Die Digitalisierung Ihres Unternehmens kann erst dann vollständig sein, wenn Sie isolierte Geschäftsdaten in einer Datenstruktur zusammenführen, die Ihnen dabei hilft, die Risiko-, Governance- und Datenschutzrichtlinien einzuhalten und gleichzeitig Daten effizient zu verarbeiten.
Unternehmen mit verschiedenen Teams und Abteilungen sammeln und verwalten ihre Daten. Auch Data Governance und Datenschutzauflagen verhindern die Zusammenführung verschiedener öffentlicher oder privater Daten.
Was könnte dann die Lösung für eine wirklich zentralisierte und digitalisierte Datenverarbeitung sein? Hier kommt das Gewebe der Daten ins Spiel. Lesen Sie weiter, um es von Grund auf zu verstehen. Es wird Ihnen helfen, die richtige Entscheidung beim Kauf eines Data Fabric-Tools zu treffen.
Was ist Data Fabric?
Mesh Data Network oder Data Fabric ist laut einem Bericht von Gartner einer der zehn wichtigsten Technologietrends des Jahres 2019. Experten aus den Bereichen Analytik und Datentechnologie schwören darauf als zukunftsfähiges Datenmanagement-Tool für Technologie-Startups, kleine und mittlere Unternehmen und Konzerne.
Es gilt als informationstechnische Umgebung mit einer einheitlichen Architektur, die verschiedene Datenquellen mit Geschäftsanwendungen verbindet. Am Backend wird ein leistungsstarker Agent mit künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt. Die KI wird Daten sicher analysieren und einem Vertriebsmitarbeiter, einem Kundenbetreuer oder einem Geschäftsleiter nur die Daten präsentieren, die er wissen muss.
Aus der Vogelperspektive sieht das Mesh-Datennetzwerk wie ein virtuelles Gewebe aus, in dem verschiedene Datenspeicher- und Rechensysteme miteinander verbunden sind und Informationen austauschen.
Der Zweck von Data Fabric
Die Hürden der verschiedenen Geschäftsanwendungen, Zeit, Platz, Datenspeicherung, Datenabrufmethoden, Datensicherheitsprotokolle usw. sind die Makro-Engpässe, die das Unternehmen aus dem Tritt bringen. Diese Kontrollmechanismen helfen Ihrem Unternehmen auch, vertrauliche Daten zu schützen. Daher können Sie diese weder abschaffen noch unverändert beibehalten.
Hier brauchen Sie ein Mesh-Datennetzwerk. Eine Autobahn, die den Weg für Daten aus verschiedenen Einrichtungen, Geschäftsanwendungen, Außenstellen, Ladengeschäften, Servern und vielem mehr frei macht. Außerdem können diese Daten strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sein. Ganz zu schweigen davon, dass unterschiedliche Daten mit unterschiedlichen Sicherheitsrichtlinien einhergehen.
Aber der Endbenutzer, z.B. ein Kunde, ein Vertriebsmitarbeiter, ein Support-Mitarbeiter oder ein Manager, muss all dies nicht verstehen. Sie benötigen lediglich einen sicheren Zugang zu den Daten, um ihre Aufgaben zu erledigen. Data Fabric wird dies durch Automatisierung, KI und maschinelles Lernen (ML) erfüllen.
Andere bemerkenswerte Zwecke sind:
- Verbindung zu allen Geschäftsdatenquellen über Container und Konnektoren
- Bietet Funktionen zur Datenintegration und -aufnahme in den Speicher, in Apps usw
- Funktioniert als Hochgeschwindigkeits-Dateninfrastruktur für Big Data-Analysen
- Bringt Datenkonsumenten und -quellen in einem Mesh-Netzwerk zusammen
- Bietet hybride Datenoperationen zwischen Private Cloud, Public Cloud, Multi-Cloud, On-Premise und Bare Metal Workstations
Ein Rettungstool für Datenmanagement-Herausforderungen
Unternehmen verbringen mehr Zeit mit dem Entscheiden und Genehmigen von Daten als mit deren Verarbeitung. Mitarbeiter gehen Hunderte von E-Mail-Threads durch, bevor sie die Freigabe für die Datenverarbeitung erhalten.
Das ist eine ernsthafte Bedrohung für die Produktivität zukunftsfähiger Unternehmen. Aber Data Fabric kann Unternehmen auf folgende Weise retten:
- Eine einzige Plattform für den Zugriff, die Übermittlung, die Aufbewahrung und die Analyse jeder Art von Daten.
- Obwohl jeder im Unternehmen bis zu einem gewissen Grad auf die Daten zugreifen kann, werden alle Richtlinien zur Data Governance und Regulierung eingehalten.
- Machen Sie Daten vertrauenswürdiger und leichter verdaulich, indem Sie KI in die Lage versetzen, Daten zu verarbeiten, bevor Menschen auf sie zugreifen.
- Ermöglichen Sie die Kommunikation von Maschine zu Maschine oder das Internet der Dinge (IoT), um menschliche Eingriffe in sensible Daten zu reduzieren.
- Einfache Anpassung an die Zunahme und Abnahme von Anwendungen, Kundenanfragen, internen Datenzugriffstickets, den plötzlichen Zustrom großer Marketingdaten usw.
- Reduzieren Sie den Bedarf und die Abhängigkeit Ihres Unternehmens vom Hosten älterer Infrastrukturen und senken Sie so die Kosten.
- Nutzen Sie die Cloud-Technologie optimal, indem Sie alle Arten von digitalen Datenquellen an einem Ort zusammenführen, der durch strenge KI-Algorithmen geschützt ist.
Letztlich erhalten die Mitarbeiter an der Frontlinie schneller Daten in ihren CRMs und können Kundenanfragen schnell bearbeiten. Das wiederum erhöht das Vertrauen der Kunden in Ihr Unternehmen und die Zufriedenheit.
Vorteile von Data Fabric
Verstärkt das agile DevOps-Modell
Agile Software- oder Produktentwicklungsprojekte können stark unter intermittierenden Datenverarbeitungsproblemen leiden. Wenn Sie ein Mesh-Datennetzwerk-Tool einsetzen, können Sie praktisch alle Datenausfallzeiten beseitigen.
Einhaltung der Data Governance
Die zugrunde liegende KI und ML können dabei helfen, Datenschutz- und Governance-Richtlinien durchzusetzen. Derselbe KI-Algorithmus wird angeforderte Daten verarbeiten und sie einem Mitarbeiter gemäß den Unternehmensrichtlinien präsentieren.
Skalierbarkeit
Managed Service Provider (MSPs) können Ihren Datenverarbeitungsbedarf sofort nach oben oder unten skalieren.
Verwaltung von Metadaten
Ein Datenanalysekatalog enthält Datenquellen, Assets und Metadaten. Durch die Einsicht in die Metadaten können KIs die angeforderten Daten schneller abrufen.
Fehlererkennung
KI kann Datenbeschädigungen, Integritätsprobleme und Fehler erkennen, bevor Ihr Unternehmen Umsatzeinbußen erleidet.
Rollenbasierter Zugriff
Mitarbeiter können verarbeitete Daten je nach ihrer Sicherheitsfreigabe innerhalb des Unternehmens anfordern.
Abschaffung von Datensilos
Datensilos können das Unternehmen nicht mehr bedrohen, wenn Data Fabric alle Daten auf eine verschlüsselte Datenautobahn bringt. Teams können von jeder Abteilung aus auf legitime Daten zugreifen, ohne durch Reifen zu springen.
Datenintegration
Data Fabric und die zugrunde liegende KI ermöglichen die sofortige Datenintegration mit Echtzeit-Software wie CRM, ERP, Kunden-Apps, Agenten-Apps usw.
Hochqualitative Daten
Intelligente Algorithmen eines Mesh Data Network-Tools analysieren stets alle Datenquellen. Daher können die Mitarbeiter den eingegebenen Daten vertrauen, ohne sie von Vorgesetzten validieren zu lassen.
Die Architektur der Data Fabric
Ein Mesh-Datennetzwerk muss eine bessere Zugänglichkeit der Daten gewährleisten, ohne die Qualität und Sicherheit zu beeinträchtigen. Daher sollte eine standardmäßige Data Fabric-Architektur die folgenden Komponenten umfassen:
Datenkatalog
Ein Datenkatalog ist eine organisierte Form aller Geschäftsdaten. Benutzer können auf solche Kataloge zugreifen, um die Informationen zu finden, die sie zur Erledigung ihrer Aufgaben benötigen. Der Datenkatalog hat die folgenden Unterkomponenten: Metadaten und Knowledge Graph.
KI und ML-basierte Automatisierung
Multiple KI sollte im Zentrum der Datenstruktur stehen, die alle Abfrageauflösungen, Datenqualitätskontrollen, Sicherheitsüberprüfungen usw. übernimmt.
Datenintegration und -transport
Datengeflechte integrieren Daten aus allen Quellen wie Servern vor Ort, Cloud-Speicher, Laptops der Mitarbeiter usw. Es sollte Datenkonnektoren geben, die Informationen mit einem entfernten Computer oder Transporter verbinden, um die Daten durch das Datengeflecht zu bewegen.
Wie man Data Fabric implementiert
Das hängt ganz davon ab, welche Art von Unternehmen Sie sind und welche Bedürfnisse Sie haben. Aufgrund der unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen gibt es keine Einheitslösung für die Implementierung von Mesh-Datennetzen. Es gibt jedoch einige gemeinsame Merkmale oder Schichten der Data Fabric-Architektur.
Datenverwaltung: Diese Schicht dient der Datensicherheit und -verwaltung.
Dateneingabe: Diese Schicht beginnt damit, alle Cloud-Daten zusammenzufügen und gleichzeitig festzustellen, wie die strukturierten und unstrukturierten Daten miteinander verbunden sind.
Datenverarbeitung: Sie stellt sicher, dass die relevanten Daten bei der Datenextraktion verfügbar sind.
Datenanordnung: Diese Schicht umfasst die Ausführung von Aufgaben, einschließlich der Sammlung von Daten aus Silos, der Datenstrukturierung, der Datenbereinigung, der Integration und der Transformation, um nutzbare Daten zu erstellen.
Datenerfassung: Sie ermöglicht es Ihnen, Daten durch die Integration verschiedener Quellen zu sammeln. Dies ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit.
Datenzugriff: Diese Schicht ist der Datennutzung gewidmet. Gleichzeitig hilft diese Schicht beim Zugriff auf relevante Daten durch Datenvisualisierungstools oder Anwendungs-Dashboards.
Data Fabric-Prinzipien
Die Idee von Mesh-Datennetzwerken besteht darin, verteilte und unterschiedliche Datenbestände von Unternehmen in jeder Branche zu vereinheitlichen. Darüber hinaus kombiniert es End-to-End-Datenverwaltungsprozesse als einheitliche Datenverwaltungsplattform.
Data Fabric erreicht diese Ziele, indem es sich die folgenden Datenverwaltungsprinzipien zunutze macht:
- Datenermittlung
- Datenkuratierung
- Datenorganisation
- Modellierung von Daten
- Qualitätskontrollen
- Orchestrierung von Silo-Daten
- Integration von Daten
- Daten-Governance
Data Fabric-Funktionen
Endlose Auflösung von Datenabfragen
Mesh-Datennetzwerke stützen sich auf Hochgeschwindigkeits-Internet, Solid-State-Laufwerke und Supercomputer, um angeforderte Daten ständig und ohne Ausfallzeiten abzurufen.
Endlose Datenintegration, Entdeckung und Katalogisierung
Die primäre KI, die für die Datenverwaltung innerhalb des Netzes verantwortlich ist, muss Tag und Nacht arbeiten, um neue Rohdaten zu akzeptieren, zu analysieren, zu katalogisieren und in Geschäftsanwendungen zu integrieren.
Passive und aktive Metadaten
Aktive Metadaten sind Informationen wie Datenqualität, Datennutzung, aktueller Bearbeiter usw. Passive Metadaten hingegen sind statische Daten, die der Autor einstellt. Data Fabric AI ändert diese ständig, um den Aufwand für die manuelle Datenexploration oder -aufbereitung zu verringern.
Flexibilität
Die Data Fabric ist äußerst flexibel und akzeptiert Änderungen, wann immer Ihr Unternehmen sie benötigt.
Beliebte Data Fabric Tools
Die Implementierung eines Datennetzes ist mit intelligenter Software mühelos. Es gibt eine ganze Reihe davon, aber die folgenden sind für kleine und mittlere Unternehmen geeignet:
Atlan
Atlan ist eine leistungsstarke, aber einfache Active Metadata-Plattform und ein Datenarbeitsbereich, mit dem Sie problemlos auf Daten aus beliebigen Quellen zugreifen können. Es fungiert als moderner Datenkatalog für Ihre Anforderungen an die Datenstruktur. Die Plattform bietet Lösungen für alles, was mit Daten zu tun hat, einschließlich Katalogisierung, Profiling, Discovery, Qualität, Governance, Exploration und Integration.
Sie verfügt über eine Oberfläche, die der Google-Suche ähnelt, und ein umfangreiches Geschäftsglossar, in dem Sie nach dem Verständnis Ihrer Daten suchen können. Unternehmen können Gesten wie granulare Governance und Zugriffskontrollen nutzen, um die Datennutzung in einem Ökosystem zu verwalten.
Außerdem unterstützt Atlan die Integration mit Anwendungen wie Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker und Tableau.
K2View
Wenn Sie auf der Suche nach einer Plattform mit durchgängiger Data-Fabric-Funktionalität sind, sollten Sie sich für K2View entscheiden. Diese Datenproduktanwendung unterstützt Sie in allen Phasen des Mesh-Datennetzwerks, einschließlich Datenintegration, Vorbereitung, Datenorchestrierung und Pipelining.
Mit ihrer Hilfe können Unternehmen die anspruchsvollsten Data-Fabric-Architekturen in der Cloud, vor Ort und in hybriden Umgebungen realisieren. Infolgedessen wird die menschliche Datenverwaltung reduziert, da die Bereitstellung von Data Fabric einfacher wird. Es kann Daten aus verschiedenen Quellen vereinheitlichen und über eine Pipeline an Zielsysteme für Datenintegrität weiterleiten.
Mit K2View können Sie im Handumdrehen Data Lakes und Data Warehouses erstellen, die Sie sofort analysieren können. Selbst wenn Sie keine Erfahrung mit Kodierung haben, können Sie die Bewegung und Umwandlung von Daten von der Quelle zum Ziel kontrollieren.
Unternehmen können sogar die konfigurierbaren Regeln dieser Plattform nutzen, um den Datenzugriff, die Synchronisierung und die Sicherheit zu kontrollieren. Darüber hinaus eignet sie sich für die Automatisierung von Datenservices mit einem einfach zu bedienenden Framework.
Talend
Talend ist eine Data-Fabric-Plattform, die einen gesunden Zugang zu Daten gewährleistet und Ihnen dabei hilft, den Geschäftswert zu steigern. Jedes Unternehmen muss kompromisslose und vollständige Daten verwalten, um deren Nutzbarkeit, Integrität, Verfügbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Mit dieser Anwendung können Unternehmen ihre Daten in einem guten Zustand halten, indem sie das Risiko minimieren.
Talend ist eine einheitliche Plattform für zuverlässige und zugängliche Daten, die Governance, Integration und Integrität bietet. Mit Hilfe der Service-Infrastruktur und des Partner-Ökosystems kann es gesunde Daten liefern. Hier können Sie Ihre benötigten Daten durch Dokumentation und Kategorisierung entdecken.
Da die Daten automatisch in Echtzeit bereinigt werden, besteht keine Gefahr, dass schlechte Daten in Ihr System gelangen. Unternehmen können mit diesem Tool, das die Einhaltung von Vorschriften gewährleistet und Risiken reduziert, ihre Produktivität steigern und Geld sparen.
Mit der Anwendungs- und API-Integration können Sie Ihren Kunden ein besseres Erlebnis bieten. Diese gewährleisten auch Selbstbedienungsfunktionen für den internen und externen Austausch vertrauenswürdiger Daten.
Incorta
Incorta ist eine Self-Service-Datenanalyseplattform, mit der Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen können, um zu geringeren Kosten Erkenntnisse zu gewinnen. Die Lösung bietet Ihnen ein agileres Datenerlebnis, damit Sie zeitnahe und fundierte Entscheidungen treffen können.
Sie nutzt In-Memory-Analysen und Direct Data Mapping-Funktionen, um eine noch nie dagewesene Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bei der Datenspeicherung und -verwaltung zu erreichen. Selbst wenn Sie Ihre Daten aus mehreren Ressourcen analysieren möchten, kann Incorta durch flexibles Data Pipelining echte geschäftliche Agilität gewährleisten.
Darüber hinaus unterstützt es Sie bei der Datenerfassung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation von Daten aus Geschäftsanwendungen. Mit der nativen Visualisierungsfunktion können Sie Geschäftsdaten originalgetreu darstellen.
Fazit
Data Fabric ist die nächste Generation der Architektur zur Speicherung, Verarbeitung, Aufbewahrung und Verwaltung von Daten. Obwohl es sich dabei um eine zukunftsweisende Anwendung der IT handelt, nutzen viele digitale Unternehmen bereits Data Fabric-Tools, um ihre Mitarbeiter auf die Zukunft vorzubereiten.
Ganz zu schweigen davon, dass kleine Unternehmen, mittelständische Betriebe und Startups am meisten von dieser Technologie profitieren können, da sie sich keine Verzögerungen im Arbeitsablauf aufgrund von Genehmigungen und Prüfungen leisten können. Besuchen Sie eines oder alle der oben genannten Tools, um sich über deren Angebote zu informieren und herauszufinden, wie diese Funktionen Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bieten können.
Ihr RevOps-Geschäftsmodell kann weitgehend von Data Fabric profitieren. Erfahren Sie hier mehr über Tools für den Bereich Revenue Operations (RevOps).