Die Digitalisierung Ihres Unternehmens kann nicht abgeschlossen sein, bis Sie isolierte Geschäftsdaten in einer Datenstruktur zusammenführen, die Ihnen hilft, Risiko-, Governance- und Datenschutzrichtlinien einzuhalten und Daten dennoch effizient zu verarbeiten.
Organisationen mit unterschiedlichen Teams und Abteilungen sammeln und verwalten ihre Daten. Data Governance und Datenschutzbeschränkungen stoppen auch die Zusammenführung verschiedener öffentlicher oder privater Daten.
Was könnte dann die Lösung für eine wirklich zentralisierte und digitalisierte Datenverarbeitung sein? Hier kommt die Datenstruktur. Lesen Sie weiter, um es von innen heraus zu lernen. Es hilft Ihnen, beim Kauf eines Data-Fabric-Tools die richtige Entscheidung zu treffen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Data Fabric?
Mesh-Datennetzwerke oder Data Fabrics sind laut einem Gartner-Bericht einer der zehn wichtigsten Technologietrends des Jahres 2019. Experten aus den Bereichen Analytik und Datentechnologie schwören darauf, dass es das zukunftsfähige Datenmanagement-Tool für Technologie-Startups, kleine und mittlere Unternehmen und Konzerne ist.
Es gilt als IT-Umgebung mit einheitlicher Architektur, die verschiedene Datenquellen mit Business-Apps verbindet. Am Backend wird es einen leistungsstarken Agenten für künstliche Intelligenz (KI) geben. Die KI analysiert Daten sicher und präsentiert nur die wichtigsten Daten einem Vertriebsmitarbeiter, Kundenbetreuer oder Geschäftsführer.
Aus der Vogelperspektive sieht das Mesh-Datennetzwerk wie ein virtuelles Gewebe aus, auf dem verschiedene Datenspeicher- und Rechensysteme miteinander verbunden sind und Informationen austauschen.
Der Zweck von Data Fabric
Die Hürden verschiedener Business-Apps, Zeit, Platz, Datenspeicherung, Datenabrufmethoden, Datensicherheitsprotokolle usw. sind die Makro-Engpässe, die das Unternehmen nach hinten ziehen. Diese Checks and Balances helfen Ihrem Unternehmen auch dabei, vertrauliche Daten zu schützen. Daher können Sie diese weder abschaffen noch so lassen, wie sie sind.
Hier benötigen Sie ein Mesh-Datennetz. Eine Autobahn, die Platz für Daten aus verschiedenen Einrichtungen, Geschäftsanwendungen, Außenstellen, Ladenfronten, Servern und vielem mehr macht. Außerdem können diese Daten strukturiert, halbstrukturiert und roh sein. Ganz zu schweigen davon, dass unterschiedliche Daten mit unterschiedlichen Sicherheitsrichtlinien verbunden sind.
Aber der Endbenutzer, wie ein Kunde, Vertriebsmitarbeiter, Support-Führungskräfte und Manager, muss all dies nicht verstehen. Sie benötigen lediglich sicheren Zugriff auf Daten, um ihre Aufgaben zu erledigen. Data Fabric wird dies durch Automatisierung, KI und maschinelles Lernen (ML) erfüllen.
Andere bemerkenswerte Zwecke sind:
- Verbindet sich über Container und Konnektoren mit allen Geschäftsdatenquellen
- Bietet Datenintegrations- und Erfassungsfunktionen innerhalb des Speichers, Apps usw
- Funktioniert als Hochgeschwindigkeits-Dateninfrastruktur für Big-Data-Analysen
- Bringt Datenkonsumenten und -quellen in ein Mesh-Netzwerk
- Bietet hybride Datenoperationen zwischen Private Cloud, Public Cloud, Multi Cloud, On-Premise und Bare-Metal-Workstations
Unternehmen verbringen mehr Zeit damit, Daten zu entscheiden und zu genehmigen, als sie zu verarbeiten. Mitarbeiter durchlaufen Hunderte von E-Mail-Threads, bevor sie Genehmigungen für die Datenverarbeitung erhalten.
Es ist eine ernsthafte Bedrohung für die Produktivität zukunftsfähiger Unternehmen. Aber Data Fabric kann Unternehmen auf folgende Weise retten:
- Single-Window-Plattform für den Zugriff, die Übermittlung, die Aufbewahrung und die Analyse aller Arten von Daten.
- Obwohl jeder im Unternehmen bis zu einer bestimmten Ebene auf Daten zugreifen kann, werden alle Richtlinien zur Datenverwaltung und -regulierung eingehalten.
- Machen Sie Daten vertrauenswürdiger und leichter verdaulich, indem Sie KIs ermöglichen, Daten zu verarbeiten, bevor Menschen darauf zugreifen.
- Ermöglichen Sie die Kommunikation von Maschine zu Maschine oder über das Internet der Dinge (IoT), um menschliche Eingriffe in sensible Daten zu reduzieren.
- Einfache Anpassung an die Zunahme und Abnahme von Bewerbungen, Kundenanfragen, internen Datenzugriffstickets, dem plötzlichen Zufluss riesiger Marketingdaten usw.
- Reduzieren Sie die Anforderungen und Abhängigkeiten des Unternehmens zum Hosten von Legacy-Infrastrukturen und reduzieren Sie so die Kosten.
- Nutzen Sie die Cloud-Technologie optimal, indem Sie alle möglichen digitalen Datenquellen an einem Ort verbinden, der von strengen KI-Algorithmen geschützt wird.
Letztendlich erhält der Frontline-Agent schneller Daten zu seinen CRMs und bearbeitet Kundenanfragen schnell. Dies wiederum erhöht das Vertrauen und die Zufriedenheit der Kunden in Ihr Unternehmen.
Vorteile von Data Fabric
Verstärkt das agile DevOps-Modell
Agile Software- oder Produktentwicklungsprojekte können stark unter zeitweiligen Datenverarbeitungsproblemen leiden. Durch das Onboarding eines Mesh-Datennetzwerk-Tools können Sie praktisch alle Datenausfallzeiten beseitigen.
Einhaltung von Data Governance
Die zugrunde liegende KI und ML können dabei helfen, Datenschutz- und Governance-Richtlinien durchzusetzen. Derselbe KI-Algorithmus verarbeitet die angeforderten Daten und präsentiert sie einem Mitarbeiter gemäß den Unternehmensrichtlinien.
Skalierbarkeit
Managed Service Provider (MSPs) können Ihre Datenverarbeitungsanforderungen sofort vergrößern oder verkleinern.
Metadatenverwaltung
Ein Datenanalysekatalog hostet Datenquellen, Assets und Metadaten. Durch die Anzeige von Metadaten können KIs angeforderte Daten schneller abrufen.
Fehlererkennung
KIs können Datenbeschädigungen, Integritätsprobleme und Fehler erkennen, bevor Ihr Unternehmen Umsatzeinbußen erleidet.
Rollenbasierter Zugriff
Mitarbeiter können verarbeitete Daten abhängig von ihrer Sicherheitsfreigabe innerhalb der Organisation anfordern.
Datensilos abschaffen
Datensilos können das Unternehmen nicht mehr bedrohen, wenn Data Fabric alle Daten auf einer verschlüsselten Datenautobahn bringt. Teams können auf legitime Daten aus jeder Abteilung zugreifen, ohne durch Reifen zu springen.
Datenintegration
Data Fabric und die zugrunde liegende KI ermöglichen eine sofortige Datenintegration mit Echtzeit-Software wie CRMs, ERPs, Kunden-Apps, Frontline-Agenten-Apps usw.
Hochwertige Daten
Intelligente Algorithmen eines Mesh-Datennetz-Tools analysieren stets alle Datenquellen. Daher können Mitarbeiter Eingabedaten vertrauen, ohne diese von Vorgesetzten validieren zu müssen.
Die Architektur von Data Fabric
Mesh-Datennetzwerke müssen einen verbesserten Datenzugriff gewährleisten, ohne Kompromisse bei Qualität und Sicherheit einzugehen. Daher sollte eine standardmäßige Data-Fabric-Architektur die folgenden Komponenten aufweisen:
Datenkatalog
Ein Datenkatalog ist eine organisierte Form aller Geschäftsdaten. Benutzer können auf solche Kataloge zugreifen, um die Informationen zu finden, die sie zum Ausführen von Aufgaben benötigen. Der Datenkatalog hat folgende Unterkomponenten: Metadaten und Knowledge Graph.
KI- und ML-basierte Automatisierung
Mehrere KI sollte im Zentrum der Datenstruktur stehen, die alle Abfrageauflösungen, Datenqualitätskontrollen, Sicherheitsprüfungen usw. übernimmt.
Datenintegration und Transport
Data Meshes integrieren Daten aus allen Quellen wie Servern vor Ort, Cloud-Speicher, Mitarbeiter-Laptops usw. Es sollte Datenkonnektoren geben, um Informationen mit einem entfernten Computer oder Transporter zu verbinden, um die Daten durch die Datenstruktur zu bewegen.
So implementieren Sie Data Fabric
Es hängt ganz davon ab, welche Art von Organisation Sie sind und welche Bedürfnisse Sie haben. Aufgrund der unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen gibt es keine Einheitslösung für die Implementierung von Mesh-Datennetzwerken. Es gibt jedoch einige gemeinsame Merkmale oder Ebenen der Data-Fabric-Architektur.
Datenverwaltung: Diese Ebene dient der Datensicherheit und Governance.
Datenaufnahme: Diese Schicht beginnt, alle Cloud-Daten zusammenzufügen, während sie lokalisiert, wie die strukturierten und unstrukturierten Daten verbunden sind.
Datenverarbeitung: Es stellt sicher, dass relevante Daten während der Datenextraktion verfügbar sind.
Datenanordnung: Diese Ebene umfasst die Ausführung von Aufgaben, einschließlich isolierter Datenerfassung, Datenstrukturierung, Datenbereinigung, Integration und Transformation, um nutzbare Daten zu erstellen.
Datenerkennung: Sie können Daten sammeln, indem Sie verschiedene Quellen integrieren. Sie ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit.
Datenzugriff: Diese Ebene ist dem Datenverbrauch gewidmet. Gleichzeitig unterstützt diese Ebene den Zugriff auf relevante Daten über Datenvisualisierungstools oder Anwendungs-Dashboards.
Data-Fabric-Prinzipien
Die Idee von Mesh-Datennetzwerken besteht darin, verteilte und vielfältige Datenbestände von Unternehmen in jeder Branche zu vereinheitlichen. Darüber hinaus kombiniert es End-to-End-Datenverwaltungsprozesse als einheitliche Datenverwaltungsplattform.
Data Fabric erreicht solche Ziele, indem es von den folgenden Datenverwaltungsprinzipien profitiert:
- Datenentdeckung
- Datenpflege
- Datenorganisation
- Datenmodellierung
- Qualitätsprüfungen
- Isolierte Datenorchestrierung
- Datenintegration
- Datenamt
Data-Fabric-Funktionen
Nie endende Auflösung von Datenabfragen
Mesh-Datennetzwerke sind auf Hochgeschwindigkeitsinternet, Solid-State-Laufwerke und Supercomputer angewiesen, um angeforderte Daten ständig und ohne Ausfallzeiten abzurufen.
Endlose Datenintegration, Erkennung und Katalogisierung
Die primäre KI, die für das Datenmanagement innerhalb der Fabric 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 Editor etc. Passive Metadaten hingegen sind statische Daten, die der Autor einstellt. Data Fabric AI ändert diese ständig, um den Aufwand für die manuelle Datenexploration oder -vorbereitung zu reduzieren.
Flexibilität
Die Datenstruktur ist hochgradig flexibel und akzeptiert Änderungen, wann immer Ihr Unternehmen sie benötigt.
Die Implementierung eines vermaschten Datennetzwerks ist mit intelligenter Software mühelos. Es gibt einige, aber die folgenden sind für kleine und mittlere Unternehmen geeignet:
Atlan
Atlan ist eine leistungsstarke, aber einfache aktive Metadatenplattform und ein Datenarbeitsbereich, mit dem Sie einfach auf Daten aus jeder Quelle zugreifen können. Es fungiert als moderner Datenkatalog für Ihre Data-Fabric-Anforderungen. Die Plattform bietet Lösungen für alles, was mit Daten zu tun hat, einschließlich Katalogisierung, Profilerstellung, Erkennung, Qualität, Governance, Exploration und Integration.
Es verfügt über eine Benutzeroberfläche, die wie eine Google-Suchbenutzeroberfläche aussieht, und ein umfangreiches Unternehmensglossar, 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.
Darüber hinaus unterstützt Atlan die Integration mit Anwendungen wie Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker und Tableau.
K2View
Wenn Sie nach einer Plattform mit End-to-End-Data-Fabric-Funktionalität suchen, entscheiden Sie sich für K2View. Diese Datenproduktanwendung unterstützt Sie in allen Phasen des Mesh-Datennetzwerks, einschließlich Datenintegration, -vorbereitung, -orchestrierung und -pipelining.
Mit seiner Hilfe können Unternehmen die anspruchsvollsten Data-Fabric-Architekturen in Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen ermöglichen. Infolgedessen wird die Verwaltung menschlicher Daten reduziert, da die Bereitstellung von Data Fabrics einfacher wird. Es kann Daten aus mehreren Quellen vereinheitlichen und sie an Datenintegritäts-Zielsysteme weiterleiten.
Mit K2View können Sie sofort Data Lakes und Data Warehouses erstellen, die Sie sofort analysieren können. Selbst wenn Sie keine Erfahrung mit Codierung haben, können Sie die Bewegung und Transformation von Daten von der Quelle zum Ziel steuern.
Unternehmen können sogar die konfigurierbaren Regeln dieser Plattform verwenden, um den Datenzugriff, die Synchronisierung und die Sicherheit zu kontrollieren. Darüber hinaus eignet es sich für die Datendienstautomatisierung mit einem benutzerfreundlichen Framework.
Talend
Talend ist eine Data-Fabric-Plattform, die einen reibungslosen Zugriff auf Daten gewährleistet und Ihnen dabei hilft, den Geschäftswert zu steigern. Jedes Unternehmen muss kompromisslose und vollständige Daten verwalten und deren Benutzerfreundlichkeit, Integrität, Verfügbarkeit und Sicherheit gewährleisten. Mit dieser Anwendung können Unternehmen Daten in gutem Zustand halten, indem sie Risiken mindern.
Talend ist eine einheitliche Plattform für zuverlässige und zugängliche Daten, die Governance, Integration und Integrität bietet. Es kann mit Hilfe von Serviceinfrastruktur und Partnerökosystemen gesunde Daten liefern. Hier können Sie Ihre notwendigen Daten durch Dokumentation und Kategorisierung ermitteln.
Da die Daten automatisch in Echtzeit bereinigt werden, besteht keine Chance, dass fehlerhafte Daten in Ihr System gelangen. Unternehmen können mit diesem Tool, das die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet und Risiken reduziert, ihre Produktivität steigern und Geld sparen.
Mit der Anwendungs- und API-Integration können Sie Ihren Kunden bessere Erfahrungen bieten. Diese stellen auch Self-Service-Funktionen für den internen und externen Austausch vertrauenswürdiger Daten sicher.
Inkorta
Incorta ist eine Self-Service-Datenanalyseplattform, mit der Unternehmen ihre Daten voll ausschöpfen können, um Erkenntnisse zu reduzierten Kosten zu gewinnen. Die Lösung bietet Ihnen ein agileres Datenerlebnis, sodass Sie zeitnahe und fundierte Entscheidungen treffen können.
Es verwendet In-Memory-Analysen und Direct Data Mapping-Funktionen, um eine beispiellose Geschwindigkeit und Skalierbarkeit für die Datenspeicherung und -verwaltung zu bieten. Selbst wenn Sie Ihre Daten aus mehreren Ressourcen analysieren möchten, kann Incorta echte geschäftliche Agilität für ein flexibles Daten-Pipelining sicherstellen.
Darüber hinaus hilft es Ihnen bei der Datenerfassung, -verarbeitung, -analyse und -präsentation von Geschäftsanwendungsdaten. Sie können Geschäftsdaten auch mit der nativen Visualisierungsfunktion originalgetreu präsentieren.
Fazit
Data Fabric ist die Architektur der nächsten Generation für Datenspeicherung, -verarbeitung, -aufbewahrung und -verwaltung. Obwohl es sich um eine zukunftsfähige 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, mittlere Unternehmen und Start-ups maximal von dieser Technologie profitieren können, da sie sich Verzögerungen im Arbeitsablauf aufgrund von Genehmigungen und Prüfungen nicht leisten können. Besuchen Sie eines oder alle der oben genannten Tools, um sich über deren Angebote und den Mehrwert dieser Funktionen für Ihr Unternehmen zu informieren.
Ihr RevOps-Geschäftsmodell kann in hohem Maße von Data Fabric profitieren. Erfahren Sie hier mehr über Revenue Operations (RevOps)-Tools.