Was ist ein Data Fabric?

Ein Data Fabric ist ein moderner Ansatz zur Datenverwaltung, der den Zugriff auf Datenbestände im gesamten Unternehmen beschleunigt und vereinfacht.

Es greift auf Daten aus verschiedenen Quellen zu, transformiert und harmonisiert sie bei Bedarf, um sie für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen nutzbar und verwertbar zu machen.

Es unterscheidet sich grundlegend von Ansätzen wie Data Lakes und Data Warehouses, da es anstatt weitere Datensilos zu erzeugen, die bestehenden Daten- und Datenmanagement-Ressourcen eines Unternehmens ergänzt und bei Bedarf direkt aus den Quellsystemen die benötigten Daten abrufen kann.

Dies wird durch die Schaffung einer unterbrechungsfreien, übergreifenden Schicht erreicht, die eine Verbindung zu den Daten an der Quelle herstellt und sie in eine harmonisierte, konsistente und einheitliche Ansicht umwandelt, die für eine Vielzahl von Anwendungen im gesamten Unternehmen genutzt werden kann.

Durch Automatisierung und Echtzeitverarbeitung wird sichergestellt, dass die Daten durchgängig zugänglich, sicher und bereit für die Analyse sind.

Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur die Datenverwaltung, sondern ermöglicht Unternehmen auch, effizienter mehr und aktuellere Daten für tiefere Einblicke zu nutzen, was Innovation und operative Effizienz vorantreibt. Unternehmen, die ein Data Fabric implementieren, profitieren von besseren operativen Abläufen und einem strategischeren Einsatz von Daten.

Um Data Fabrics zu verstehen, ist es wichtig, ihre wesentlichen Komponenten kennenzulernen und zu begreifen, wie wertvoll sie durch verbesserte Datenverwaltung und -zugänglichkeit für Unternehmen sind.

Ein Data Fabric umschreibt eine Architektur, beziehungsweise eine Sammlung von Datendiensten, die konsistente Fähigkeiten über ein breites Spektrum von Datenquellen hinweg bieten. Diese Datenquellen können in verschiedenen Formaten vorliegen und unterschiedliche Latenzzeiten aufweisen, und sie sind in lokalen, hybriden sowie Multi-Cloud-Umgebungen integriert.

Data Fabrics ermöglichen eine zentralisierte und konsistente Sicht auf diese unterschiedlichen Daten – trotz verschiedener Formate und der Verteilung auf verschiedene Orte. Dies ermöglicht die Nutzung durch eine Vielzahl von Anwendern und für verschiedenste Anwendungsfälle.

Man kann sich eine Data Fabric wie den Dirigenten eines Orchesters vorstellen.

Genau wie ein Dirigent die verschiedensten Instrumente miteinander harmonisiert um ein einheitliches und schönes Musikstück zu erschaffen, integrieren und verwalten Data Fabrics Daten aus verschiedenen Quellen – Anwendungen, Datenbanken, Dateien, Nachrichtenwarteschlangen, etc. – zu einem zusammenhängenden und nutzbaren Gewebe.

• Verbinden und Sammeln: Bei einigen Anwendungen ist es sinnvoller oder effizienter, die Daten dort zu verarbeiten, wo sie bereits liegen, ohne sie persistent zu speichern (zu verbinden). Für andere Szenarien ist es wünschenswert, die Daten persistent zu speichern (zu sammeln). Ein Data Fabric sollte beide dieser Ansätze unterstützen.
• Skalierbarkeit: Die Architektur ist so konzipiert, dass sie sowohl horizontal als auch vertikal skaliert werden kann, um ein wachsendes Datenvolumen ohne Leistungseinbußen bewältigen zu können.
• Flexibilität: Das Data Fabric muss ein breites Spektrum von Datentypen unterstützen, damit Unternehmen mit Daten aus allen beliebigen internen und externen Quellen und in beliebigen Formaten arbeiten können.
• Interoperabilität: Data-Fabric-Architekturen legen Wert auf Interoperabilität zwischen verschiedenen Plattformen und Umgebungen, um einen freien und sicheren Datenfluss zu gewährleisten.
• Automatisierung: Durch die Automatisierung von Datenverwaltungsaufgaben verringern Data Fabrics den Bedarf an manuellen Eingriffen, was die Effizienz erhöht und die Fehlerwahrscheinlichkeit verringert.

Den Unternehmen mangelt es nicht an Daten. Tatsächlich sammeln Unternehmen heute weit mehr Daten als je zuvor. Aus diesem Grund sind Data Fabrics so wichtig - sie bewältigen die Komplexität, die durch die riesigen Mengen an unterschiedlichen Daten aus verschiedenen Quellen entsteht.

Data Fabrics rationalisieren den Datenzugriff und die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und ermöglichen es Unternehmen so, zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Sie reduzieren auch den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datenverwaltung erheblich, was für moderne datengesteuerte Unternehmen unverzichtbar ist.

Die Nutzung einer Data-Fabric-Architektur bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen, die speziell darauf ausgerichtet sind, die Komplexität moderner Datenlandschaften zu bewältigen und das verborgene Potenzial vielfältiger Datenbestände freizusetzen.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Steigerung der betrieblichen Effizienz
• Verbesserung der strategischen Entscheidungsfindung
• Straffung der betrieblichen Abläufe
• Compliance und Einhaltung von Vorschriften

Hier sind einige weitere spezifische Vorteile:

• Nahtloser Zugriff über Silos hinweg: Data Fabrics überbrücken die Lücken in Datensilos und bieten einheitlichen Zugriff auf konsistente und vertrauenswürdige Daten über verschiedene Umgebungen, Plattformen und Standorte hinweg. Dieser nahtlose Zugang unterstützt eine bessere Integration und Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens.
• Datenverfügbarkeit in Echtzeit: Durch die Erleichterung der Datenverarbeitung und -integration in Echtzeit stellt eine Datenstruktur sicher, dass die Entscheidungsträger Zugang zu aktuellen Informationen haben, was die Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen und -chancen verbessert.

• Vereinfachte Data Governance: Mit einem Data Fabric können Unternehmen konsistente Data-Governance-Richtlinien für alle ihre Daten implementieren und durchsetzen, unabhängig davon, wo diese sich befinden. Dieser einheitliche Governance-Ansatz hilft bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität und -genauigkeit, sowie der Einhaltung von Vorschriften.
• Automatisierte Datenverarbeitung: Data-Fabric-Architekturen bieten Automatisierung für Integration, Datenermittlung, Klassifizierung, Zugriff und Qualitätskontrolle, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und Fehler minimiert werden. Diese Automatisierung unterstützt effizientere und zuverlässigere Datenverwaltungspraktiken.

• Schnellere und flexiblere Analysen: Durch die Bereitstellung eines ganzheitlichen Überblicks über die Datenlandschaft eines Unternehmens ermöglichen Data Fabrics schnellere Datenanalysen und eine flexiblere Business Intelligence. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, Daten schnell in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.
• Unterstützung fortschrittlicher Data Analytics: Einige Data Fabrics sind so konzipiert, dass sie komplexe Datenverarbeitungs- und Analyse-Workloads direkt im Fabric verarbeiten können, einschließlich Maschinellem Lernen (ML) und KI. So können Unternehmen fortschrittliche Analysestrategien direkt im Fabric ausführen und so Wettbewerbsvorteile erzielen. Diese Funktionen machen das Kopieren großer Datenextrakte in separate Umgebungen für Analysen überflüssig und sind ideal für Echtzeit- und echtzeitnahe Anwendungsfälle. Diese werden manchmal auch als Smart Data Fabrics bezeichnet.

• Geringere Komplexität der Datenverwaltung: Durch die Abstraktion der Komplexität von zugrundeliegenden Datenquellen und Infrastruktur ermöglichen Data Fabrics den Unternehmen eine effizientere Verwaltung ihrer Daten und reduzieren den Zeit- und Ressourcenaufwand.
• Geringere Infrastrukturkosten: Durch eine verbesserte Datenverwaltung und den Vorteil, verschiedene Datenquellen effizient zu integrieren, können Unternehmen ihre Datenspeicher- und -verarbeitungsinfrastruktur optimieren, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.

• Konsistente Sicherheitsrichtlinien: Data Fabrics ermöglichen die Durchsetzung konsistenter Sicherheitsrichtlinien und Zugriffskontrollen für alle Daten. So tragen sie zum Schutz sensibler Informationen und damit zur Verringerung des Risikos von Datensicherheitsverletzungen bei.
• Vereinfachte Compliance: Das von Data Fabrics unterstützte einheitliche Governance-Modell vereinfacht die Einhaltung von Datenschutz- und Branchenvorschriften durch Bereitstellung von Tools für Datenverfolgung und -herkunft, Berichterstattung und Richtlinienumsetzung über verschiedene Rechtsräume hinweg.

Data Fabrics sind in der Lage, mit verschiedenen Datentypen und Datenintegrationsstilen über viele Plattformen und Standorte hinweg zu arbeiten.

Hier finden Sie weitere Details zu ihrer Funktionsweise.

1. Datenaufnahme-Ebene

Diese Schicht ist für die Verbindung mit- und das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen verantwortlich, darunter Datenbanken, Cloud-Dienste, SaaS-Plattformen, IoT-Geräte und lokale Systeme.

Sie unterstützt mehrere Datenformate und Ingestion-Methoden, darunter sowohl Connect- (Virtualisierung) als auch Collect- (Persistenz) Paradigmen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt erfasst und für die Verarbeitung verfügbar gemacht werden.

2. Datenspeicherungs- und Oranisations-Ebene

Auf dieser Ebene sollten die aufgenommenen Daten in einer flexiblen, mehrere Modelle umfassenden, Datenspeicher-Engine gespeichert werden.

Diese Ebene legt den Schwerpunkt auf die Organisation und Katalogisierung der Daten, wobei zur Erleichterung der Suche und des Zugriffs die Verwaltung von Metadaten eingesetzt wird.

3. Datenverarbeitungs- und Integrations-Ebene

Daten innerhalb der Data Fabric werden verarbeitet und hinsichtlich der Anforderungen verschiedenster Anwendungen und Analysen transformiert. Dazu gehören die Bereinigung, Umwandlung, Normalisierung, Validierung, Abgleich, Anreicherung sowie andere Aufgaben.

Der Integrationsaspekt ermöglicht die Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen und stellt sicher, dass die Daten im gesamten Unternehmen konsistent, genau und einsatzbereit sind.

4. Data-Governance- und Sicherheits-Ebene

Als zentraler Bestandteil der Data-Fabric-Architektur implementiert diese Schicht Richtlinien für Datenqualität, Datenschutz, Compliance und Sicherheit.

Sie stellt sicher, dass die Datennutzung den gesetzlichen Standards und Unternehmensrichtlinien entspricht, und wendet Verschlüsselungen, Zugriffskontrollen und Prüfmechanismen zum Schutz sensibler Informationen an.

5. Datenzugriffs- und Bereitstellungs-Ebene

. Diese Ebene ermöglicht den effizienten Zugriff auf- und die Weitergabe von Daten innerhalb des Unternehmens, und falls nötig, auch die Nutzung durch externe Partner.

Sie unterstützt verschiedene Mechanismen für die Datenbereitstellung, darunter APIs, Datendienste und Event Streams. So können Benutzer sowie Anwendungen die benötigten Daten bequem abrufen und abonnieren. Das Data Fabric sollte eine Vielzahl von Zugriffsprotokollen unterstützen, einschließlich relationaler Protokolle, Dokumentenprotokolle, REST-Protokolle, etc., ohne dass ein Datenmapping oder eine Datendopplung erforderlich sind.

6. Analyse- und Insights-Ebene

Die Analysefunktionen sollten direkt in die Data Fabric selbst integriert werden, einschließlich der folgenden Aspekte:

• Fortgeschrittene Analytik
• Maschinelles Lernen
• Generative KI
• Business Intelligence
• Natural Language Processing
• Geschäftsregeln
• Analytisches SQL

und weiterer Analysefunktionen, um aus den Daten Erkenntnisse und programmatische Aktionen zu generieren - und das alles, ohne dass Datenextrakte in externe Umgebungen kopiert werden müssen.
Das Data Fabric sollte nativ Echtzeitanalysen, intelligente operative Workflows und Entscheidungsfindung unterstützen, um Unternehmen dabei zu helfen, aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse und strategischen Wert zu gewinnen.

Im Folgenden untersuchen wir einige Szenarien dafür, wie verschiedene Arten von Unternehmen Data-Fabric-Technologien nutzen könnten, um individuelle geschäftliche Herausforderungen zu erfüllen. Die verschiedenen Anwendungsfälle zeigen neben den vielfältigen Möglichkeiten auch die Anpassungsfähigkeit von Data-Fabric-Lösungen auf.

Szenario: Ein globales Einzelhandelsunternehmen möchte ein einheitliches Kundenerlebnis über alle seine Online-Plattformen, physischen Geschäfte und mobilen Apps hinweg schaffen, um personalisierte Einkaufserlebnisse zu bieten und die Kundenbindung zu verbessern.

Data Fabric Anwendung: Das Unternehmen implementiert ein Data Fabric, um Kundendaten aus seinen E-Commerce-Systemen, Kassensystemen in physischen Geschäften, CRM-Systemen, Daten zur Nutzung mobiler Apps und Kundenfeedback über Social-Media-Plattformen zu integrieren.

Das Data Fabric bietet eine 360-Grad-Ansicht der Kundeninteraktionen und -präferenzen in Echtzeit sowie Vorschläge für die optimalen nächsten Werbeaktionen und weiteren Schritte.

Verwendete Technologie: Echtzeit-Analysen für das Kundenverhalten, Machine-Learning-Modelle für die Personalisierung und Datenvirtualisierungsfunktionen zur nahtlosen Integration unterschiedlichster Datenquellen.

Szenario: Eine global operierende Bank muss ihre Betrugsaufdeckungsfähigkeiten verbessern und die Einhaltung globaler regulatorischer Anforderungen sicherstellen, ohne dabei den Kundenservice zu beeinträchtigen.

Data Fabric Anwendung: Durch den Einsatz einer Data Fabric integriert die Bank Transaktionsdaten über verschiedene Geschäftseinheiten und Plattformen hinweg in Echtzeit und wendet fortschrittliche Analysen und KI-gesteuerte Modelle an, um betrügerische Aktivitäten effektiver zu erkennen. Es automatisiert außerdem die Compliance-Berichterstattung, indem es sicherstellt, dass alle Daten durch ein einheitliches Governance-Regelwerk den regionalen Vorschriften entsprechen.

Technologien: Maschinelles Lernen (ML) zur Betrugserkennung, Echtzeit-Streaming-Ingestion-Funktionen, die die programmatische Ausführung von ML-Modellen auslösen, und automatisierte Compliance-Tools innerhalb der Data-Fabric-Architektur.

Szenario: Ein Gesundheitssystem soll die Patientenversorgung verbessern und die medizinische Forschung vorantreiben, indem es Patientenakten, Forschungsdaten und Geräte zur Gesundheitsüberwachung in Echtzeit integriert.

Data Fabric Anwendung:Im Gesundheitswesen wird ein Data Fabric genutzt, um elektronische Gesundheitsakten, genomische Forschungsdaten sowie IoT-Gerätedaten von Wearables und stationären Überwachungsgeräten zu vereinheitlichen. Diese Integration ermöglicht personalisierte Patientenpflegepläne und bricht Datensilos auf, die eine optimale Betreuung verhindern.

Technologien: IoT-Datenintegration für die Gesundheitsüberwachung in Echtzeit, Datenanalyse für die Forschung und sichere Datenaustauschplattformen für einen geschützten und privaten Zugriff auf Daten.

Szenario: Ein internationales Fertigungsunternehmen möchte seine Lieferkette optimieren, um die Kosten zu senken und die Markteinführung seiner Produkte zu beschleunigen

. Data Fabric Anwendung: Das Unternehmen setzt eine Data Fabric ein, um die Daten seiner Lieferkettenpartner, Sensoren an der Produktionslinie und Bestandsverwaltungssystemen zu integrieren.

Mithilfe von prädiktiven Analysen identifiziert das Data Fabric potenzielle Störungen in der Lieferkette noch bevor diese auftreten und schlägt Optimierungsstrategien vor, um Kundenverpflichtungen und Service Level Agreements SLAs einzuhalten.

Technologien: Prädiktive Analysen für Lieferketteneinblicke, IoT für die Überwachung der Produktionslinie und Datenintegrationstools für Partner-Ökosysteme.

Bei der Datenvirtualisierung handelt es sich um eine Technologie, die die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit ermöglicht, ohne dass die Daten physisch verschoben oder repliziert werden müssen.

Sie schafft eine einheitliche, abstrahierte Sicht auf Daten aus mehreren heterogenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Dateien, Webdiensten und Anwendungen, und macht diese über eine einzige virtuelle Ebene zugänglich.

Dieser Ansatz erleichtert den Zugriff auf Daten in dem Format und der Struktur, die für die Endnutzer oder Anwendungen jeweils am nützlichsten sind, unabhängig vom ursprünglichen Format oder Speicherort der Daten.

Zu den wichtigsten Merkmalen der Datenvirtualisierung gehören:

• Geringere Komplexität: Vereinfacht die Datenlandschaft durch einen verringerten Bedarf an Datenreplikation und physischer Datenspeicherung, wodurch die Speicherkosten gesenkt und Datenredundanzen beseitigt werden.
• Integration verschiedener Datenquellen: Die Lösung kann Daten verschiedenster Formate und an verschiedenen Orten liegend kombinieren, und so eine konsolidierte Übersicht über verstreute und ungleiche Daten bieten.
• Datenzugriff in Echtzeit: Bietet die Möglichkeit, in Echtzeit auf Daten zuzugreifen und diese abzufragen. So wird sichergestellt, dass Benutzern jederzeit die aktuellsten Informationen zur Verfügung stehen.

Eine universelle semantische Schicht ist eine Abstraktionsschicht, die zwischen den Nutzern (z. B. Analysten, Entscheidungsträger oder gewisse Anwendungen) und den zugrunde liegenden Datenquellen angesiedelt ist.

Diese Schicht abstrahiert die technischen Details der Datenspeicherung und bietet eine einheitliche, vereinfachte Schnittstelle für den Datenzugriff im gesamten Unternehmen.

Eine universelle semantische Schicht unterstützt:

• Datenabstraktion: Sie stellt allen Nutzern ein einheitliches und geschäftsfreundliches Datenmodell zur Verfügung.
• Abfrageoptimierung: Intelligente Abfrageverarbeitungsfunktionen stellen sicher, dass Datenanfragen effektiv erfüllt werden, wodurch Leistung und Ressourcennutzung optimiert werden.
• Datensicherheit und Governance: Zentrale Kontrolle über Datenzugriff und die Datennutzung, konsistente Umsetzung von Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Regeln für sämtliche Daten.

Ein Data Fabric zu implementieren erfordert einen strukturierten Ansatz und die Einhaltung bewährter Verfahren, um eine robuste und skalierbare Lösung zu gewährleisten.

Der Prozess umfasst mehrere unverzichtbare Schritte, von der Planung und Konzeption bis hin zur Einführung, Instandhaltung und laufenden Optimierung. Im Folgenden finden Sie eine schrittweise Anleitung, die Ihrer Organisation dabei hilft, diesen Weg zu beschreiten:

1. Identifizieren Sie die Geschäftsziele: Machen Sie sich klar, welche spezifischen Geschäftsergebnisse Sie mit einer Datenstruktur erreichen wollen, z. B. verbesserte Datenverfügbarkeit, bessere Entscheidungsfindung oder eine verbesserte Kundenerfahrung.
2. Machen Sie sich Ihre Datenherausforderungen klar: Identifizieren Sie Ihre aktuell bestehenden Herausforderungen in der Datenverwaltung, einschließlich Datensilos, Datenqualitätsproblemen oder Ineffizienzen bei der Datenverarbeitung.

1. Katalogisierung der Datenquellen: Inventarisieren Sie die relevanten Datenquellen innerhalb der Organisation, einschließlich Datenbanken, Dateien, lokalen und Cloud-Anwendungen, Cloud-Speicher sowie Daten und Anwendungen von Drittanbietern.
2. Bewertung der Dateninfrastruktur: Bewerten Sie den aktuellen Zustand Ihrer Dateninfrastruktur, um potenzielle Lücken oder Verbesserungsbedarf bei der Handhabung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten zu erkennen.

1. Wählen Sie die richtigen Technologien: Wählen Sie auf Grundlage Ihrer Ziele und der Evaluation des aktuellen Zustands die geeigneten Funktionen für Ihre Datenstruktur aus. Eine Data-Fabric-Architektur kann viele verschiedene Datenverwaltungsfunktionen oder -dienste erfordern. Ein bewährtes Verfahren ist die Suche nach Plattformen, die viele der erforderlichen Funktionen in einem einzigen Produkt vereinen, um einerseits die Komplexität zu minimieren und andererseits die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen.
2. Architektonische Blaupause: Entwicklung eines detaillierten architektonischen Entwurfs, der beschreibt, wie die verschiedenen Komponenten der Datenstruktur interagieren und Skalierbarkeit, Sicherheit und Compliance gewährleisten sollen.

1. Data-Governance-Richtlinien: Erstellen Sie klare Data-Governance-Richtlinien, die Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit und Compliance-Standards abdecken.
2. Rollen und Zuständigkeiten: Definieren Sie die Rollen und Zuständigkeiten für die Datenverwaltung, um Zuständigkeit und Verantwortlichkeit für die Daten im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

1. Wählen Sie einen Pilotbereich: Wählen Sie einen bestimmten Geschäftsbereich oder Anwendungsfall für die Pilotimplementierung des Data Fabric. Dies sollte ein Bereich sein, in welchem schnelle Erfolge erzielt oder wichtige Erkenntnisse gewonnen werden können.
2. Implementieren und Testen: Implementieren Sie die als erforderlich identifizierten Funktionen und integrieren Sie die ausgewählten Datenquellen. Validieren Sie die Implementierung, indem Sie den Datenzugriff, die Integration und die Analysefunktionalitäten an einem bestimmten Anwendungsfall testen.

1. Schrittweise Ausweitung: Je nach Erfolg des Pilotprojekts sollte der Umfang des Data Fabric schrittweise erweitert werden, um weitere Datenquellen und Geschäftsbereiche einzubeziehen.
2. Überwachen und Optimieren: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung des Data Fabric und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor, um Effizienz, Skalierbarkeit und Datenqualität zu verbessern.

1. Schulungen und Unterstützung: Stellen Sie Schulungen und Ressourcen bereit, um sicherzustellen, dass Ihre Mitarbeiter das Data Fabric für den Datenzugriff und die Datenanalyse effektiv nutzen können.
2. Zusammenarbeit fördern: Fördern Sie eine kollaborative Umgebung, in der Daten Insights von verschiedenen Teams gemeinsam genutzt werden, um Entscheidungsprozesse im gesamten Unternehmen voranzutreiben.

1. Feedback-Schleife: Richten Sie Mechanismen zur Sammlung von Feedback von Benutzern des Data Fabric ein, um Verbesserungsbedarf zu ermitteln.
2. Bleiben Sie auf dem Laufenden: Halten Sie sich über Fortschritte und Entwicklungen im Bereich der Datenverwaltungstechnologien und -praktiken auf dem Laufenden. So stellen Sie sicher, dass Ihre Data Fabric sich stets weiterentwickelt, um zukünftige Geschäftsanforderungen zu erfüllen und ihr Potenzial auszuschöpfen.

Wenn ein Unternehmen diese Schritte befolgt, kann es erfolgreich einen Data Fabric einrichten, welches die Datennutzung für Wettbewerbsvorteile, betriebliche Effizienz und Innovation verbessert.

Durch das Aufbrechen von Silos und die Integration von Daten über verschiedene Quellen und Plattformen hinweg vereinfacht eine Data Fabric nicht nur das Datenmanagement, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für Einblicke, Effizienz und Innovation.

Da Unternehmen die zunehmende Komplexität des digitalen Zeitalters meistern müssen, sind die Flexibilität und Intelligenz, die eine Data Fabric-Architektur bietet, unverzichtbar.

Unter den zahlreichen Technologien, die den Aufbau einer robusten Data Fabric ermöglichen, hebt sich InterSystems IRIS deutlich von den anderen ab.

InterSystems IRIS bietet viele der Funktionen, die für die Implementierung von intelligenten Data Fabric-Architekturen in Echtzeit erforderlich sind, in einem einzigen Produkt. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, dutzende verschiedene Technologien parallel zu implementieren, zu integrieren und zu warten.

Die Bereitstellung all dieser Funktionen in einem einzigen Produkt, das auf einer einzigen Codebasis aufbaut, verkürzt die Zeit bis zur Wertschöpfung, reduziert die Systemkomplexität, vereinfacht die Wartung und bietet eine höhere Leistung.