Data Fabric Was ist eine Data Fabric?
Eine Data Fabric ist ein Architekturansatz, der eine einheitliche und konsistente Möglichkeit bietet, unternehmensweit auf Daten zuzugreifen, sie zu verwalten und zu steuern. Es schafft im Wesentlichen ein Netzwerk oder „Fabric“, das verschiedene Datenquellen verbindet und deren nahtlose Integration, Transformation und gemeinsame Nutzung ermöglicht.
Data Fabrics sind besonders für Unternehmen mit geographisch verteilter Präsenz oder mehreren Datenquellen von Vorteil.
Lesezeit: 3 Minuten 4 Sekunden | Aktualisiert: 22. Januar 2026
Inhaltsverzeichnis
Was sind die wichtigsten Merkmale einer Data Fabric?
Zu den wichtigsten Merkmalen einer Data Fabric gehören:
- Zentralisiertes Management: Eine Data Fabric bietet eine zentrale Ansicht und Kontrolle über Daten-Assets, unabhängig von ihrem Speicherort oder Format
- Datenintegration: Ermöglicht die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, Data Warehouses, Cloud-Plattformen und IoT-Geräten
- Daten-Governance: Eine Data Fabric hilft dabei, Datenqualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Standards im gesamten Unternehmen durchzusetzen
- Datenautomatisierung: Es automatisiert viele Datamanagement-Aufgaben, einschließlich Datenaufnahme, -transformation und -verteilung
- Skalierbarkeit: Eine Data Fabric kann skaliert werden, um wachsende Datenvolumen und Komplexität zu bewältigen
Vorteile der Verwendung einer Data Fabric:
- Verbesserter Datenzugriff: Benutzer können die benötigten Daten problemlos finden und darauf zugreifen, unabhängig von ihrem Standort
- Verbesserte Datenqualität: Durch die Durchsetzung von Datengovernance-Standards kann eine Data Fabric die Datenqualität und -konsistenz verbessern
- Verbesserte Datennutzung: Eine Data Fabric kann Unternehmen dabei helfen, mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen, indem sie diese zugänglicher und nutzbarer macht
- Reduzierte Datamanagement-Kosten: Durch die Automatisierung vieler Datamanagement-Aufgaben kann eine Data Fabric die Betriebskosten senken
- Verbesserte Entscheidungsfindung: Eine Data Fabric kann Unternehmen eine einheitliche Ansicht ihrer Daten bieten und so eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen
Wie verbessert eine Data Fabric die Geschäftsergebnisse?
Data Fabrics sind vielseitige Tools, die in verschiedenen Branchen und Unternehmensfunktionen eingesetzt werden können. Hier sind nur einige Anwendungsfälle:
1. Data Management des Unternehmens:
Datenintegration über verschiedene Datenquellen hinweg
Daten-Governance und -Compliance zur Gewährleistung der Datenqualität und -konsistenz
Stammdatenverwaltung zur Verwaltung zentraler Geschäftseinheiten
2. Analysen und Business Intelligence:
Data-Warehousing für analytisches Reporting und Entscheidungsfindung
Data Lakes zur Erkundung und Analyse von unformatierten Daten
Fortgeschrittene Analysetechniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
3. Customer Relationship Management
Personalisiertes Marketing und gezielte Kampagnen
Optimierter Kundenservice
Umfassendes Verständnis der Kundeninteraktionen und -präferenzen
4. Fertigung
Qualitätskontrolle zur Gewährleistung von Qualität und Konsistenz
Vorhersage von Geräteausfällen zur Minimierung von Ausfallzeiten
Transparenz in der Lieferkette zur Verfolgung der Produkte entlang der Versorgungspipeline
Welche Vorteile bietet die Kombination von KI und Data Fabric?
Verbesserung von Datenzugriff und -management
- Zentralisieren Sie die Ansicht von Daten aus verschiedenen Quellen
- Identifizieren und beheben Sie Probleme mit der Datenqualität
- Automatisieren Sie Datenaufbereitungsaufgaben
Verbesserte Leistung des KI-Modells
- Umfangreichere Datensätze verbessern die Schulung und die Leistung von KI-Modellen
- Entdecken und erstellen Sie neue Funktionen, die die Modellgenauigkeit verbessern
- Automatisieren Sie die Auswahl und Optimierung von KI-Modellen
Verbesserte Entscheidungsfindung
- Nutzen Sie Echtzeit-Einblicke und Prognosen für fundierte Entscheidungen
- Vorausschauende Analyse
- Personalisierte Empfehlungen und Erfahrungen für Kunden
Welche Data Fabric-Lösungen bietet HPE?
Die HPE Data Fabric-Technologie umfasst:
- ein Data Lakehouse, das die Data Fabric-Vision für KI-Anwendungen liefert
- eine Vereinheitlichung von Datenzugriff und Management – eine einzige, konsistente Schnittstelle für den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten mithilfe von Datenvirtualisierung, Datenintegration und erweitertem Metadatenmanagement
- Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Support, der es Unternehmen ermöglicht, Daten über Private und Public Cloud-Plattformen hinweg nahtlos zu verwalten und zu nutzen
- Ermöglicht eine nahtlose Datenföderierung, sodass Benutzer Daten über verschiedene Speicherorte hinweg abfragen und auf die Daten zugreifen können, ohne dass diese verschoben werden müssen
- Unterstützt strukturierte (Apache Iceberg, Parquet), halbstrukturierte (JSON, Avro) und unstrukturierte (Object-Storage, Dateisysteme, Streaming) Daten.
- Entwickelt, um Machine Learning-Workflows mit Apache Iceberg-Unterstützung zu beschleunigen und so die Abfrageleistung und Skalierbarkeit zu verbessern
- Data Governance and -Sicherheit umfasst robuste Richtlinien für Datenschutz, Compliance, Zugriffskontrolle und Datenherkunftsverfolgung, um sicherzustellen, dass die Daten vertrauenswürdig und sicher sind
- Skalierbarkeit und eine horizontal skalierbare Leistung unterstützen wachsende Datenmengen und steigende Leistungsanforderungen
- Edge-to-Cloud-Datamanagement erweitert die Datamanagementfunktionen auf den Edge und stellt sicher, dass am Edge generierte Daten effizient erfasst, verarbeitet und in zentrale Daten-Repository integriert werden können
- Composable Infrastructure fördert das Konzept der zusammensetzbaren Infrastruktur, bei der Ressourcen über einen softwaredefinierten Ansatz dynamisch zugewiesen und verwaltet werden können
FAQs
Wie lässt sich KI in die Data Fabric integrieren?
Künstliche Intelligenz wird in eine Data Fabric integriert, indem sie auf der einheitlichen Datenebene der Fabric agiert, um Datamanagement, Governance, Compliance und Analysen zu automatisieren und zu verbessern. Sie reichert Metadaten an und beschleunigt die Auffindbarkeit, indem sie Datensätze automatisch taggt, klassifiziert und verknüpft sowie Sicherheitslücken aufdeckt, wodurch es einfacher wird, relevante Assets über Datensilos hinweg zu finden. Maschinelles Lernen automatisiert die Datenprofilierung und Qualitätsprüfung, erkennt Anomalien und schlägt Korrekturen vor oder wendet diese an, um vertrauenswürdige Daten zu gewährleisten.
Wie unterscheidet sich eine Data Fabric von traditionellen Datenintegrationsmethoden?
Die Data Fabric unterscheidet sich von der traditionellen Datenintegration in Architektur, Funktionen und der Art und Weise, wie sie zur Ermöglichung von Analysen und Governance eingesetzt wird. Die Data Fabric erleichtert und beschleunigt den Datenzugriff durch die Vereinheitlichung und Automatisierung von Governance, Metadatenmanagement und Konnektivität über heterogene Quellen, verschiedene Formate und verteilte Standorte hinweg, während sich die traditionelle Datenintegration eher auf Punkt-zu-Punkt-Übertragung und batchorientierte Pipelines mit isolierter Governance konzentriert.
Wie verbessert eine Data Fabric das Datamanagement?
Die Data Fabric verbessert das Datamanagement durch die Schaffung einer einheitlichen Datenebene über verteilte Datenquellen und die Automatisierung von Kernaufgaben, was zu einer konsistenten Echtzeit-Sicht auf die Daten und zu einfacherem Zugriff, besserer Governance und höherer Sicherheit führt.
Wie unterstützt eine Data Fabric die Daten-Governance?
Die Data Fabric unterstützt Data Governance, indem Governance in die Fabric-Architektur eingebettet und wichtige Governance- und Compliance-Aufgaben über verteilte Datenquellen hinweg automatisiert werden.
Welche Datentypen kann eine Data Fabric verwalten?
Eine Data Fabric kann eine breite Palette von Datentypen verwalten, oft über mehrere Speichersysteme und Formate hinweg, zum Beispiel strukturierte Daten, semistrukturierte Daten, unstrukturierte Daten, Zeitreihendaten, Binärdaten und große Objekte, Geodaten, Metadaten und Katalogdaten, Graphdaten. Eine Data Fabric legt Wert auf Schema-on-Read-Funktionen, Metadatenmanagement und einheitlichen Zugriff, damit diese verschiedenen Datentypen gemeinsam erkannt, verwaltet, integriert und analysiert werden können.