sind – eine Data Fabric liefert die Daten, die für eine bessere Entscheidungsfindung notwendig sind.

Skizze einer Data Fabric-Architektur ansehen (102 KB)
Fallstudien zur Data Fabric-Architektur Verbesserte Business-Pipeline

Mit einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform konnte das IBM® Global Chief Data Office seine Business-Pipeline in drei Jahren um 5 Milliarden USD steigern.

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Beschleunigte Innovation

Das Luxembourg Institute of Science and Technology hat eine moderne Plattform mit schnelleren Einblicken in Daten aufgebaut, um Unternehmen und Forscher zu unterstützen.

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Der Kunde an erster Stelle

Die State Bank of India hat ihre Customer Experience mithilfe einer intelligenten Plattform mit schnellerer, sicherer Datenintegration verbessert.

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Schlüsselelemente der Data Fabric-Architektur Augmented Knowledge Graph

Eine Abstraktionsebene, welche die Daten nach geschäftlichen Kriterien beleuchtet und auf der Grundlage von Erkenntnissen automatisierte Funktionen anbietet.

Intelligente Integration

Eine Reihe von Integrationsvorlagen für Extraktion, Aufnahme, Streaming, Virtualisierung und Transformation von Daten auf der Grundlage von Datenrichtlinien, um die Performance zu maximieren und zugleich Speicherkapazitäten und Kosten einzusparen.

Self-Service-Datennutzung

Ein Marktplatz, der eine Self-Service-Datennutzung unterstützt und den Benutzern die Möglichkeit bietet, zusammenzuarbeiten und hochwertige Daten abzurufen.

Vereinheitlichter Datenlebenszyklus

End-to-End-Lebenszyklusmanagement zum Erstellen, Entwickeln, Testen und Bereitstellen der verschiedenen Funktionalitäten einer Data Fabric-Architektur.

Multimodale Governance

Vereinheitliche Definition und Umsetzung von Datenrichtlinien, Datengovernance und Datenverwaltung in einer geschäftlich nutzbaren Datenpipeline.

Konzipiert für KI und Hybrid Cloud

Eine flexible Architektur unter Anwendung von KI für Hybrid-Cloud-Umgebungen.

Die Technologie hinter der Data Fabric Mithilfe der IBM Cloud Pak® for Data-Plattform können Unternehmen die Vorteile einer Data Fabric innerhalb einer einheitlichen Plattform erleben, die sämtliche Daten für KI und Datenanalyse bereitstellt – von Hybrid Cloud- bis hin zu Multicloud-Umgebungen. Für Datenintegration bekannt 

Gartner® Magic Quadrant™ hat IBM im Jahr 2022 zum 17. Mal in Folge als führend im Bereich Datenintegrationstools ausgezeichnet.

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Führend in der Bereitstellung hochwertiger Daten 

Erfahren Sie, warum IBM im Bericht Gartner® Magic Quadrant™ for Data Quality Solutions 2022 als führend ausgezeichnet wurde.

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Automatisierte Governance 

Automatisieren Sie Richtlinien und setzen Sie diese automatisch in jeder Cloud um – mit mehr Transparenz, besserer Zusammenarbeit und geringeren Compliance-Risiken. 

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Häufig gestellte Fragen

Eine Data Fabric und ein Datennetz können parallel zueinander existieren. Eine Data Fabric bietet die notwendigen Funktionalitäten für die Implementierung und umfassende Nutzung eines Datennetzes, indem sie eine Vielzahl der Aufgaben automatisiert, die für die Erstellung von Datenprodukten und die Verwaltung ihrer Lebenszyklen benötigt werden. Die Flexibilität einer Data Fabric bietet Ihnen eine Basis dafür, ein Datennetz zu implementieren, um so noch weitere Vorteile einer auf Anwendungsfälle fokussierten Datenarchitektur zu genießen –unabhängig davon, ob sich Ihre Daten On-Premise oder in der Cloud befinden.

Jetzt lesen: Drei Möglichkeiten, ein Datennetz mittels Data Fabric zu implementieren

Datenvirtualisierung ist eine der Technologien, die einen Data Fabric-Ansatz erlaubt. Anstatt Daten mithilfe des herkömmlichen Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)-Prozesses physisch von verschiedenen lokalen und Cloud-Quellen aus zu verschieben, verbindet sich ein Datenvirtualisierungs-Tool mit unterschiedlichen Datenquellen, integriert nur die notwendigen Metadaten und erstellt eine virtuelle Datenebene. Auf diese Weise können Nutzer die Quelldaten in Echtzeit verwenden.
Daten vermischen sich regelmäßig untereinander, was es Unternehmen erschwert, auf Informationen zuzugreifen, obwohl diese Daten das Potenzial für unentdeckte Erkenntnisse bieten. Dies führt oft zu Wissenslücken.
Mit den Datenvirtualisierungsfunktionen einer Data Fabric-Architektur können Unternehmen auf Quelldaten zugreifen, ohne sie verschieben zu müssen, und können sie damit schneller und präziser abfragen.

Jetzt ansehen: Datenvirtualisierung in einer Data Fabric (4:42)

Datenverwaltungstools begannen mit Datenbanken und haben sich mit dem Aufkommen komplexer Geschäftsprobleme zu Datenbanken und Data Lakes entwickelt. Eine Data Fabric ist der nächste Schritt in der Entwicklung dieser Tools. Diese Architektur erlaubt es Ihnen, weiterhin die voneinander unabhängigen Datenspeicher-Repositorys zu verwenden, in die sie zur Vereinfachung Ihrer Datenverwaltung investiert haben. Mit der Data Fabric schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Daten maximal aus, erleichtern eine gemeinsame Nutzung von Daten und beschleunigen Dateninitiativen durch Automatisierung der Datenintegration, Einbindung der Governance und Self-Service-Datennutzung. Dies ist mit Speicherrepositorys so nicht möglich.  

 

Jetzt lesen: Die Entwicklung von Datenarchitekturen für Unternehmen 

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