Aufbau Ihrer Datenarchitektur

Mit Ihrer Datenstrategie im Rücken ist es nun an der Zeit, eine Datenarchitektur zu implementieren, die die betriebliche Effizienz steigert, Risiken reduziert und das Umsatzwachstum Ihres Unternehmens erhöht. Das Geheimnis besteht darin, eine Umgebung zu schaffen, in der Mitarbeiter selbst Daten finden und erforschen können, sodass sie in der Lage sind, Erkenntnisse zu gewinnen, die zu innovativen, datengestützten Entscheidungen führen.

Wie können Sie also Ihre Datenstrategie in einer komplexen hybriden Multicloud-Datenumgebung in die Praxis umsetzen?

Umsetzung Ihrer Vision bedeutet, dass Sie die richtige Technologiearchitektur aufbauen müssen, die es Ihnen ermöglicht, den Überblick über alle Ihre Daten zu behalten, damit Sie das Beste daraus machen können. Indem Sie eine Möglichkeit schaffen, auf Daten zuzugreifen, wo auch immer sie sich befinden, können Sie die Anforderungen in Bezug auf Compliance, Sicherheits- und Governance-Risiken sowie gesetzliche Vorschriften erfüllen und gleichzeitig Erkenntnisse gewinnen, die Ihr Unternehmen voranbringen.

„Zwar konnten in der Vergangenheit punktuelle Lösungen einige dieser Bedenken lösen, doch es wird schnell klar, dass eine leistungsfähigere Lösung benötigt wird, die den dringendsten Daten- und KI-Bedarf eines Unternehmens deckt und einen einfachen Weg zur Lösung weiterer Herausforderungen bietet”, sagt Jay Limburn, VP und Distinguished Engineer für das IBM Data- und KI-Produktportfolio. "Diese Lösung basiert auf einer integrierten Data-Fabric-Architektur."

Eine Data Fabric ist ein Architekturansatz, um den Datenzugriff in einem Unternehmen zu vereinfachen. Er ebnet den Weg für die durchgängige Integration verschiedener Datenpipelines und Cloud-Umgebungen mit intelligenten und automatisierten Systemen.

Bis vor kurzem speicherten die meisten Unternehmen Daten, die auf bestimmte Geschäftsbereiche ausgerichtet waren, getrennt. Die Personalabteilung hatte ihre Daten an einem Ort, die Kundenbetreuung in einem anderen und die Buchhaltung woanders. Daten waren in getrennten Umgebungen trotz möglicher Überschneidungen.

Eine Data Fabric führt mehrere Datenquellen zusammen, ergänzt Ihre bestehende Technologie, anstatt sie zu ersetzen, und bietet Ihnen eine zentrale Zugriffstelle auf alle Punkte Ihrer Datenlandschaft. Mit durchgängigen Datenverwaltungsfunktionen stellt eine Data Fabric sicher, dass Ihre verschiedenen Arten von Daten erfolgreich kombiniert, abgerufen und verwaltet werden können, sodass Geschäftsanwender die Daten für ihre Arbeit nutzen können.

Dieser ganzheitliche Ansatz zu Daten und KI erhöht den Nutzen von Daten als Unternehmensasset. Mit einer Data-Fabric-Architektur können Sie die vorhandenen Daten erkennen, sie an unterschiedlichen Orten verarbeiten und KI in großem Umfang erfassen, speichern, analysieren und operationalisieren.

„Eine Data Fabric verbindet die Konsumenten der Daten mit den Quellen der Daten. Einzigartig daran ist jedoch, dass diese Verbindungsebene immer kontrolliert und sicher ist, sowie den Datenschutz- und Compliance-Vorschriften entspricht”, sagt Priya Krishnan, IBM Product Leader for Data and AI.

Wir haben über Data Fabric gesprochen. Aber was ist mit Data Mesh, ein anderer Ansatz, der auch die unternehmensweite Nutzung von Daten rationalisiert? Ein Data Mesh ist eine dezentralisierte Datenarchitektur, die Daten nach bestimmten Geschäftsbereichen – Marketing, Vertrieb, Lieferkette usw. – organisiert, indem den Erzeugern eines bestimmten Datensatzes mehr Eigentumsrechte einräumt werden.

Data Fabric und Data Mesh sind beides neu entstehende Datenmanagementkonzepte, die die Komplexität der Arbeit mit Big Data und den zugehörigen Datenplattformen in einem hybriden Multicloud-Ökosystem ansprechen. Die gute Nachricht ist, dass beide Datenarchitekturkonzepte einander ergänzen. Jede ist dafür konzipiert, das Problem der Zusammenführung und Analyse von Daten in einem einheitlichen semantischen System zu lösen. Viele Komponenten eines Data Mesh befinden sich ebenfalls in der Data Fabric und macht Data Fabric zur flexibleren Option, mit der Sie beginnen können.