Data Fabric für Unternehmen

Was ist eine Data Fabric?

Eine Data Fabric ist ein modernes Architekturkonzept für Datenmanagement, das darauf abzielt, alle Datenquellen eines Unternehmens nahtlos zu verbinden – unabhängig davon, wo sie liegen oder in welcher Form sie vorliegen. Sie schafft eine integrierte, intelligente Datenumgebung, in der Daten effizient verwaltet, analysiert und genutzt werden können. Das zentrale Ziel: Daten schneller in geschäftlichen Mehrwert verwandeln.

Statt Daten isoliert in Silos zu speichern, ermöglicht eine Data Fabric den einheitlichen Zugriff auf alle Daten, ob aus lokalen Systemen, Cloud-Plattformen, Datenbanken, Dateien oder Echtzeit-Streams. Über eine zentrale Zugriffsschicht können Anwender auf diese Daten zugreifen, ohne tiefgehendes technisches Wissen zu benötigen. Typischerweise umfasst eine Data Fabric Funktionen wie Datenintegration, Datenverwaltung, Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit und Data Governance – alles in einer konsistenten Architektur.

Der geschäftliche Nutzen liegt auf der Hand:

Daten werden schneller verfügbar, verständlicher und strategisch nutzbar – für Management, Fachabteilungen und operative Teams. Entscheidungen basieren auf einer konsistenten Datenbasis, was Agilität, Effizienz und Innovationsfähigkeit deutlich erhöht. Unternehmen können Marktchancen frühzeitig erkennen, Risiken besser steuern und datengetriebene Initiativen beschleunigen.

Praktisch zeigt sich der Mehrwert einer Data Fabric in vielen Bereichen:

• Kundenfokus: Kundendaten aus CRM, Social Media und Feedbacksystemen werden zentral zusammengeführt, das verbessert Service, Personalisierung und Kundenerlebnis.
• Risikomanagement: Durch die Verknüpfung von Transaktions-, Feedback- und externen Datenquellen lassen sich Risiken frühzeitig erkennen – unterstützt durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
• Vertrieb & Planung: Präzisere Forecasts und fundierte Marktanalysen führen zu besseren Umsatzprognosen.
• HR & Compliance: Einheitliche Mitarbeiterdaten und automatisierte Abgleiche mit regulatorischen Vorgaben erhöhen Effizienz und Sicherheit.

Data Fabric vs. Data Mesh: Unterschiede und Gemeinsamkeiten

Das Konzept des Data Mesh unterscheidet sich von einer Data Fabric in der Art und Weise, wie Daten innerhalb einer Organisation organisiert und verwaltet werden. Während eine Data Fabric eine zentralisierte Dateninfrastruktur darstellt, die Datenintegration und -management ermöglicht, zielt ein Data Mesh darauf ab, die Datenverantwortung und -hoheit auf einzelne Teams oder Domänen in einer dezentralisierten Struktur zu übertragen.

Im Data-Mesh-Ansatz werden Daten als Produkte betrachtet, und es wird angestrebt, datenorientierte Teams innerhalb einer Organisation zu etablieren. Jedes Team ist für ein bestimmtes Geschäftsgebiet oder eine bestimmte Domäne verantwortlich und übernimmt die volle Verantwortung für die Sammlung, Speicherung, Verwaltung, Qualitätssicherung und Bereitstellung der Daten für dieses spezifische Gebiet. Jedes Team wird zu einem Data Domain Owner und ist für die Entwicklung und Pflege seiner eigenen Datenprodukte verantwortlich.

Im Gegensatz zur Data Fabric, bei der die Datenzentralisierung im Vordergrund steht, fördert das Data Mesh-Modell die Dezentralisierung und Verteilung von Datenverantwortlichkeiten. Jedes Team oder jede Domäne innerhalb des Data Mesh ist autonom und entscheidet eigenständig über die Technologien, Werkzeuge und Prozesse, die für ihre spezifischen Anforderungen am besten geeignet sind. Es werden klare Schnittstellen und Standards definiert, um die Zusammenarbeit und den Austausch von Daten zwischen den Teams zu erleichtern.

Das Ziel des Data Mesh besteht darin, die Skalierbarkeit, Agilität und Innovationskraft in Bezug auf Daten innerhalb einer Organisation zu erhöhen. Es ermöglicht den Teams, ihre Daten effektiv zu verwalten und schnellere Entscheidungen zu treffen, während gleichzeitig die Komplexität und Abhängigkeit von einer zentralen Dateninfrastruktur reduziert wird.

Es ist wichtig anzumerken, dass Data Mesh und Data Fabric nicht zwingend gegensätzliche Konzeptesind, sondern verschiedene Ansätze zur Datenorganisation und -verwaltung darstellen. Unternehmen können Elemente beider Konzepte kombinieren, um ihre spezifischen Anforderungen und Ziele im Umgang mit Daten zu erfüllen.

Data Fabric vs. Data Lake: Unterschiede und Gemeinsamkeiten

Ein Data Lake ist ein weiteres Konzept im Bereich der Datenverarbeitung und -speicherung, das sich von einer Data Fabric und einem Data Mesh unterscheidet. Ein Data Lake ist ein zentraler Speicherort für Rohdaten aus verschiedenen Quellen und Formaten, der eine große Menge an strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten aufnimmt.

Im Gegensatz zur Data Fabric, die auf die Integration und das Management von Daten abzielt, und zum Data Mesh, das die Datenverantwortung dezentralisiert, konzentriert sich der Data Lake auf die zentrale Speicherung und den einfachen Zugriff auf umfangreiche Datensätze. Er ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Rohdaten zu sammeln, ohne diese vorab in ein bestimmtes Schema zu strukturieren oder zu transformieren.

Ein Data Lake bietet flexible Möglichkeiten zur Datenaufnahme, da er Daten in ihrem nativen Format aufnimmt und somit einen Schema-on-Read-Ansatz ermöglicht. Dies bedeutet, dass die Daten erst bei Bedarf interpretiert und strukturiert werden, wenn sie abgefragt oder analysiert werden. Dadurch können Unternehmen ihre Datenagilität und -flexibilität erhöhen, da sie nicht von vordefinierten Schemata oder Datenstrukturen abhängig sind.

Die drei Konzepte können gut miteinander kombiniert werden, um eine umfassende Datenlösung zu schaffen. Ein Data Lake kann als Teil einer Data Fabric oder eines Data Meshs dienen, da er eine zentrale Datenquelle darstellt, auf die verschiedene Teams oder Domänen zugreifen können. Innerhalb einer Data Fabric können Daten aus verschiedenen Quellen in den Data Lake integriert werden, um einen umfassenden Überblick über die Datenlandschaft zu erhalten. Im Data Mesh können einzelne Teams ihren eigenen Data Lake erstellen, um ihre spezifischen Datenprodukte zu verwalten und darauf zuzugreifen.

Nutzen einer Data-Fabric-Architektur

Eine Data-Fabric-Architektur bietet mehrere Vorteile und Nutzen für Unternehmen. Einige der wichtigsten sind unter anderem:

• Datenintegration und -konnektivität: Eine Data-Fabric-Architektur ermöglicht die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen. Sie schafft eine einheitliche Datenzugriffsschicht, die es ermöglicht, auf Daten unabhängig von ihrer Herkunft, ihrem Format oder ihrem Speicherort zuzugreifen. Dies erleichtert den Datenfluss und ermöglicht es Unternehmen, umfassende Einblicke aus verschiedenen Datenquellen zu gewinnen.
• Vereinheitlichung der Datenverwaltung: Mit einer Data-Fabric-Architektur können Unternehmen ihre Datenmanagementprozesse zentralisieren und vereinheitlichen. Es ermöglicht ein effizientes Datenmanagement, Datenqualitätssicherung, Datenschutz und Governance über verschiedene Datenquellen hinweg. Die zentrale Verwaltung erleichtert auch die Durchsetzung von Datenschutzbestimmungen und -richtlinien.
• Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse: Indem eine Data-Fabric-Architektur Streaming-Datenquellen integriert und eine effiziente Datenverarbeitung in Echtzeit möglich macht, sind Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse durchführbar. Dies ist besonders wertvoll für Anwendungsfälle, die Echtzeit-Einblicke, Aktualisierungen oder Benachrichtigungen erfordern.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: Unternehmen können problemlos neue Datenquellen hinzufügen, bestehende erweitern und die Dateninfrastruktur an sich ändernde Geschäftsanforderungen anpassen. Die Skalierbarkeit ermöglicht es Unternehmen, mit wachsenden Datenmengen umzugehen und ihre Analysefähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.
• Datenzugriff und Zusammenarbeit: Eine Data Fabric ermöglicht es den Benutzern, auf die benötigten Daten zuzugreifen, ohne auf technische Details oder komplexe Integrationsprozesse achten zu müssen. Dies fördert die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch, da Teams effizienter auf Daten zugreifen und gemeinsam an Projekten arbeiten können.

Insgesamt ermöglicht eine Data-Fabric-Architektur Unternehmen, ihre Dateninfrastruktur zu optimieren, Daten effektiver zu nutzen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie unterstützt die digitale Transformation, verbessert die Geschäftsprozesse und fördert die Innovation, indem sie eine solide Grundlage für die Verwaltung und Nutzung von Daten schafft.

Anwendungsbeispiele

 Damit die Data Fabric leistungsfähig wird und Mehrwert schaffen kann, benötigt sie eine weitere Komponente – den Knowledge Graph. Er erweitert die reine Integrationsebene der Data Fabric um eine semantische Sicht: Daten werden nicht nur technisch verknüpft, sondern auch nach Bedeutung und Kontext miteinander verbunden. Dadurch entsteht ein einheitliches Graphenmodell, das Beziehungen zwischen Entitäten sichtbar macht und komplexe Abfragen sowie Analysen ermöglicht. Kurz gesagt: Die Data Fabric liefert das Fundament, der Knowledge Graph das intelligente Nervensystem. Erst in Kombination werden Anwendungen wie Customer Experience oder Lieferkettenoptimierungen geschäftsrelevant und wertschöpfend: 

 Customer 360 Experience 

Fragmentierte Kundendaten sind für viele Unternehmen ein Dauerthema: CRM, Supportsysteme, Social Media und Transaktionen existieren oft nebeneinander. Eine Data Fabric führt diese Datenquellen zusammen, während der Knowledge Graph die Beziehungen zwischen ihnen sichtbar macht. So entsteht eine einheitliche Kundensicht, die Personalisierung, gezieltes Marketing und besseren Service ermöglicht – und damit direkt Umsatz und Kundenzufriedenheit steigert. 

Ein Beispiel: Ein Retailer erkennt dank integrierter Daten schneller, wenn Bewertungen auf ein Qualitätsproblem hinweisen, und kann so schneller und angemessener reagieren. 

Regulatorik und Data Governance 

Die Data Fabric stellt sicher, dass Daten aus allen relevanten Quellen konsistent verfügbar sind, der Knowledge Graph schafft Transparenz darüber, welche Daten wo genutzt werden und welche regulatorischen Anforderungen gelten. Das reduziert Compliance-Risiken, spart Kosten für manuelle Prüfungen und schützt die Reputation des Unternehmens. 

Betrusgerkennung und Risk Management 

In Branchen wie Finanzwesen, E-Commerce oder Versicherungen können Minuten über Millionenverluste entscheiden. Mit einer Data Fabric lassen sich Transaktions-, Feedback- und externe Datenquellen in Echtzeit integrieren, während der Knowledge Graph ungewöhnliche Muster und verdächtige Verbindungen identifiziert. So werden Risiken früher erkannt, Betrugsversuche verhindert und das Vertrauen von Kunden nachhaltig gestärkt. 

Forecasting und Planung 

Verlässliche Prognosen sind ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Mit einer Data Fabric lassen sich Verkaufsdaten, Marktentwicklungen und Supply-Chain-Informationen zu einer ganzheitlichen Datenbasis kombinieren. Der Knowledge Graph macht Abhängigkeiten zwischen Märkten, Produkten und Kunden transparent. Unternehmen können dadurch präzisere Vorhersagen treffen, Ressourcen gezielter einsetzen und strategische Entscheidungen mit höherer Sicherheit treffen. 

Optimierung von Lieferketten 

Globale Lieferketten sind komplex und anfällig für Störungen. Eine Data Fabric integriert Daten aus Lieferanten-, Logistik- und IoT-Systemen, während der Knowledge Graph Zusammenhänge und Abhängigkeiten semantisch abbildet. Das macht es möglich, Engpässe vorherzusehen, Alternativen zu identifizieren und die Resilienz zu erhöhen. Ein klarer Vorteil in dynamischen Märkten, wie etwa während der COVID-19-Pandemie, als Lieferketten durch Produktionsstillstände, Transportengpässe oder plötzliche Nachfrageschwankungen massiv unter Druck gerieten. 

Wie implementiere ich eine Data Fabric?

Die Implementierung einer Data-Fabric-Architektur in einem Unternehmen erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung. Hier sind einige grundlegende Schritte, die bei der Implementierung einer Data Fabric berücksichtigt werden sollten:

1. Anforderungsanalyse: Identifizieren Sie die spezifischen Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens in Bezug auf Datenintegration, -verwaltung und -nutzung. Berücksichtigen Sie dabei die bestehenden Datenquellen, -systeme und -infrastruktur sowie die gewünschten Geschäftsergebnisse.
2. Dateninventar erstellen: Machen Sie eine Bestandsaufnahme aller vorhandenen Datenquellen, Datenformate, Datenflüsse und Datenprozesse im Unternehmen. Identifizieren Sie potenzielle Datenquellen, die in die Data-Fabric-Architektur integriert werden sollen.
3. Auswahl der richtigen Tools und Technologien: Identifizieren und wählen Sie die geeigneten Tools, Plattformen und Technologien, die zur Implementierung der Data Fabric erforderlich sind. Berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie Datenintegration, -verarbeitung, -speicherung, Sicherheit und Analyse.
4. Datenintegration und -harmonisierung: Richten Sie Prozesse ein, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und in einer einheitlichen Form zu harmonisieren. Dies kann die Verwendung von Datenintegrationstools, ETL-Prozessen und Datenmodellierungstechniken umfassen.
5. Datenqualitätssicherung: Implementieren Sie Mechanismen und Prozesse zur Überprüfung und Sicherung der Datenqualität. Identifizieren Sie Datenqualitätsmetriken und -standards, um sicherzustellen, dass die Daten von hoher Qualität sind.
6. Datenzugriff und -sicherheit: Legen Sie Richtlinien und Mechanismen für den sicheren Zugriff auf Daten in der Data Fabric fest. Definieren Sie Zugriffsrechte, Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsmaßnahmen, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten.
7. Überwachung und Optimierung: Richten Sie Überwachungs- und Optimierungsmechanismen ein, um die Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern. Überprüfen Sie regelmäßig die Datenflüsse, Datenprozesse und Dateninfrastruktur, um mögliche Engpässe oder Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
8. Schulung und Change Management: Stellen Sie sicher, dass die Mitarbeiter über das notwendige Wissen und die Fähigkeiten verfügen, um die Data Fabric effektiv zu nutzen. Schulen Sie die Mitarbeiter in den entsprechenden Tools und Technologien und unterstützen Sie den organisatorischen Wandel hin zu einer datengesteuerten Kultur.

Die Implementierung einer Data Fabric erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Teams und Abteilungen im Unternehmen, wie beispielsweise IT, Datenmanagement, Analytik und Geschäftsanwender. Es ist wichtig, eine klare Roadmap und einen Implementierungsplan zu erstellen, um die Umsetzung schrittweise voranzutreiben und potenzielle Herausforderungen zu bewältigen.

Es kann hilfreich sein, externe Experten oder Berater hinzuzuziehen, die über Erfahrung in der Implementierung von Data-Fabric-Architekturen verfügen, um einen reibungslosen Ablauf des Projekts zu gewährleisten. Darüber hinaus sollte die Implementierung einer Data Fabric als iterativer Prozess betrachtet werden, bei dem kontinuierlich Feedback und Verbesserungen eingeführt werden. Sie sollte sich an die sich ändernden Geschäftsanforderungen anpassen und mit neuen Technologien und Datenquellen weiterentwickeln.

Fazit

Data Fabric ist eine moderne Datenarchitektur, die darauf abzielt, das Datenökosystem in Unternehmen zu optimieren und den reibungslosen Fluss von Daten über verschiedene Systeme, Plattformen und Quellen hinweg zu ermöglichen. Es bietet eine integrierte und vernetzte Umgebung, in der Daten leicht zugänglich, integrierbar, sicher und in Echtzeit nutzbar sind.

Durch die Implementierung einer Data-Fabric-Architektur können datengetriebene Unternehmen ihr Datenmanagement und ihre Datenanalyse verbessern. Die Data Fabric ermöglicht eine effektive Datenintegration, -verarbeitung, -speicherung und -analyse, wodurch Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen können.

Durch die Optimierung des Datenökosystems mit einer Data Fabric können Unternehmen eine ganzheitliche Sicht auf ihre Daten erhalten, datenbasierte Entscheidungen treffen und innovative Geschäftsanwendungen entwickeln. Damit besteht die Möglichkeit, neue Einblicke zu gewinnen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und insgesamt wettbewerbsfähiger zu sein.