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 ihr gesamtes 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.
So errichtet man eine Datenarchitektur
Laden Sie den aktuellen Bericht „Forrester Wave™: Enterprise Data Fabric, Q2 2022“ herunter
Eine moderne Datenarchitektur stellt sicher, dass die Daten für die jeweiligen Nutzer zugänglich sind
basierend auf ihren individuellen Workflows. 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 -nutzung durch Funktionalitäten für
End-to-End-Datenmanagement. Gleich, ob technische, wissenschaftliche oder geschäftliche
Nutzer die Zielgruppe sind, eine Data Fabric liefert die Daten, die für
eine bessere Entscheidungsfindung notwendig sind.
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.
Das Luxembourg Institute of Science and Technology hat eine moderne Plattform mit schnelleren Einblicken in Daten aufgebaut, um Unternehmen und Forscher zu unterstützen.
Die State Bank of India hat ihr Customer Experience mithilfe einer intelligenten Plattform mit schnellerer, sicherer Datenintegration verbessert.
Eine Abstraktionsebene, welche die Daten nach geschäftlichen Kriterien beleuchtet und auf der Grundlage von Erkenntnissen automatisierte Funktionen anbietet.
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.
Ein Marktplatz, der eine Self-Service-Datennutzung unterstützt und den Benutzern die Möglichkeit bietet, zusammenzuarbeiten und hochwertige Daten abzurufen.
End-to-End-Lebenszyklusmanagement zum Erstellen, Entwickeln, Testen und Bereitstellen der verschiedenen Funktionalitäten einer Data Fabric-Architektur.
Vereinheitliche Definition und Umsetzung von Datenrichtlinien, Datengovernance und Datenverwaltung in einer geschäftlich nutzbaren Datenpipeline.
Eine zusammensetzbare Architektur unter Anwendung von KI für Hybrid-Cloud-Umgebungen.
Gartner® Magic Quadrant™ hat IBM im Jahr 2022 zum 17. Mal in Folge als führend im Bereich Datenintegrationstools ausgezeichnet.
Erfahren Sie, warum IBM im Bericht Gartner® Magic Quadrant™ for Data Quality Solutions 2022 als führend ausgezeichnet wurde.
Automatisieren Sie Richtlinien und setzen Sie diese automatisch in jeder Cloud um – mit mehr Transparenz, besserer Zusammenarbeit und geringeren Compliance-Risiken.
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