Data Fabric

Was ist Data Fabric?

Eine Data Fabric ist ein Designkonzept, das als integrierte Schicht (Fabric) von Daten und Verbindungsprozessen dient. Sie liefert schnellere Einblicke durch die automatisierte Aufnahme, Kuration, Erkennung, Aufbereitung und Integration über Datensilos hinweg.

Wie funktioniert eine Data Fabric?

Eine Data Fabric erstellt eine semantische Ebene, die die Bereitstellung von Daten und Erkenntnissen durch die Automatisierung wichtiger Prozesse beschleunigt. So wird die Agilität gesteigert und gleichzeitig werden Geschäftskunden und Analysten in den Datenerstellungsprozess einbezogen. 

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Wie wird Data Fabric genutzt?

Die Data Fabric ist nicht konkret für die Datenverarbeitung oder -nutzung, oder für bestimmte geografische Standorte oder Plattformen bestimmt. Ihr Konzept stellt sicher, dass alle Arten von Daten leicht zugänglich sind und verwaltet werden können. Sie ergänzt Data-Lake-Umgebungen um eine Ebene unterstützender Informationen, damit weniger Punkt-zu-Punkt-Integration für bestimmte Benutzer und Prozesse notwendig ist.

Wenn KI-Funktionen für große Datenmengen genutzt werden, liefert die Data Fabric im Wesentlichen schnellere, robustere und zuverlässigere Ergebnisse, unabhängig von der Anzahl der Datentypen oder Standorte.

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Was kann eine Data Fabric leisten?

Die Data Fabric abstrahiert die Infrastruktur, indem sie die direkte Verbindung zwischen den Daten und einer bestimmten Infrastruktur aufhebt und auf diese Weise Silos aufbricht. Der Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung des Prozesses der Datenaufnahme, der Datenkuration und der Integration verschiedener Datenquellen, wodurch Datenanalysen und Einblicke vereinfacht werden, was zu mehr Geschäftserfolg führen kann. Mit der Automatisierung von Prozessen, Workflows und Pipelines verringert sie die Komplexität. Dadurch werden die Daten optimiert, was wiederum die Bereitstellung vereinfacht. 

Anwendungsfälle für Data Fabric

  • Umfassende Sicht auf den Kunden:  Mithilfe der Data Fabric können Firmen die Vorlieben und Abneigungen, den Freundeskreis, das Kaufverhalten und frühere Bestellungen ihrer Kunden genau erfassen. Firmen können so die Kundenzufriedenheit ermitteln, die Abwanderung vorhersagen und Erlebnisse personalisieren – Faktoren, die für den Geschäftserfolg entscheidend sind. 
  • IoT-Analysen (Internet der Dinge): Die Data Fabric bietet die Möglichkeit, große Mengen an IoT-Daten von Sensoren, Geräten und Switches durch Automatisierung und Technologie für maschinelles Lernen effizient zu speichern, zu verarbeiten und darauf zuzugreifen. Sie ermöglicht das Erstellen von Analysen durch Streamen von Daten aus anderen Datenplattformen und lässt sich in Data Lakes integrieren, um operative Erkenntnisse zu liefern.
  • Echtzeit-Analysen und erweiterte Analysen: Durch die Automatisierung, Kuration und Intelligenz unterstützt die Data Fabric umfassende Analysen, die zur Betrugserkennung, zum Risikomanagement und für Anwendungen eingesetzt werden. Diese Analysen profitieren von der Nutzung ergänzender Datensignale zur Erkennung von Mustern nahezu in Echtzeit. 

KI und Data Fabric

  • KI in Aktion: Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Maschinen, Aufgaben ähnlich des menschlichen Verstandes auszuführen. Sie umfasst sowohl allgemeine KI als auch enge KI, die verschiedene Aspekte der menschlichen kognitiven Funktion nachahmen. KI kann lernen, Entscheidungen treffen, Datenmuster erkennen und diese analysieren.
  • Datenharmonie durch Architektur: Eine Data Fabric ist ein architektonisches Konzept, durch das Unternehmen anders mit Daten umgehen. Denn es bietet den Mitarbeitenden eine unternehmensweit einheitliche Ansicht. Datensilos werden beseitigt, was den Datenzugriff, den Datentransport und die Datenanalyse effektiver macht. Starke Sicherheit und Governance, Vernetzung, Flexibilität und eine einheitliche Architektur sind wichtige Merkmale.
  • KI und Daten gehen Hand in Hand: KI-Systeme benötigen hochwertige Daten zum Trainieren und Lernen. Eine Data Fabric sorgt dafür, dass verschiedene Datensätze nahtlos integriert und für KI-Algorithmen leicht zugänglich sind. Die Echtzeitfähigkeiten von Data Fabrics ergänzen die dynamischen Anforderungen von KI-Anwendungen.
  • Echtzeit-Genauigkeit und Skalierbarkeit: Der Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung vereint die Stärken von Data Fabric und künstlicher Intelligenz. Den Anforderungen der KI an aktuellen Informationen wird durch die Echtzeitfähigkeiten der Datenstruktur entsprochen. Darüber hinaus ist die Skalierbarkeit eine häufige Anforderung, um den wachsenden Computing-Anforderungen und Datenmengen gerecht zu werden.
  • Datenpotenzial ausschöpfen: Das gesamte Potenzial der Datenbestände eines Unternehmens kann durch die Kombination von KI mit einer starken Datenstruktur ausgeschöpft werden. KI-Anwendungen liefern aufgrund dieses kooperativen Ansatzes, der eine effiziente Datennutzung ermöglicht, Erkenntnisse, Prognosen und Automatisierungen. Unternehmen sind besser für den Erfolg in der datenorientierten Umgebung gerüstet, wenn KI und Data Fabric kombiniert werden und so einen umfassenden und flexiblen Ansatz für das Datamanagement unterstützen.

HPE und Data Fabric

Hewlett Packard Enterprise (HPE) treibt mit der HPE Ezmeral Data Fabric hochleistungsfähige hybride Analysen voran und bietet einen transformativen Ansatz, der keine Migration oder Einschränkung von Datensätzen erfordert. Die Data Fabric vereinheitlicht Daten aus verschiedenen Quellen wie Data Lakes, Dateien, Objekten, Streams und Datenbanken und schafft so Kohärenz in der Dateninfrastruktur und im Dateisystem. Diese Integration erstreckt sich auf vorhandene Dateien, Objekte, Streams und Datenbanken, sodass Datensilos aufgebrochen und eine einheitliche Technologiebasis, ein Sicherheits-Framework und ein Managementsystem bereitgestellt werden.

Ein besonderes Merkmal des HPE-Ansatzes ist die Schaffung von Edge-to-Cloud-Topologien, auf die über einen einzigen globalen Namespace zugegriffen wird. Dies gewährleistet einen vereinfachten Datenzugriff von jeder Anwendung oder Schnittstelle aus, unabhängig vom Standort der Daten. Die Persistenz eines einheitlichen Datenspeichers vereinfacht die Codierung und die Datenanalysemodelle und bietet einen protokollübergreifenden Datenzugriff über native S3-, NFS-, POSIX-, REST-, HDFS- und Container Storage Interface (CSI)-APIs. HPE Ezmeral Data Fabric ist eine umfassende Lösung für die nahtlose Integration, Zugänglichkeit und Verwaltung verschiedener Datenquellen in Unternehmen, die ihre Analyseprozesse effizienter und flexibler gestalten möchten.