Data Fabric
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Data Silos
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Data Silos
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IBM belegt den zweiten Platz bei Anwendungsbeispielen zu Data Fabric
In dieser Studie erfahren Sie mehr dazu: Gartner-Studie "Critical Capabilities for Data Integration Tools" von 2021.
Übersicht
Eine Data Fabric ist eine Datenmanagement-Architektur, mit der Daten in einem Unternehmen vereinheitlicht werden können. Diese Architektur ist unabhängig von der Datenumgebung, den Prozessen, der Anwendung und dem Standort. Mit einer solchen Architektur können Datenerkennung, -verwaltung und -nutzung automatisiert werden, um somit hochwertige Daten für Analytics- und KI-Lösungen bereitzustellen.
Leistungsstarke Unternehmen sind heutzutage datengesteuert. Studien zeigen jedoch, dass bis zu 68 %¹ der Daten in den meisten Unternehmen nicht analysiert werden. Und bis zu 82 %² der Unternehmen erleben Herausforderungen aufgrund von Datensilos. IBM unterstützt Unternehmen bei diesen Herausforderungen. Mit IBM können Unternehmen das Maximum aus ihren Daten herausholen — und zwar indem Nutzer genau auf die richtigen Daten zur richtigen Zeit Zugriff haben.
Konkrete Anwendungsbeispiele
Selbstständige Datennutzung ermöglichen
Mit dem Self-Service-Konzept können Nutzer nahezu in Echtzeit auf Daten zugreifen und verschwenden keine Zeit mehr mit der Suche nach den richtigen Daten. Die gewonnene Zeit kann stattdessen in aktuelle Markteinblicke und passende Strategien investiert werden.
Ganz automatisch: Governance und Datensicherheit
Mit aktiven Metadaten lassen sich Richtlinien für den Datenschutz automatisiert umsetzen. Damit können Unternehmen Branchenvorgaben schnell auf ihre Daten anwenden.
Daten in allen Cloud-Umgebungen integrieren
Machen Sie vertrauenswürdige Daten in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen schnell verfügbar. Automatisieren Sie die Datenverwaltung, um den Zugriff zu vereinfachen. Nutzen Sie Funktionen für die Datenverwaltung mehrfach — dies ermöglicht ein effizienteres Arbeiten.
Konkrete Anwendungsbeispiele
Selbstständige Datennutzung ermöglichen
Mit dem Self-Service-Konzept können Nutzer nahezu in Echtzeit auf Daten zugreifen und verschwenden keine Zeit mehr mit der Suche nach den richtigen Daten. Die gewonnene Zeit kann stattdessen in aktuelle Markteinblicke und passende Strategien investiert werden.
Ganz automatisch: Governance und Datensicherheit
Mit aktiven Metadaten lassen sich Richtlinien für den Datenschutz automatisiert umsetzen. Damit können Unternehmen Branchenvorgaben schnell auf ihre Daten anwenden.
Daten in allen Cloud-Umgebungen integrieren
Machen Sie vertrauenswürdige Daten in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen schnell verfügbar. Automatisieren Sie die Datenverwaltung, um den Zugriff zu vereinfachen. Nutzen Sie Funktionen für die Datenverwaltung mehrfach — dies ermöglicht ein effizienteres Arbeiten.
Informationen zum Produkt
Hochwertige Daten einfacher zugänglich machen
Umfangreichere Erkenntnisse
Eine Abstraktionsebene ermöglicht umfassende und unternehmensweite Einblicke in relevante Daten. Durch Automatisierungslösungen können die gewonnenen Erkenntnisse darüber hinaus schnell umgesetzt werden.
Intelligente Integration
In verschiedenen Integrationsmodellen können Daten extrahiert, eingepflegt, verschickt, virtualisiert und umgewandelt werden. Die Modelle basieren dabei auf Datenrichtlinien, um so die Leistung zu maximieren und gleichzeitig den Speicherplatz und die Kosten zu minimieren.
Self-Service
Nutzer können auf dieser Plattform selbst nach verfügbaren relevanten Daten suchen, darauf zugreifen und gemeinsam daran arbeiten.
Einheitlicher Daten-Lebenszyklus
Mit einem umfassenden Lebenszyklus-Management werden die verschiedenen Funktionalitäten einer Data Fabric-Architektur erstellt, getestet und bereitgestellt.
Multimodale Governance
Einheitlichen Definitionen, Richtlinien, Kontrollen und Verantwortlichkeiten für Ihre Daten stärken die Datenpipeline im Unternehmen.
Entwickelt für KI und Hybrid-Cloud
Die KI-gestützte, modulare Architektur ist für Hybrid-Cloud-Umgebungen konzipiert.
Informationen zum Produkt
Hochwertige Daten einfacher zugänglich machen
Umfangreichere Erkenntnisse
Eine Abstraktionsebene ermöglicht umfassende und unternehmensweite Einblicke in relevante Daten. Durch Automatisierungslösungen können die gewonnenen Erkenntnisse darüber hinaus schnell umgesetzt werden.
Intelligente Integration
In verschiedenen Integrationsmodellen können Daten extrahiert, eingepflegt, verschickt, virtualisiert und umgewandelt werden. Die Modelle basieren dabei auf Datenrichtlinien, um so die Leistung zu maximieren und gleichzeitig den Speicherplatz und die Kosten zu minimieren.
Self-Service
Nutzer können auf dieser Plattform selbst nach verfügbaren relevanten Daten suchen, darauf zugreifen und gemeinsam daran arbeiten.
Einheitlicher Daten-Lebenszyklus
Mit einem umfassenden Lebenszyklus-Management werden die verschiedenen Funktionalitäten einer Data Fabric-Architektur erstellt, getestet und bereitgestellt.
Multimodale Governance
Einheitlichen Definitionen, Richtlinien, Kontrollen und Verantwortlichkeiten für Ihre Daten stärken die Datenpipeline im Unternehmen.
Entwickelt für KI und Hybrid-Cloud
Die KI-gestützte, modulare Architektur ist für Hybrid-Cloud-Umgebungen konzipiert.
Warum IBM?
Ganzheitliche Sicht auf eine komplexe Daten-Landschaft
Intelligente Integration und Vereinheitlichung von Daten in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen: Auf diese Weise können Unternehmen vertrauenswürdige Daten bereitstellen und schnellere Geschäftsprozesse ermöglichen.
Automatisiertes Daten-Management
Richtlinien und Regeln können automatisiert und konsistent für alle relevanten Daten in verschiedenen Cloud-Umgebungen angewandt weden. Dies ermöglicht mehr Transparenz, eine bessere Zusammenarbeit und verringerte Compliance-Risiken.
Schnellere, präzisere Einblicke
Konsolidierte Datenmanagement-Tools und minimierte Datenduplizierung ermöglichen einen schnelleren Zugriff auf hochwertige und vollständigere Daten — und die bringen wiederum bessere Einblicke.
Die Plattform
Data Fabric auf IBM Cloud Pak for Data
IBM Cloud Pak for Data stellt eine Data Fabric-Lösung für schnellere, vertrauenswürdige KI-Ergebnisse bereit. Die relevanten Mitarbeiter haben zur richtigen Zeit auf die richtigen Daten Zugriff — unabhängig vom Standort. Auf einer einheitlichen Plattform, die Hybrid- und Multicloud-Umgebungen umfasst, werden Daten für KI-Lösungen im Unternehmen eingepflegt, analysiert, verwaltet und bereitgestellt.
Nächste Schritte
Datenmanagement-Tools haben sich von Datenbanken über Data Warehouses bis hin zu Data Lakes weiterentwickelt und lösen zunehmend komplexere Unternehmensherausforderungen. Data Fabric ist der nächste Schritt in der Weiterentwicklung dieser Tools. Mit dieser Architektur können Sie weiterhin Ihre gewohnten Repositorys mit Daten aus unterschiedlichen Quellen verwenden, bei gleichzeitig vereinfachter Verwaltung der gespeicherten Daten. Eine Data Fabric holt das Beste aus Ihren Daten heraus und ermöglicht eine gemeinsame, schnellere Datennutzung durch automatisierte Integration, eingebettete Governance und vereinfachte Self-Service-Nutzung. All dies bieten Speicher-Repositorys nicht.
Daten-Virtualisierung ist eine der Technologien, die einen Data Fabric-Ansatz ermöglicht. Daten aus verschiedenen On-Premises- und Cloud-Quellen mit dem Standard-ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) physisch zu verschieben, verbindet sich das Tool für Daten-Virtualisierung mit verschiedenen Quellen. Dabei integriert es nur die benötigten Metadaten und erstellt eine virtuelle Datenebene. So können Nutzer Quelldaten in Echtzeit abrufen.
Daten werden immer komplexer und der Zugriff auf relevante Informationen ist für Unternehmen deshalb immer schwieriger. Diese Daten enthalten jedoch relevante Einblicke, die man kennen sollte.
Mit den Funktionen zur Daten-Virtualisierung in einer Data Fabric-Architektur können Unternehmen auf Daten direkt an der Quelle zugreifen, ohne sie zu verschieben. So werden schnellere und genauere Abfragen und ein effizienteres Arbeiten möglich.
Nächste Schritte
Datenmanagement-Tools haben sich von Datenbanken über Data Warehouses bis hin zu Data Lakes weiterentwickelt und lösen zunehmend komplexere Unternehmensherausforderungen. Data Fabric ist der nächste Schritt in der Weiterentwicklung dieser Tools. Mit dieser Architektur können Sie weiterhin Ihre gewohnten Repositorys mit Daten aus unterschiedlichen Quellen verwenden, bei gleichzeitig vereinfachter Verwaltung der gespeicherten Daten. Eine Data Fabric holt das Beste aus Ihren Daten heraus und ermöglicht eine gemeinsame, schnellere Datennutzung durch automatisierte Integration, eingebettete Governance und vereinfachte Self-Service-Nutzung. All dies bieten Speicher-Repositorys nicht.
Daten-Virtualisierung ist eine der Technologien, die einen Data Fabric-Ansatz ermöglicht. Daten aus verschiedenen On-Premises- und Cloud-Quellen mit dem Standard-ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) physisch zu verschieben, verbindet sich das Tool für Daten-Virtualisierung mit verschiedenen Quellen. Dabei integriert es nur die benötigten Metadaten und erstellt eine virtuelle Datenebene. So können Nutzer Quelldaten in Echtzeit abrufen.
Daten werden immer komplexer und der Zugriff auf relevante Informationen ist für Unternehmen deshalb immer schwieriger. Diese Daten enthalten jedoch relevante Einblicke, die man kennen sollte.
Mit den Funktionen zur Daten-Virtualisierung in einer Data Fabric-Architektur können Unternehmen auf Daten direkt an der Quelle zugreifen, ohne sie zu verschieben. So werden schnellere und genauere Abfragen und ein effizienteres Arbeiten möglich.
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Fußnoten
¹Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud (PDF, 8.3 MB, link resides outside ibm.com), Seagate Technology, Juli 2020
²“Are Data Silos Killing Your Business?”, die beauftragte Studie wurde von Forrester Consulting im Oktober 2020 durchgeführt (Link befindet sich außerhalb von ibm.com)