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Data Fabric Architektur:
Ein detaillierter technischer Überblick
April 1, 2025
Die Data-Fabric-Architektur ist ein integriertes Datenmanagement-Framework, das eine nahtlose Datenintegration, -kuratierung und -verwaltung über verteilte Datenumgebungen hinweg ermöglicht und eine einheitliche Sicht auf Unternehmensinformationen für Analysen und Initiativen zur künstlichen Intelligenz bietet.
Mit einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei Datenintegrations-, Datenanalyse- und Business-Intelligence-Projekten bietet Itransition Datenmanagement-Services an, die Unternehmen beim Aufbau der richtigen Data-Fabric-Infrastruktur unterstützen.
Zustand des Data-Fabric-Marktes
30%
Voraussichtliche CAGR des Marktes für Datengewebe im Zeitraum 2024-2032
400%
Effizienzsteigerung durch den Einsatz einer Data Fabric
94%
der Führungskräfte in der Wirtschaft benötigen effektivere Methoden zur Nutzung von Daten
Data-Fabric-Schichten und Architekturkomponenten
Data-Fabric-Architekturen sind zwar einzigartig, da sie auf die IT-Umgebungen der Unternehmen und ihre spezifischen Datenanforderungen zugeschnitten sind, aber die meisten von ihnen haben sieben zentrale Architekturkomponenten gemeinsam. Auf jeder Ebene stellt eine Data Factory bestimmte Funktionen bereit, die den konsistenten Zugriff, die Konsolidierung und den Austausch von Daten ermöglichen.
Schema-Titel: Diagramm der Datenfabrik-Architektur
Datenquelle: ResearchGate
Datenverwaltung und -sicherheit
Mit dieser Schicht können Unternehmen robuste Data Governance- und Sicherheitsrichtlinien und -praktiken implementieren, um den Zugriff auf Unternehmensdaten zu kontrollieren, die Granularität des Datenzugriffs zu definieren, die Datenaktualisierung zu konfigurieren, vertrauliche Informationen zu maskieren oder zu verschlüsseln und so weiter. Data Fabric nutzt einen erweiterten Datenkatalog, um verteilte Datenbestände zu klassifizieren und zu inventarisieren sowie Metadaten zu erfassen und zu verwalten und so eine strenge Data Governance zu gewährleisten.
Datenkette
Data Lineage hilft dabei, den Datenfluss während des gesamten Lebenszyklus zu dokumentieren, von den Quelldaten bis hin zu allen erfolgten Datenumwandlungen. Sie verwendet bei jedem Schritt Metadaten, sendet sie an das Metadaten-Repository und aktualisiert die Metadaten bei Änderungen dank der Metadatenaktivierung. Diese Schicht spielt eine wichtige Rolle bei der Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit, da sie es Unternehmen ermöglicht, Daten auf ihre Richtigkeit und Konsistenz zu überprüfen, Fehlerquellen zu finden und die Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien sicherzustellen.
Datenintegration
Diese Data-Fabric-Schicht ermöglicht die Datenvorbereitung für die Ziel-Repositories und die Erstellung einer einheitlichen Informationsansicht für die Analyse, indem sie die Daten aus unterschiedlichen Quellen durch eine Kombination von Datenintegrationsansätzen, einschließlich ETL/ELT, API-basierter Datenintegration, Datenreplikation, Streaming und Datenvirtualisierung, konsolidiert. Datenkonnektoren und API-Gateways verbinden verschiedene Quellen, in denen Daten gespeichert sind, und ermöglichen eine einheitliche Darstellung der Daten.
Datenmodellierung und -auswertung
Diese Komponente hilft bei der Definition der gesammelten Daten, bei der Erstellung von Datenmodellen und beim Hinzufügen von Semantiken zu den Daten. Hier werden die Unternehmensdaten mit Hilfe von Wissensgraphen organisiert und die Beziehungen zwischen den Datenbeständen definiert. Die semantische Anreicherung ermöglicht es den Geschäftsanwendern, mit den Daten unter Verwendung von Geschäftsbegriffen zu interagieren, anstatt komplexe SQL-Abfragen durchzuführen oder das Schema mehrerer Datenbanken verstehen zu müssen.
Datenorchestrierung
Innerhalb dieser Schicht arbeiten verschiedene Workflow-Orchestrierungs-Tools und -Dienste, um Daten-Workflows zu koordinieren und zu regeln, wie die Daten die verschiedenen Verarbeitungsstufen durchlaufen, von der Erfassung bis zur Analyse und letztendlichen Aktivierung. Auf der Grundlage von Algorithmen für maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz erzeugt eine Data-Fabric-Lösung Warnungen und Empfehlungen für Benutzer, wie Daten besser organisiert, integriert und verarbeitet werden sollten.
Datenverarbeitung und -analyse
Die modellierten und semantisch definierten Daten werden zur weiteren Bearbeitung, Abfrage und Analyse an ein Speichersystem oder analytische Lösungen übertragen. Anschließend können sie in Form von Berichten und Dashboards dargestellt werden.
Datenzugriff
Diese Data-Fabric-Architekturschicht erleichtert die Datenbereitstellung für mehrere nachgelagerte Verbraucher, seien es Anwendungen, Personen, die Analysen und Berichte erstellen, Datenkataloge oder Datenmarktplätze, auf denen Geschäftsanwender die von ihnen benötigten Daten finden können. Überwachungstools innerhalb der Data Fabric helfen dabei, den Zustand des Systems zu beurteilen. Sie bieten Funktionen zur Überprüfung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und der abgeschlossenen, fehlgeschlagenen und abgebrochenen Abfragen, zur Lokalisierung von Engpässen und zur Sicherstellung, dass Qualitätsdaten reibungslos durch das System laufen.
Anwendungsfälle für Data Fabric
Eine Data Fabric ist eine praktikable Lösung für verschiedene Aufgaben, die einen schnellen Zugriff auf die benötigten Daten ermöglicht und die Self-Service-Datennutzung für Echtzeit-Einsichten erleichtert.
Intelligenz für Unternehmen
Die Architektur einer Enterprise Data Fabric ist unabhängig von der Umgebung, der Plattform und dem Tool und rationalisiert die Konsolidierung von Informationen aus verschiedenen internen und externen Quellen. Sie eignet sich gut für ein Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Unternehmen und hilft Unternehmen, eine Vogelperspektive auf ihr Geschäft zu erhalten, mit der Möglichkeit zum Drill-down und Drill-through.
Operative Intelligenz
Mit der implementierten Data-Fabric-Architektur werden große Mengen an Sensordaten, Sicherheitsprotokollen, Clickstream-Daten usw. ohne Verzögerungen in Speicher-Repositories und dann in Analyse-, Data-Science- und Visualisierungs-Tools zur weiteren sofortigen Nutzung übertragen.
Kunde 360
Kundeninformationen sind über mehrere Unternehmenssysteme verstreut, darunter die CRM-App, E-Commerce-Plattformen und Point-of-Sale-Systeme. Das Data-Fabric-Konzept ermöglicht die Aufnahme und Zusammenführung dieser Informationen in goldenen Kundendatensätzen (einheitlichen Kundenprofilen), die einen umfassenden Überblick über die demografischen Daten, Vorlieben, Aktivitäten und die Kaufhistorie der Kunden bieten.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Mithilfe der in die Data Fabric eingebetteten Data-Governance-Funktionen können Sie nachverfolgen, woher die Daten stammen, wie sie aggregiert wurden, wer sie wann eingesehen hat und so weiter. Mit der KI-gestützten Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien automatisiert eine Data-Fabric-Lösung die Klassifizierung von Datensätzen, legt strenge Zugriffskontrollen fest und unterstützt die Maskierung und Verschlüsselung sensibler Daten, wodurch sie sich für die Gewährleistung strenger Datensicherheit eignet.
Datenmarktplatz-Fähigkeit
Data Lineage, ein katalogbasierter Wissensgraph von Unternehmensdaten, dynamisches Metadatenmanagement und geregelte Self-Service-Funktionen verwandeln die Data-Fabric-Lösung in ein internes Suchsystem, das allen autorisierten Parteien den Zugriff auf korrekte und genehmigte Daten ermöglicht.
Selbstbedienungs-BI und -Analytik
Dank flexibler, KI- und ML-gestützter automatisierter Datenintegration demokratisiert eine Data Fabric den Datenzugriff für verschiedene Teams, von Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern bis hin zu Vertriebsmanagern und Marketingspezialisten. Dies gibt Geschäftsanwendern mehr Freiheit, Datenaktivitäten ohne die Hilfe von IT-Teams durchzuführen.
KI/ML
Die Data-Fabric-Architektur beschleunigt und vereinfacht die Datenaufbereitung für das weitere KI/ML-Modelltraining. Da ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler Zugriff auf große Datenmengen haben, die über mehrere Systeme verstreut sind, können sie unter Einhaltung strenger Sicherheitsvorschriften präzise ML-Modelle mit hochwertigen Datensätzen trainieren, ohne die Datensicherheit zu gefährden.
Möchten Sie eine zuverlässige und skalierbare Data-Fabric-Architektur aufbauen?
Branchenübergreifende Data-Fabric-Anwendungen
Als branchenunabhängiges Designkonzept kann eine Data-Fabric-Lösung in jedem Sektor implementiert werden.
Gesundheitswesen
Organisationen des Gesundheitswesens können ein Data-Fabric-Konzept nutzen, um elektronische Gesundheitsakten (EHR), genomische Forschungsdaten und IoT-Gerätedaten von Wearables und krankenhausinternen Überwachungsgeräten zu sammeln und zu integrieren, um einen umfassenden Überblick über den Gesundheitszustand, die Behandlungshistorie und die Ergebnisse eines Patienten zu erhalten und eine bessere Einhaltung komplexer Vorschriften wie HIPAA sicherzustellen.
Einzelhandel
Data-Fabric-Lösungen helfen Einzelhändlern beim Zugriff auf Daten aus E-Commerce-Systemen, Kassensystemen in physischen Geschäften, CRM-Plattformen, mobilen Anwendungen und sozialen Medien, um Verkaufstrends, Kundenpräferenzen und Lagerbestände in Echtzeit zu verfolgen.
Finanzen
Banken und andere Finanzinstitute können eine Data-Fabric-Lösung aufbauen, um Investitionen, Versicherungen, Steuern und andere Unternehmensanwendungen miteinander zu verknüpfen, um Informationen über die Nutzung von Banken und Kreditkarten zu sammeln, die Risikobewertung und die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften zu erleichtern, die Entscheidungsfindung bei der Kreditvergabe zu verbessern und Betrug bei Transaktionen zu erkennen.
Versicherung
Versicherer können eine Data-Fabric-Architektur nutzen, um persönliche Informationen, Risikoprofile und Schadenverläufe miteinander zu verknüpfen und so einen schnellen Datenzugriff zu ermöglichen, um Versicherungsprodukte zu personalisieren, bessere Preisentscheidungen zu treffen und betrügerische Ansprüche zu erkennen.
Fertigung
Durch die Integration von Daten aus Bestandsverwaltungssystemen, IoT-Geräten, Sensoren an der Produktionslinie, Lieferketten und RFID-Datenlösungen können Hersteller eine End-to-End-Ansicht ihres Fertigungsprozesses erstellen, um Engpässe frühzeitig zu erkennen, Anlagenausfälle vorherzusagen und Produktentwicklungsteams auf der Grundlage von Markt- und Social-Media-Daten zu informieren.
Automobilindustrie
Unternehmen der Automobilindustrie können ein Data-Fabric-Konzept nutzen, um Daten von Fahrzeugsensoren, On-Board-Diagnosesystemen (OBD), mobilen Anwendungen und Diensten von Drittanbietern zu integrieren, zu verarbeiten und zu analysieren und so Aufgaben wie vorausschauende Wartung, intelligente Mobilität und Telematik sowie die Ausarbeitung nutzungsabhängiger Versicherungspläne zu erleichtern.
Vorteile von Data Fabric für verschiedene Nutzertypen
Geschäftsbereiche
- Datengesteuerte Entscheidungen in der Geschwindigkeit des Geschäfts
- Demokratisierung von Daten und mehr Unabhängigkeit von IT-Teams
- Automatisierung zeitaufwändiger manueller Datenverwaltungsprozesse
- Erkenntnisse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit
- Geringere Abhängigkeit von IT-Teams
Datenmanagement-Teams
- Höhere Produktivität durch automatisiertes Datenmanagement sowie geringeren Zeitaufwand für Integrationsdesign, Bereitstellung und Wartung
- Schnellere Lösung von Datenanfragen von Geschäftsanwendern oder Analysten
- Intelligente Integration von verschiedenen Datenquellen
- Vereinfachte Datenexperimente, einschließlich der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen
- Verbesserte DataOps unter Einbeziehung verschiedener Elemente des Datenlebenszyklus (von der Datenerkennung und -integration bis hin zur Datentransformation und -verschiebung)
Gesamte Organisation
- Maximierung des Werts von Unternehmensdaten
- Aufbrechen von Datensilos und Schaffung einer einzigen Quelle für zuverlässige Informationen
- Verbesserte Datenqualität, Sicherheit und Governance
- Eine flexible Datenumgebung, die sich entsprechend den Geschäftsanforderungen weiterentwickelt und skaliert
- Geringere Datenverwaltungs- und Betriebskosten dank effizienter Datenverarbeitung, -bereitstellung und -nutzung
Schritte zur Implementierung der Data Fabric
1
Prüfung der aktuellen Datenarchitektur
Analyse bestehender Systeme, Arbeitsabläufe und Datenquellen zur Integration
Festlegung klarer Ziele und Anforderungen, z. B. wie Daten aus unverbundenen Quellen integriert werden sollen, wie Metadaten erfasst und aktiviert werden sollen, welche Häufigkeit von Qualitätsprüfungen festgelegt werden soll usw.
Identifizierung von Datenzugriffsanforderungen und Data-Governance-Regeln
Sammeln und Analysieren aller Arten von Metadaten, die im gesamten Unternehmen verfügbar sind
2
Planung und Technologieauswahl
Konzeptualisierung von Data Fabric-Lösungen
Auswahl einer Bereitstellungsstrategie, von Tools und Technologien für die Erfassung, Verwaltung, Speicherung und den Zugriff auf Daten
Budgetplanung unter Berücksichtigung der Kosten für Infrastruktur und Softwarebeschaffung, -entwicklung und -implementierung
Festlegung des Data-Governance-Rahmens, der die Verwaltung von Metadaten, die Datenabfolge und die Datenintegrität umfasst
3
Entwicklung der Architektur der Datenstruktur
Entwicklung von Pipelines für die Dateneingabe
Entwurf und Entwicklung von Datenspeicherlösungen
Einrichtung von Datenverarbeitungsabläufen
Aufbau von Datenanalyse- und Datenvisualisierungslösungen
Erstellung von Datenkatalogen und Systemen zur Verwaltung von Metadaten
Konfigurieren von Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle, Datenmaskierung und Auditing
Einrichtung von Überwachungssystemen, Validierungsleitlinien und Datenqualitätsprüfungen
4
Prüfung und Einsatz
Testen der Leistung, Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität von Datengewebe
Ermittlung von Engpässen und Behebung von Problemen
Überprüfung des Benutzerzugangs und der Berechtigungen sowie der Datenwiederherstellungsmechanismen
Einrichten von Überwachungsinstrumenten
5
Aktivitäten nach der Markteinführung
Überwachung der Einhaltung der Data Governance
Kommunikation der Vorteile der Data Fabric an Geschäfts- und Datenteams, um die Mitarbeiter zu ermutigen, sie für ihre datenbezogenen Aufgaben zu nutzen
Erstellung einer Dokumentation mit Richtlinien für die kontrollierte und koordinierte Nutzung von Datenträgern durch bestehende und neue Mitarbeiter
Förderung des regelmäßigen und bedarfsgerechten Wissensaustauschs durch Schulungen und Workshops, um die Akzeptanz bei den Nutzern nach der Einführung zu erhöhen
Einholen von Nutzerfeedback, um Ineffizienzen und Hindernisse bei der Einführung zu erkennen
Die wichtigsten Plattformen für Data-Fabric-Lösungen
- Über 150 Konnektoren für Datenquellen vor Ort und in der Cloud
- Eine einheitliche Multi-Cloud-Data-Lake-Konnektivität, die Daten in jedem Format unterstützt
- Datenabkürzungen, Virtualisierung und Spiegelungsfunktionen
- Native Integration mit dem Microsoft 365-Ökosystem
- KI-gesteuerte Copilot-Unterstützung für die Erstellung von Berichten, Datenerklärungen und die Zusammenfassung von Erkenntnissen
- KI-gestützte Einblicke und Grafiken, die in Microsoft 365-Anwendungen integriert sind
- Automatisierte Lösungsbereitstellung mit AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)
- Hot-, Warm- und Cold-Storage-Ebenen
- Ein Null-Vertrauens-Ansatz mit fein abgestuften attributbasierten Zugriffskontrollen (ABAC) und einer modernen Architektur für Identitäts-, Berechtigungs- und Zugriffsmanagement (ICAM)
- Data Governance im großen Maßstab, sichere Identitätsaggregation und Datenzugriffsregelung auf Spalten-, Zeilen- und Zellenebene
- Bereitstellung mehrerer Verfügbarkeitszonen (AZ) mithilfe von Elastic Load Balancers, die hohe Verfügbarkeit und Fehlertoleranz gewährleisten
- Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung mit TLS und client-seitiger Verschlüsselung
- Unterstützung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen
- Native Integration mit Google-Diensten, z. B. BigQuery, Dataproc Metastore und Data Catalog, sowie mit Open-Source-Tools wie Apache Spark und Presto
- Datenexplorations-Workbench, Data Lineage, Datenqualität und Datenprofilierungsfunktionen
- Datenorganisationsfunktionen (See, Zone, Asset-Setup)
- Hochspezifische Zugriffskontrolle, einschließlich Kontrollen auf Zeilen- und Spaltenebene, Maskierung von Spaltendaten, um bestimmte Informationen für Benutzergruppen auszublenden, sowie die Möglichkeit, IAM-Berechtigungen zu konfigurieren und weiterzugeben
- Generative, KI-gestützte Einblicke und semantische Metadatensuche zum Auffinden von Daten in der menschlichen Sprache
- Integrierte Datenintelligenz, Geschäftsglossar und globale, facettierte Suche zur Automatisierung von Datenerkennung, Klassifizierung und Metadatenanreicherung
Starten Sie jetzt Ihr Data Fabric-Projekt
Erstellen Sie eine robuste Data-Fabric-Lösung mit Itransition
Itransition bietet umfassende Datenmanagement-Services und entwickelt kundenspezifische Lösungen für Datenintegration, -verwaltung, -speicherung, -analyse und -visualisierung, die Unternehmen dabei helfen, Daten für fundierte Geschäftsentscheidungen zu sammeln, zu verbinden und darauf zuzugreifen.
Business Intelligence
Wir liefern robuste Business-Intelligence-Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, verschiedene Arten von Unternehmensdaten zu konsolidieren und sie durch anpassbare Dashboards und rollenspezifische Berichte zu visualisieren.
Data Warehousing
Unsere Entwickler erstellen Data Warehouses und andere Speicherlösungen, um Daten zu integrieren und in einem konsistenten und organisierten Format für Abfragen und Analysen zu halten.
Datenanalytik
Wir liefern leistungsstarke Analyselösungen und integrieren sie in Ihre Geschäftsumgebung, damit Sie Unternehmensdaten analysieren, Was-wäre-wenn-Szenarien erstellen und kommende Trends vorhersagen können.
Datenverwaltung
Wir unterstützen Unternehmen bei der Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Sicherstellung ihrer hohen Qualität bis hin zur Migration, Visualisierung, Verwaltung und dem Schutz von Datenbeständen vor Cyberangriffen und Datenverletzungen.
Optimieren Sie Datenintegration und -management mit Data Fabric
Das Data-Fabric-Konzept erweist sich als optimale Lösung für moderne datengesteuerte Unternehmen, da es ihnen
die Verwaltung von Datenbeständen unabhängig von deren Größe, Art und Standort ermöglicht. Die Implementierung
der Data-Fabric-Architektur ist jedoch ein zeit- und ressourcenaufwändiges Unterfangen, dessen Erfolg von der
Reife Ihres Daten-Ökosystems, dem Umfang Ihrer Datenmanagement-Strategie und dem Ihnen zur Verfügung stehenden
technischen Know-how abhängt.
Die Experten von Itransition sorgen für einen reibungslosen Ablauf Ihres Data-Fabric-Projekts, indem sie den am besten
geeigneten Technologie-Stack vorschlagen und die Data Fabric entsprechend Ihren Anforderungen implementieren, um
die Datenintegrations- und -bereitstellungsprozesse zu erweitern und zu automatisieren. Mit der von Itransition entwickelten
Data Fabric können Sie Datensilos beseitigen und den Datenzugriff demokratisieren, um eine ganzheitliche Sicht auf
Ihre Unternehmensinformationen zu schaffen.
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FAQs
Die Data Fabric-Architektur ist ein Designansatz für Datenmanagement und Datenintegration, der Metadaten nutzt, um Datenpipelines, lokale, Cloud-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen sowie Edge-Device-Plattformen zu integrieren und Daten unabhängig von ihrem Standort, Typ und Volumen anzuzeigen und zu verwalten.
Ein Data Lake und ein Data Warehouse sind Speicher-Repositories, die Daten aus verstreuten Quellen aufnehmen und integrieren. Sie unterscheiden sich durch die Art der Daten, die sie speichern. Ein Data Warehouse ist für strukturierte Daten konzipiert, während ein Data Lake unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten unterstützt. Data Fabric vs. Data Lake oder Data Fabric vs. Data Warehouse ist keine Entweder-oder-Entscheidung. Eine Data Fabric ist ein umfassenderes Konzept für die Datenverwaltung und -integration, das unterschiedliche Datenquellen, einschließlich Data Lakes und Data Warehouses, miteinander verbindet, um eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensdaten zu erhalten.
Datenvirtualisierung ist eine Technologie, die einer Data-Fabric-Lösung zugrunde liegt und eine Datenabstraktionsschicht schafft. Sie ermöglicht es der Data Fabric, die erforderlichen Metadaten zu integrieren und den Benutzern, die Daten in Echtzeit anzuzeigen und mit ihnen zu interagieren, ohne sie physisch aus verschiedenen Quellen zu bewegen. Dank der Datenvirtualisierung gewährleistet die Data Fabric eine umfassende Data Governance und Sicherheit.
Ein Data-Fabric-Konzept setzt auf ein zentralisiertes Datenmanagement und bietet spezielle Funktionen, die einen zuverlässigen Datenzugriff, eine Konsolidierung, Speicherung und einen unternehmensweiten Austausch ermöglichen. Bei einem Data Mesh hingegen liegt der Schwerpunkt auf dezentralem Eigentum, wobei die verschiedenen Geschäftsbereiche für das Hosting, die Vorbereitung und die Bereitstellung ihrer eigenen Datenprodukte verantwortlich sind und Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten und ihrer Bedürfnisse unabhängig treffen.
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