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Fachbeitrag
Data Fabric stellt einen strukturellen Rahmen für die Verwaltung und Integration von Daten bereit, der eine konsistente Umgebung für das Management von Daten über verteilte Systeme hinweg schafft. Ziel ist es, eine einheitliche Dateninfrastruktur zu schaffen, die eine effiziente Organisation, Integration und Verwaltung von Daten ermöglicht, unabhängig davon, wo sie physisch gespeichert sind. Dieser Ansatz unterstützt Unternehmen dabei, unterschiedliche Datenlandschaften miteinander zu verbinden und einen reibungslosen Austausch von Informationen zu gewährleisten.
Data Intelligence geht über die bloße Sammlung von Daten hinaus. Es umfasst die kontinuierliche Erfassung des Status und der Relevanz von Daten sowie der Systeme, wobei Metadaten eine wesentliche Rolle spielen. Durch die präzise Erfassung der Semantik von Metadaten wird ein tiefgehendes Verständnis der technischen und geschäftlichen Bedeutung von Daten ermöglicht, was zu einer besseren Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen sowie fundierteren Entscheidungen führt.
Die Automatisierung von Datenprozessen sowie die aktive Nutzung von Metadaten sind entscheidend, um mit der Dynamik der Geschäftsentwicklung mitzuhalten. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Änderungen zu reagieren und das Datenmanagement zu optimieren.
Eine moderne Data Fabric-Architektur ermöglicht den Zugriff auf alle Arten von Daten – sowohl operative als auch analytische – ohne Einschränkungen auf spezifische Datamarts, Data Warehouses oder Lakehouses. Durch eine Abstraktionsschicht können die verschiedenen Komponenten miteinander kommunizieren und sich dynamisch anpassen. Für den Endbenutzer spielt es keine Rolle, wo die Daten gespeichert sind, sei es in Anwendungen wie SAP oder in Datenbanken. Diese Flexibilität schafft die Grundlage für Self-Service und kann durch föderierte Governance im Rahmen des Data Mesh-Konzepts reguliert werden.
Die Automatisierung ist entscheidend für die Bewältigung der Vielzahl an Aktivitäten unter Berücksichtigung der Governance-Richtlinien, sowohl auf technischer Ebene mit Data Fabric als auch auf organisatorischer Ebene mit Data Mesh. Wichtige Aufgaben umfassen die Analyse von Ereignissen im Data Mesh, das Treffen von Entscheidungen, die Definition von Workflows sowie die Erstellung und Umsetzung von Blaupausen.
Das Konzept des Data Mesh hebt die Bedeutung des Denkens in Bezug auf Datenprodukte hervor. Der Schlüssel zum Erfolg liegt im Self-Service und einem regulierten Umgang mit Daten, einschließlich der Übernahme von Verantwortung. Datenprodukte entstehen aus der Verbindung fachlicher und technischer Komponenten und erfordern die Möglichkeit, direkt aus den Fachabteilungen heraus konzipiert und erstellt zu werden, wobei eine effektive Governance unbedingt notwendig ist.
Die Kombination von Data Fabric, Data Intelligence, Data Mesh, Automatisierung und Datenprodukten bildet die Grundlage für ein zukunftsfähiges Datenmanagement. Unternehmen, die diese Konzepte umsetzen, positionieren sich optimal für die datenbasierte Zukunft. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt zum Handeln – sind Sie bereit?
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