Wat is een Data Fabric?

Een datafabric is een moderne benadering van datamanagement die de toegang tot datamiddelen in het hele bedrijf versnelt en vereenvoudigt. Het benadert, transformeert en harmoniseert gegevens uit meerdere bronnen, op aanvraag, om ze bruikbaar en bruikbaar te maken voor een breed scala aan zakelijke toepassingen.

Het verschilt fundamenteel van benaderingen zoals data lakes en data warehouses, omdat het niet nog meer datasilo's creëert, maar een aanvulling vormt op de bestaande gegevens en gegevensbeheeractiva van een organisatie en de benodigde gegevens op aanvraag kan benaderen - rechtstreeks vanuit de bronsystemen - wanneer dat nodig is.

Dit wordt bereikt door het creëren van een niet verstorende, overkoepelende laag die verbinding maakt met gegevens bij de bron en deze omzet in een geharmoniseerde, consistente en uniforme weergave die kan worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen binnen de organisatie.

Door middel van automatisering en real-time verwerking zorgt het ervoor dat gegevens consistent toegankelijk, veilig en klaar voor analyse zijn.

Deze aanpak vereenvoudigt niet alleen het gegevensbeheer, maar stelt organisaties ook in staat om op efficiënte wijze meer - en actuelere - gegevens te gebruiken voor diepere inzichten, waardoor innovatie en operationele efficiëntie worden gestimuleerd.

Organisaties die een data fabric toepassen, profiteren van een betere operationele efficiëntie en een strategischer gebruik van gegevens.

Om data fabrics te begrijpen, is het belangrijk om de essentiële componenten te begrijpen en de waarde die ze bedrijven bieden door verbeterd databeheer en toegankelijkheid.

Een data fabric verwijst naar een architectuur en een set dataservices die consistente mogelijkheden bieden voor een spectrum aan databronnen, in verschillende formaten en met verschillende latenties, in on premises, hybride en multi-cloud omgevingen.

Data fabrics maken een gecentraliseerde en consistente weergave van ongelijksoortige data mogelijk - ondanks het feit dat de data zich in verschillende formaten en op verschillende locaties bevinden - voor gebruik door een breed scala aan consumenten en use cases.

Je kunt een data fabric zien als de dirigent van een orkest.

Net zoals een dirigent de verschillende instrumenten harmoniseert tot een uniform en mooi muziekstuk, integreren en beheren data fabrics data uit verschillende bronnen - applicaties, databases, bestanden, wachtrijen voor berichten, enzovoort - tot een samenhangend en bruikbaar geheel.

• Verbinden en verzamelen: Voor sommige toepassingen is het gepaster of efficiënter om de gegevens te verwerken waar ze zich bevinden, zonder de gegevens te persisteren (verbinden). Voor andere scenario's is het wenselijk om de gegevens te bewaren (verzamelen). Een datafabriek moet beide benaderingen ondersteunen.
• Schaalbaarheid: De architectuur is ontworpen om zowel horizontaal als verticaal te schalen, zodat het groeiende datavolume kan worden verwerkt zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
• Flexibiliteit: De datafabric moet een breed scala aan datatypes ondersteunen, zodat bedrijven kunnen werken met gegevens uit alle interne en externe bronnen en in alle formaten.
• Interoperabiliteit: Data fabric architecturen benadrukken interoperabiliteit tussen verschillende platformen en omgevingen, zodat gegevens vrij en veilig kunnen stromen.
• Automatisering: Door datamanagementtaken te automatiseren, verminderen data fabrics de noodzaak voor handmatige interventie, waardoor de efficiëntie toeneemt en de kans op fouten afneemt.

Bedrijven hebben geen gebrek aan gegevens. Organisaties verzamelen tegenwoordig zelfs veel meer gegevens dan ooit tevoren. Daarom zijn data fabrics zo belangrijk - ze pakken de complexiteit aan die wordt veroorzaakt door de enorme hoeveelheden ongelijksoortige gegevens die uit verschillende bronnen worden gegenereerd.

Data fabrics stroomlijnen de toegankelijkheid en interoperabiliteit van gegevens tussen ongelijksoortige systemen, waardoor organisaties tijdige en goed geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.

Ze verminderen ook aanzienlijk de tijd en moeite die nodig zijn om gegevens te beheren, een onmisbaar gegeven voor moderne datagestuurde bedrijven.

Het gebruik van een data fabric-architectuur biedt bedrijven een groot aantal voordelen, specifiek gericht op het navigeren door de complexiteit van moderne datalandschappen en het ontsluiten van de waarde die verborgen zit in enorme en diverse datamassets.

Voordelen op hoog niveau zijn onder andere:

• Operationele efficiëntie verhogen
• Strategische besluitvorming verbeteren
• Operationele workflows stroomlijnen
• Naleving van regelgeving verbeteren

Hier zijn enkele andere specifieke voordelen:

• Naadloze toegang over silo's heen: Data fabrics overbruggen de kloven in datasilo's en bieden uniforme toegang tot consistente en vertrouwde data in verschillende omgevingen, platforms en locaties. Deze naadloze toegang ondersteunt een betere integratie en samenwerking binnen de organisatie.
• Beschikbaarheid van gegevens in realtime: Door gegevensverwerking en -integratie in realtime te vergemakkelijken, zorgt een datafabric ervoor dat besluitvormers toegang hebben tot actuele informatie, waardoor ze beter kunnen inspelen op veranderingen en kansen in de markt.

• Vereenvoudigde datagovernance: Met een datafabric kunnen bedrijven consistente beleidsregels voor datagovernance implementeren en afdwingen voor al hun data, ongeacht waar deze zich bevinden. Deze uniforme benadering van governance helpt bij het handhaven van gegevenskwaliteit, nauwkeurigheid en naleving van regelgeving.
• Geautomatiseerde dataverwerking: Data fabric architecturen bevatten automatisering voor integratie, data discovery, classificatie, toegang en kwaliteitscontrole, waardoor handmatige inspanningen worden verminderd en fouten worden geminimaliseerd. Deze automatisering ondersteunt een efficiënter en betrouwbaarder gegevensbeheer.

• Snellere en flexibelere analyses: door een holistische kijk op het gegevenslandschap van een organisatie te bieden, maken data fabrics snellere gegevensanalyse en flexibelere business intelligence mogelijk. Met deze mogelijkheid kunnen bedrijven gegevens snel omzetten in bruikbare inzichten.
• Ondersteuning voor geavanceerde data-analyse: Sommige data fabrics zijn ontworpen om complexe dataverwerking en analysewerklasten direct binnen de fabric af te handelen, inclusief machine learning en AI, waardoor bedrijven geavanceerde analysestrategieën direct binnen de fabric kunnen uitvoeren, voor een concurrentievoordeel. Deze mogelijkheden maken het kopiëren van grote gegevensextracten naar aparte omgevingen voor analyse overbodig en zijn ideaal voor realtime en bijna realtime gebruik. Deze worden ook wel smart data fabrics genoemd.

• Minder complex gegevensbeheer: Door de complexiteit van onderliggende gegevensbronnen en infrastructuur te abstraheren, stellen data fabrics organisaties in staat om hun gegevens efficiënter te beheren, waardoor er minder tijd en middelen nodig zijn.
• Lagere infrastructuurkosten: Door beter gegevensbeheer en de mogelijkheid om verschillende gegevensbronnen efficiënt te integreren, kunnen bedrijven hun infrastructuur voor gegevensopslag en -verwerking optimaliseren, wat leidt tot aanzienlijke kostenbesparingen.

• Consistent beveiligingsbeleid: Data fabrics maken de handhaving van consistent beveiligingsbeleid en toegangscontroles voor alle data mogelijk, waardoor gevoelige informatie wordt beschermd en het risico op datalekken wordt verkleind.
• Vereenvoudigde naleving: Het uniforme bestuursmodel dat wordt ondersteund door data fabrics vereenvoudigt de naleving van de regelgeving voor gegevensbescherming en de sector door tools te bieden voor het traceren en de lineage van gegevens, rapportage en het afdwingen van beleid in verschillende rechtsgebieden.

Data fabrics zijn in staat om te werken met meerdere gegevenstypen en data-integratiestijlen op vele platforms en locaties.

Hier volgt meer informatie over hoe ze onder de motorkap werken.

1. Data Ingestion LayerDeze

laag is verantwoordelijk voor het verbinden met en verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, waaronder databases, cloudservices, SaaS-platforms, IoT-apparaten en systemen op locatie.

De laag ondersteunt meerdere gegevensindelingen en ingestiemethoden, waaronder zowel connect- (virtualisatie) als collect- (persistentie) paradigma's, en zorgt ervoor dat gegevens nauwkeurig worden vastgelegd en beschikbaar worden gemaakt voor verwerking.

2. Gegevensinvoer. Gegevensopslag en organisatielaag

Op dit niveau moeten binnengehaalde gegevens worden opgeslagen in een flexibel gegevensopslagsysteem met meerdere modellen.

Deze laag legt de nadruk op het organiseren en catalogiseren van gegevens, waarbij gebruik wordt gemaakt van metadatabeheer om de ontdekking en toegang te vergemakkelijken.

3. Organisatie van gegevens. Gegevensverwerkings- en integratielaag

Gegevens binnen de structuur worden verwerkt en getransformeerd om te voldoen aan de behoeften van verschillende toepassingen en analyses. Dit omvat opschoning, transformatie, normalisatie, validatie, afstemming, verrijking en andere taken.

Het integratieaspect zorgt voor de harmonisatie van gegevens uit verschillende bronnen, zodat gegevens consistent, nauwkeurig en klaar voor gebruik zijn in de hele organisatie.

4. Integratie. Data Governance en Beveiligingslaag

Deze laag, die centraal staat in de architectuur van de datafabriek, implementeert beleidsregels voor datakwaliteit, privacy, compliance en beveiliging.

Deze laag zorgt ervoor dat het gebruik van gegevens voldoet aan de wettelijke normen en het beleid van de organisatie, door encryptie, toegangscontroles en auditmechanismen toe te passen om gevoelige informatie te beschermen.

5. Beveiliging. Data Access and Delivery Layer

Deze laag faciliteert de efficiënte toegang tot en het delen van gegevens binnen de onderneming en met externe partners, indien nodig.

Het ondersteunt verschillende mechanismen voor het leveren van gegevens, waaronder API's, dataservices en eventstreams, zodat gebruikers en toepassingen de gegevens die ze nodig hebben op een handige manier kunnen ophalen en zich erop kunnen abonneren. De datafabriek moet een grote verscheidenheid aan toegangsprotocollen ondersteunen, waaronder relationele, document-, REST-, enz. protocollen zonder dat datamapping en duplicatie nodig zijn.

6. Analytics and Insights Layer

De analytische verwerkingsmogelijkheden moeten direct in de stof zelf worden ingebouwd, inclusief:

• Geavanceerde analyses
• Machinaal leren
• Generatieve AI
• Bedrijfsinformatie
• Natuurlijke taalverwerking
• Bedrijfsregels
• Analytische SQL

en andere analysemogelijkheden om inzichten en programmatische acties uit de gegevens te genereren - allemaal zonder de noodzaak om gegevensextracten naar externe omgevingen te kopiëren.
De datafabric moet van nature realtime analytics, intelligente operationele workflows en besluitvorming ondersteunen, zodat organisaties bruikbare informatie en strategische waarde uit hun gegevens kunnen halen.

Laten we eens kijken naar een paar hypothetische voorbeelden van hoe verschillende soorten bedrijven gebruik zouden kunnen maken van data fabric technologieën om unieke zakelijke uitdagingen op te lossen, om de diversiteit en aanpasbaarheid van data fabric oplossingen te benadrukken.

Scenario: Een wereldwijd retailbedrijf wil een eenduidig klantbeeld creëren voor alle online platforms, fysieke winkels en mobiele apps om gepersonaliseerde winkelervaringen te bieden en de klantloyaliteit te verbeteren

.Gebruik van de datafabriek: Het bedrijf implementeert een datafabriek om klantgegevens te integreren uit de e-commercesystemen, kassasystemen in fysieke winkels, CRM-systemen, gebruiksgegevens van mobiele apps en feedback van klanten via sociale mediaplatforms

De datafabriek biedt een realtime 360-gradenbeeld van klantinteracties en -voorkeuren, en suggesties voor de volgende beste acties en promoties van klanten

.Gebruikte technologieën: Real-time analyses voor klantgedrag, modellen voor machine learning voor personalisatie en datavirtualisatiemogelijkheden om verschillende gegevensbronnen naadloos te integreren.

Scenario: Een multinationale bank moet haar fraudedetectie verbeteren en ervoor zorgen dat ze voldoet aan de wereldwijde regelgeving zonder dat dit ten koste gaat van de klantenservice

.Data Fabric-gebruik: Door gebruik te maken van een data fabric integreert de bank transactiegegevens van verschillende bedrijfsonderdelen en platforms in realtime, waarbij geavanceerde analyses en AI-gestuurde modellen worden toegepast om frauduleuze activiteiten effectiever te detecteren. Het automatiseert ook compliance-rapportage door ervoor te zorgen dat alle gegevens voldoen aan regionale regelgeving via een uniform governance framework

.Technologieën: Machine learning voor fraudedetectie, realtime streaming ingestion-mogelijkheden die de programmatische uitvoering van ML-modellen activeren en geautomatiseerde compliance-tools binnen de data fabric-architectuur.

Scenario: Een gezondheidszorgsysteem wil de resultaten van patiëntenzorg verbeteren en medisch onderzoek bevorderen door patiëntendossiers, onderzoeksgegevens en realtime gezondheidsbewakingsapparatuur te integreren

.Gebruik van datafabric: Het gezondheidszorgsysteem gebruikt een datafabric om elektronische patiëntendossiers (EHR), genomische onderzoeksgegevens en gegevens van IoT-apparaten van wearables en bewakingsapparatuur in het ziekenhuis samen te brengen. Deze integratie maakt gepersonaliseerde zorgplannen voor patiënten mogelijk en doorbreekt gegevenssilo's die een goede patiëntenzorg in de weg staan

.Technologieën: IoT-gegevensintegratie voor realtime gezondheidsmonitoring, gegevensanalyse voor onderzoek en veilige platforms voor gegevensuitwisseling om veilig en privé toegang te krijgen tot gegevens.

Scenario: Een internationaal productiebedrijf wil zijn supply chain-activiteiten optimaliseren om de kosten te verlagen en de time-to-market van zijn producten te verbeteren

.Data Fabric-gebruik: Het bedrijf zet een data fabric in om gegevens van zijn supply chain-partners, productielijnsensoren en voorraadbeheersystemen te integreren.

Met behulp van voorspellende analyses identificeert de data fabric potentiële verstoringen van de supply chain voordat ze zich voordoen en stelt optimalisatiestrategieën voor om aan de klantverplichtingen en SLA's te voldoen

.Technologieën: voorspellende analyses voor inzicht in de supply chain, IoT voor productielijnbewaking en data-integratietools voor partnerecosystemen.

Datavirtualisatie is een technologie die de real-time of bijna-realtime integratie van gegevens uit verschillende bronnen mogelijk maakt, zonder dat de gegevens fysiek verplaatst of gerepliceerd hoeven te worden.

Het creëert een uniform, geabstraheerd beeld van gegevens uit meerdere heterogene bronnen, waaronder databases, bestanden, webservices en applicaties, en maakt deze toegankelijk via één enkele virtuele laag.

Deze aanpak vergemakkelijkt de toegang tot gegevens in een formaat en structuur die het meest bruikbaar is voor de eindgebruikers of applicaties, ongeacht het oorspronkelijke formaat of de locatie van de gegevens.

De belangrijkste kenmerken van datavirtualisatie zijn onder andere:

• Minder complexiteit: Vereenvoudigt het gegevenslandschap door de noodzaak voor gegevensreplicatie en fysieke gegevensopslag te minimaliseren, waardoor de opslagkosten dalen en gegevensredundantie verdwijnt.
• Integratie van verschillende gegevensbronnen: het kan gegevens in verschillende formaten en op verschillende locaties combineren, waardoor een geconsolideerd beeld ontstaat van gedistribueerde en ongelijksoortige gegevens.
• Realtime gegevenstoegang: Biedt de mogelijkheid om gegevens in realtime te openen en op te vragen, zodat gebruikers over de meest actuele informatie beschikken.

Een universele semantische laag is een abstractielaag die zich bevindt tussen zakelijke gebruikers (zoals bedrijfsanalisten, applicaties en besluitvormers) en de onderliggende gegevensbronnen.

Deze laag abstraheert de technische details van hoe gegevens zijn opgeslagen en biedt een uniforme, vereenvoudigde interface voor toegang tot gegevens in de hele onderneming.

Een universele semantische laag ondersteunt:

• Gegevensabstractie: Het presenteert een consistent en bedrijfsvriendelijk gegevensmodel aan alle gebruikers van de gegevens.
• Queryoptimalisatie: Intelligente queryverwerkingsmogelijkheden zorgen ervoor dat gegevensverzoeken op een efficiënte manier worden uitgevoerd, waardoor de prestaties en het gebruik van bronnen worden geoptimaliseerd.
• Gegevensbeveiliging en -beheer: Gecentraliseerde controle over de toegang tot en het gebruik van gegevens, waarbij regels voor beveiliging, privacy en compliance consistent worden geïmplementeerd voor alle gegevens.

Het implementeren van een data fabric vereist een gestructureerde aanpak en het volgen van best practices uit de industrie om een robuuste en schaalbare oplossing te garanderen.

Het proces omvat verschillende belangrijke stappen, van planning en ontwerp tot implementatie en voortdurende optimalisatie. Hier volgt een stap-voor-stap handleiding om een organisatie te helpen deze reis te beginnen:

1. Bedrijfsdoelen identificeren: Begrijp de specifieke bedrijfsresultaten die je wilt bereiken met een datastof, zoals verbeterde toegankelijkheid van gegevens, betere besluitvorming of verbeterde klantervaringen.
2. Bestaande uitdagingen op het gebied van datamanagement vaststellen: Bestaande uitdagingen op het gebied van datamanagement vaststellen, zoals datasilo's, problemen met de datakwaliteit of inefficiënte dataverwerking.

1. Catalogiseer gegevensbronnen: inventariseer de relevante gegevensbronnen binnen de organisatie, waaronder databases, bestanden, applicaties op locatie en in de cloud, cloudopslag en gegevens en applicaties van derden.
2. Evalueer de gegevensinfrastructuur: evalueer de huidige staat van uw gegevensinfrastructuur om mogelijke hiaten of verbeterpunten te identificeren bij het verwerken, opslaan en analyseren van gegevens.

1. Kies de juiste technologieën: Selecteer op basis van de doelstellingen en de beoordeling van de huidige status de juiste mogelijkheden voor uw datafabriek. Een datafabric-architectuur kan veel verschillende datamanagementmogelijkheden of -services vereisen. Een best practice is om op zoek te gaan naar platforms die veel van de vereiste mogelijkheden in één product combineren, waardoor de complexiteit tot een minimum wordt beperkt en de time-to-value wordt versneld.
2. Architecturale blauwdruk: Ontwikkel een gedetailleerde architecturale blauwdruk die aangeeft hoe de verschillende onderdelen van de datafabriek op elkaar inwerken, zodat schaalbaarheid, beveiliging en compliance gewaarborgd zijn.

1. Beleid voor gegevensbeheer: Stel een duidelijk beleid op voor gegevensbeheer met normen voor gegevenskwaliteit, privacy, beveiliging en compliance.
2. Rollen en verantwoordelijkheden: Definieer rollen en verantwoordelijkheden voor data stewardship en zorg ervoor dat de hele organisatie verantwoordelijk is voor en eigenaar is van de data.

1. Selecteer een pilotgebied: Kies een specifiek bedrijfsgebied of een specifieke use case om de data fabric implementatie te testen. Dit moet een gebied zijn dat snelle voordelen of waardevolle inzichten kan opleveren.
2. Implementeren en testen: Implementeer de benodigde functionaliteit en integreer de geselecteerde gegevensbronnen. Valideer de implementatie door de gegevenstoegang, integratie en analysefuncties te oefenen op een specifieke use case.

1. Geleidelijk uitbreiden: Op basis van het succes van de pilot, kunt u de reikwijdte van de gegevensverzameling geleidelijk uitbreiden met extra gegevensbronnen en bedrijfsgebieden.
2. Bewaken en optimaliseren: Bewaak voortdurend de prestaties van de datafabriek en pas deze waar nodig aan om de efficiëntie, schaalbaarheid en datakwaliteit te verbeteren.

1. Training en ondersteuning: Zorg voor training en hulpmiddelen om ervoor te zorgen dat werknemers de datastructuur effectief kunnen gebruiken voor gegevenstoegang en -analyse.
2. Samenwerking aanmoedigen: Zorg voor een samenwerkingsomgeving waarin inzichten in gegevens worden gedeeld en gebruikt om besluitvormingsprocessen in de hele organisatie aan te sturen.

1. Feedback Loop: Zet mechanismen op voor het verzamelen van feedback van gebruikers van de datastructuur om gebieden voor verbetering te identificeren.
2. Blijf op de hoogte: blijf op de hoogte van de ontwikkelingen in datamanagementtechnologieën en -praktijken om ervoor te zorgen dat de datafabriek evolueert om te voldoen aan toekomstige bedrijfsbehoeften en -kansen.

Door deze stappen te volgen, kan een organisatie met succes een data fabric implementeren die het vermogen vergroot om data te gebruiken voor concurrentievoordeel, operationele efficiëntie en innovatie.

Door het afbreken van silo's en het integreren van data uit verschillende bronnen en platforms, vereenvoudigt een datafabric niet alleen datamanagement, maar wordt ook een nieuw rijk aan inzichten, efficiëntie en innovatie ontsloten.

Naarmate bedrijven verder navigeren door de complexiteit van het digitale tijdperk, worden de flexibiliteit en intelligentie die een datafabric-architectuur biedt onmisbare activa.

InterSystems IRIS steekt met kop en schouders uit boven de rest van de talrijke technologieën die de bouw van een robuuste datafabric mogelijk maken.

InterSystems IRIS biedt veel van de mogelijkheden die nodig zijn om real-time, slimme datafabric-architecturen te implementeren in één enkel product, waardoor het niet langer nodig is om tientallen verschillende technologieën te implementeren, integreren en onderhouden.

Het bieden van al deze mogelijkheden in één enkel product, gebouwd op één enkele codebasis, versnelt de time-to-value, vermindert de complexiteit van het systeem, vereenvoudigt het onderhoud en levert hogere prestaties.