Tools zur Datenverwaltung begannen ursprünglich mit Datenbanken und haben sich mit dem Auftreten immer komplexerer Geschäftsprobleme zu Data Warehouses und Data Lakes in Clouds und lokalen Umgebungen weiterentwickelt. Der Betrieb von Workloads in Data Warehouses und Data Lakes ist für Unternehmen jedoch leistungs- und kostenineffizient und die Ausführung von Analysen und KI-Anwendungsfällen ist beschränkt.
Das Aufkommen neuer Open Source-Technologien und der Wunsch, die Datenduplizierung und komplexe ETL-Pipelines zu reduzieren, führen zu einem neuen architektonischen Ansatz, der als Data Lakehouse bekannt ist. Er bietet die Flexibilität eines Data Lake, kombiniert mit der Leistung und Struktur eines Data Warehouse, und wird ergänzt durch gemeinsam genutzte Metadaten und integrierte Governance, Zugriffskontrollen und Sicherheit.
Allerdings ist für den Zugriff auf alle diese nun optimierten und durch das Lakehouse lokal im Unternehmen verwalteten Daten eine Data Fabric erforderlich, um die Datenverwaltung zu vereinfachen und den globalen Zugriff zu gewährleisten. Eine Data Fabric hilft Ihnen, das Potenzial Ihrer Daten optimal zu nutzen, den Datenaustausch zu fördern und Dateninitiativen zu beschleunigen. Dies geschieht durch die Automatisierung der Datenintegration, die Einbettung von Governance und die Vereinfachung der Self-Service-Datennutzung, wie es Speicher-Repositorys nicht tun.
Eine Data Fabric ist der nächste Schritt in der Entwicklung dieser Tools. Mit dieser Architektur können Sie die verteilten Datenspeicher-Repositorys, in die Sie bereits investiert haben, weiterhin nutzen und gleichzeitig die Datenverwaltung vereinfachen.