Data Fabric
Data Fabric ist ein End-to-End-Konzept für Datenmanagement. Es unterstützt die Integration unterschiedlicher und heterogener Datenpipelines, Dienste und Umgebungen durch Automatisierung. Data Fabric ermöglicht eine Kombination verschiedener Datenintegrationsstile. Es nutzt aktive Metadaten, Knowledge Graphs, Semantik und ML, um das Design und die Bereitstellung von Datenintegration zu verbessern. (Quelle: Gartner®)
Das Hauptziel von Data Fabric ist die Unterstützung eines flexiblen, agilen und schnellen Datenmanagements für moderne Anwendungen und Analysen, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden oder wie sie strukturiert sind.
Vorteile von Data Fabric
- Daten im gesamten Unternehmen gemeinsam nutzen
- Komplexe Datenprobleme lösen
- Daten werden unabhängig vom Anwendungs-/Plattformtyp verwaltet
- Auf Daten in einer heterogenen Datenumgebung nahtlos zugreifen und Daten austauschen
- Datenmanagement flexibler, skalierbarer und effizienter gestalten
- Entscheidungsfindung und Transparenz verbessern
Muss ich von Data Fabric zu Data Mesh wechseln?
Der Hype um Data Mesh nimmt weiter zu. Innovative Unternehmen versuchen, diesen Ansatz in ihre Datenmanagementsysteme zu implementieren. Die Frage, die sich stellt, ist: Was ist mit der Datenarchitektur, die wir bereits im Einsatz haben? Müssen wir uns jetzt von Data Fabric verabschieden? Wie Gartner® im Hype Cycle for Data Management 2023 feststellt, befinden sich mehrere Technologien und Disziplinen rund um zukünftige Datenarchitekturen in einer Abwärtsspirale: DataOps, Data Fabric, aktives Metadatenmanagement und fortschrittliche Lösungen für Datenkatalogisierung und Metadatenmanagement sind scheinbar so schnell veraltet, wie sie entstehen. Damit ist jedoch nicht gemeint, dass Data Fabric heute weniger gut funktioniert. Vielmehr geht Gartner® davon aus, dass die Funktionen von Data Fabric mit denen von Data Mesh zusammenwachsen werden.
Das Ziel beider Ansätze ist im Grunde das gleiche: Mehr Unternehmensdaten besser nutzen.
Auch wenn man meinen könnte, dass Data Mesh und Data Fabric gegensätzliche Ansätze sind, verfolgen sie letztlich dasselbe Ziel: das Datenmanagement zu verbessern. Data Mesh setzt auf dezentrale Verantwortung und Zusammenarbeit. Data Fabric zielt auf eine einheitliche Infrastruktur und Datenintegration ab. – Quelle
Unterschiede zwischen Data Mesh und Data Fabric
Data Mesh und Data Fabric sind Konzepte zur Bewältigung der Herausforderungen in modernen Datenlandschaften, insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Komplexität und Größe von Unternehmen. Obwohl sich einige Prinzipien überschneiden, unterscheiden sich Data Mesh und Data Fabric in Ansatz und Fokus.
Ob Sie sich für Data Fabric, Data Mesh oder eine Mischung aus beiden entscheiden, hängt letztendlich von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen ab – und davon, welche Architekturen und Technologien Sie bereits einsetzen. Bei Data Mesh geht es um ein Überdenken der organisatorischen Strukturen und Verantwortlichkeiten rund um die Daten, bei Data Fabric hingegen um die Schaffung einer einheitlichen technologischen Ebene für den Datenzugriff und die Datenintegration.
Unabhängig davon, welche Datenarchitektur Sie bevorzugen oder bereits im Einsatz haben, der AI-gestützte Data Product Builder ergänzt Ihr bestehendes Technologie-Ökosystem. Er ermöglicht Ihrem Team, nutzbare Datenprodukte schneller zu verbinden, zu erkennen, aufzubereiten, auf Qualität zu prüfen und bereitzustellen.
Kundengeschichte mit SCHOTT:
Erfahren Sie, wie SCHOTT von seiner zentralisierten Architektur abrückte und Data Mesh mit One Data implementierte.
Mehr erfahreneBook Data Mesh: So können Unternehmen Datenschätze heben
In diesem eBook erhalten Sie einen Überblick über die Grundlagen von Data Mesh: Die Prinzipien, die Implementierung sowie die technischen Grundlagen.
Mehr erfahrenMarco Polo - Road to Data Products Workshop
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Workshop buchenGartner® Artikel
Data Fabric Architecture ist der Schlüssel zur Modernisierung des Datenmanagements und der Datenintegration – D&A-Führungskräfte sollten die wichtigsten Säulen der Data Fabric Architecture verstehen, um eine maschinengestützte Datenintegration zu realisieren.
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