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Data Fabric
Entwerfen Sie eine Datenarchitektur, die die Datenbereitschaft für generative KI beschleunigt und eine beispiellose Produktivität für Datenteams freisetzt.
Fragmentierte Daten-Stacks, Produktivitätsdruck und die mangelnde Vorbereitung der Daten für generative KI veranlassen Unternehmen, neue Datenstrategien zu evaluieren. Data Fabric wurde entwickelt, um die Leistungsfähigkeit generativer KI zu nutzen und so die Integration, Kuratierung, Governance und Bereitstellung hochwertiger Daten für Analysen und künstliche Intelligenz (KI) zu optimieren.
Die Data Fabric der nächsten Generation ist hybrid konzipiert und kann überall ausgeführt werden, sei es lokal oder in einer beliebigen Cloud-Umgebung. Zudem lässt sie sich auch über hybride Datenebenen hinweg integrieren und unterstützt jede Art der Datenintegration.
Die Data Fabric führt neue Tools für Datenintelligenz und -integration ein, um Daten für generative KI vorzubereiten und sicherzustellen, dass sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in KI-Initiativen berücksichtigt werden können. Durch die Optimierung der Datenaufbereitung und -integration können Unternehmen die Produktivität ihrer Datenteams steigern und geschäftliche Innovationen vorantreiben.
Verbinden Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen in Multi-Cloud-Umgebungen mit einer Reihe von Integrationsarten, einschließlich Batch-, Echtzeit- und Änderungsdatenerfassung.
Verwenden Sie große Sprachmodelle (LLMs), um das kontextbezogene Verständnis von Daten zu skalieren und es Datennutzern zu ermöglichen, zuverlässigen Informationen zu vertrauen und diese zu verwenden.
Hauptmerkmale einer Data Fabric-Architektur
Eine Abstraktionsebene, die ein allgemeines Geschäftsverständnis der Datenverarbeitung und Automatisierung bietet, um die Reaktion auf Erkenntnisse zu ermöglichen.
Eine Auswahl an Integrationsstilen zum Extrahieren, Aufnehmen, Streamen, Virtualisieren und Transformieren unstrukturierter Daten, gesteuert durch Datenrichtlinien, um die Leistung zu maximieren und gleichzeitig Speicherbedarf und Kosten zu minimieren.
Ein Marktplatz, der den Self-Service unterstützt und es Nutzern ermöglicht, hochwertige Daten zu finden, gemeinsam daran zu arbeiten und darauf zuzugreifen.
Durchgängiges Lebenszyklusmanagement zum Entwerfen, Aufbauen, Testen, Optimieren und Bereitstellen der verschiedenen Funktionen einer Data Fabric-Architektur.
Einheitliche Definition und Durchsetzung von Datenrichtlinien, Data-Governance, Datensicherheit und Datenverantwortung für eine geschäftsfähige Datenpipeline.
Eine KI-unterstützte, zusammensetzbare Architektur, die für Hybrid-Cloud-Umgebungen entwickelt wurde.
Eine Data Fabric ist ein architektonischer Ansatz zur Vereinfachung des Datenzugriffs und zur Erleichterung der Self-Service-Datennutzung für die individuellen Workflows eines Unternehmens. Zu den ganzheitlichen Funktionen einer Data Fabric gehören Datenabgleich, Observability, Master Data Management, Datenqualität, Datenintegration in Echtzeit und vieles mehr. All diese Funktionen können implementiert werden, ohne dass Sie Ihre aktuellen Technologiestacks auseinandernehmen und ersetzen müssen.
Ganz gleich, ob Sie die tägliche Arbeit von Datenproduzenten vereinfachen oder Data Engineers, Data Scientists und Geschäftsanwendern Self-Service-Datenzugriff bieten möchten: Eine Data Fabric kümmert sich um die Aufbereitung und Bereitstellung der Daten, die Sie für bessere Erkenntnisse und Entscheidungen benötigen.
Eine solide Datengrundlage ist für den Erfolg von KI-Implementierungen entscheidend.
Mit einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform erweiterte das IBM Global Chief Data Office seine Geschäftspipeline in 3 Jahren um 5 Milliarden USD.
Das Luxembourg Institute of Science and Technology hat eine hochmoderne Plattform mit schnellerer Datenbereitstellung entwickelt, um Unternehmen und Forschern mehr Möglichkeiten zu bieten.
Die State Bank of India hat ihre Customer Experience durch die Entwicklung einer intelligenten Plattform mit schnellerer und sichererer Integration verändert.
Ressourcen
Häufig gestellte Fragen
Eine Data Fabric und ein Data Mesh können nebeneinander existieren. Eine Data Fabric bietet die erforderlichen Funktionen zur Implementierung und Nutzung eines Data Mesh, da sie viele der Aufgaben automatisiert, die zum Erstellen von Datenprodukten und zur Verwaltung der Lebenszyklen von Datenprodukten notwendig sind. Unter Nutzung der Flexibilität einer Data Fabric-Grundlage können Sie ein Data Mesh implementieren und so von einer anwendungsorientierten Datenarchitektur profitieren, unabhängig davon, ob Ihre Daten lokal oder in der Cloud gespeichert sind.
JJetzt Lesen: Drei Möglichkeiten zur Implementierung eines Data Mesh mithilfe einer Data Fabric
Datenvirtualisierung gehört zu den Technologien, die einen Data Fabric-Ansatz ermöglichen. Statt die Daten physisch aus verschiedenen lokalen und Cloud-Quellen mithilfe des Standardprozesses „Extrahieren, Transformieren, Laden“ (ETL) zu verschieben, verbindet sich ein Datenvirtualisierungstool mit verschiedenen Datenquellen, integriert nur die erforderlichen Metadaten und erstellt eine virtuelle Datenebene. Dadurch können Benutzer die Quelldaten in Echtzeit nutzen.
Daten sammeln sich unablässig an und es wird für Unternehmen immer schwieriger, auf Informationen zuzugreifen. Diese Daten enthalten ungesehene Erkenntnisse, die zu einem Wissensdefizit führen.
Mit Datenvirtualisierungsfunktionen in einer Data Fabric-Architektur können Unternehmen auf Daten an der Quelle zugreifen, ohne sie verschieben zu müssen, und so die Wertschöpfung durch schnellere, genauere Abfragen beschleunigen.
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.