Data Fabric: Das Konzept für vernetztes Datenmanagement in Unternehmen verständlich erklärt

Data Fabric (wörtlich übersetzt „Datengewebe“) ist eine Datenarchitektur bzw. ein Datenmanagementkonzept, bei dem Daten über verschiedene Plattformen und Systeme hinweg in einer gemeinsamen, integrierten Umgebung verfügbar gemachtwerden. „Gewebe“ beschreibt dabei schon, was konkret passiert: Wie in einem Gewebe verbindet die Data Fabric verschiedene Systeme, Datentypen und Datenquellen zu einem Netzwerk.

Eingebunden werden Datenbanken und Anwendungen im eigenen Rechenzentrum, etwa ERP-Systeme, ebenso wie Cloud-Plattformen und Datenquellen an Maschinen und IoT-Geräten. So lassen sich die Daten unabhängig von ihrem Speicherort überwachen, steuern und für Auswertungen nutzen und auch externe Partner können an bestehende Prozesse angeschlossen werden.

Die Grundlage jeder Data Fabric ist die Datenintegration, also das Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Darauf aufbauend ergänzt die Data Fabric Metadaten, Regeln und Automatisierung.

Ohne gemeinsame Datenschicht müssten Daten nicht nur händisch exportiert werden, sie wären auch an verschiedenen Orten verstreut und schwerer zugänglich. Eine Data Fabric setzt hier an sechs typischen Schwachstellen an:

• Uneinheitliche Infrastruktur: Daten in Cloud, Rechenzentrum und an Maschinen werden einheitlich verwaltet, egal wo sie liegen.
• Manuelle Integrationsarbeit: Automatisierte Datenflüsse ersetzen händische Exporte und Importe.
• Schwache Datenqualität: Einheitliche Regeln für Bereinigung und Prüfung verbessern die Grundlage für Auswertungen.
• Fehlende Skalierbarkeit: Neue Datenquellen und wachsende Datenmengen lassen sich ohne Umbau anbinden.
• Lückenhafte Zusammenarbeit: Partner wie Logistikdienstleister tauschen Daten direkt über die angebundenen Systeme aus.
• Ungenutzte Daten: Bestände, die bisher brachlagen, stehen für Analysen und KI-Anwendungen bereit.

Dazu kommt ein wirtschaftlicher Effekt, weil transparente Datenflüsse auch Kosten sichtbar machen und die Abhängigkeit von einzelnen Altsystemen verringern.

Der Einsatz einer Data Fabric generiert erhebliche wirtschaftliche Vorteile entlang des gesamten Geschäftsmodells, da durch verbesserte Dienste beispielsweise die Kundenbindung gestärkt und plötzlich auftretende Risiken minimiert werden können. In diesem Zusammenhang liegt ein besonderes Augenmerk auf der Datentransparenz: Sie erleichtert die Kontrolle, wodurch kritische Unternehmensdaten einfacher zu schützen sind. Letztlich bedeutet Datentransparenz auch Kostentransparenz und damit Kontrolle über die Sinnhaftigkeit von Ausgaben und Investitionen.

Aber auch die technischen Möglichkeiten bringen ökonomisch Pluspunkte: Sie machen weniger abhängig von Legacy-Infrastrukturen und garantieren maximale Flexibilität bei der Wahl von IT‑Lösungen. Data Fabric sorgt also für die Zukunftssicherheit eines Geschäftsmodells, indem innovative Datenquellen, Endpunkte und Technologien mit nur geringem Aufwand eingebunden werden können, ohne bestehende Systeme aufgeben zu müssen.

Weitere Vorteile einer Data-Fabric-Architektur:

• Zentralisierte Datenintegration: Unternehmen profitieren von einem einheitlichen Zugriffspunkt für alle Daten, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Dies vereinfacht die Datenverwaltung erheblich und spart Zeit.
• Verbesserte Datenqualität und -zugänglichkeit: Durch die Konsolidierung von Datenquellen verbessern sich sowohl die Datenqualität als auch deren Zugänglichkeit. Data-Fabric-Systeme bieten fortschrittliche Mechanismen zur Datenbereinigung und -validierung, was zu zuverlässigeren Daten für geschäftskritische Entscheidungen führt.
• Erhöhte Geschäftsflexibilität: Die Data-Fabric-Architektur ermöglicht es, neue Datenquellen schnell zu integrieren und bestehende Daten effizienter zu nutzen. Dies führt zu einer gesteigerten Agilität in einem sich ständig wandelnden Geschäftsumfeld.
• Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit: Eine Data-Fabric-Architektur skaliert mit den Bedürfnissen eines Unternehmens. Es unterstützt sowohl kleine als auch große Datenmengen und passt sich neuen Technologien und Anforderungen an. So bleibt die Datenarchitektur zukunftssicher.
• Kosteneffizienz: Durch die Optimierung von Datenprozessen und die Reduzierung von Redundanzen können Unternehmen Kosten sparen. Das Data Fabric reduziert hierbei den Bedarf an manuellen Eingriffen und ermöglicht eine effizientere Ressourcennutzung.
• Verbesserte Analytik und Einblicke: Mit einer zentralisierten, qualitativ hochwertigen Datenquelle können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen. Analysen und das Erkennen etwaiger Muster in den Daten werden so erleichtert, was bessere Geschäftsentscheidungen ermöglicht.
• Datensicherheit und Compliance: Data-Fabric-Systeme bieten robuste Sicherheitsfunktionen, was in der heutigen Zeit stets zunehmender Cyberangriffe unerlässlich ist.
• Automatisierung und Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung von Datenprozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern. Routineaufgaben können so automatisiert werden, wodurch Mitarbeiter sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Insgesamt bietet eine Data-Fabric-Architektur eine umfassende Lösung, Ihre Daten effektiver zu nutzen und gleichzeitig die Herausforderungen des modernen Datenmanagements zu meistern.

• Fehlende Konsistenz in heterogener Infrastruktur
  Der Einsatz einer Data-Fabric-Architektur sorgt dank optimalem Datenmanagement für Konsistenz in integrierten Umgebungen. Durch standortunabhängiges Data Storage ergeben sich schnelle Zugriffe, transparente Analysemöglichkeiten und letztlich sehr effektive Entscheidungsprozesse basierend auf aussagekräftigen Einsichten in die Umgebungen.
• Langwieriges manuelles Management
  Dank Data Fabric ist eine umfangreiche Automatisierung zahlreicher Prozesse möglich. Langwierige manuelle Abläufe werden auf ein Minimum reduziert, die Implementierung gleichzeitig beschleunigt und eine transparente und leichte Prozess-Steuerung für alle Beteiligten möglich.
• Unzureichende Datenqualität
  Der Data-Fabric-Ansatz vereinheitlicht das Datenmanagement und verbessert die, für Analysen so wichtige Datenqualität. Gleichzeitig optimiert das Konzept die Datenintegration, Data Governance, Datenfreigabe und den Datenaustausch innerhalb eines Unternehmens.
• Mangelnde Skalierbarkeit
  Eine Data-Fabric-Architektur sorgt für erhöhte Skalierbarkeit, so dass sich stark wachsende Datenmengen, heterogene Datenquellen und multiple Anwendungen besser managen lassen. Automatisierte Änderungen, zeitnahe Problembehebung und Risikominimierung werden dank der Skalierbarkeit von Data Fabric Schritt für Schritt möglich.
• Lückenhafte Zusammenarbeit
  Data Fabric ermöglicht die Verknüpfung relevanter Informationen mit Datensystemen Dritter – wie etwa den Datenaustausch zwischen der Logistikabteilung eines Unternehmens und einem Logistik-Dienstleister. Die nahtlose Anbindung erleichtert Zusammenarbeit, da wichtige Informationen nun beidseitig über die jeweilige Softwareapplikation erteilt und entgegengenommen werden können.
• Ungenutzte Auswertung von Daten
  Wollen Unternehmen ihren Umsatz steigern, dürfen Datenbestände nicht brach liegen. Data Fabric erleichtert die gezielte Datenauswertung, um Geschäftsmodelle an Markterfordernisse anzupassen oder Kosten durch betriebliche Effizienzsteigerung zu senken. Dank verbesserter Technologie und Preisstruktur für Cloud-Dienste sind Daten zudem nicht mehr an lokale Rechenzentren gebunden, sondern können ressourcenschonend externalisiert werden.

Die Einführung eines Data-Fabric-Systems birgt spezifische Herausforderungen, die es zu meistern gilt. Eine der Hauptproblematiken ist dabei die Integration heterogener Datenquellen. Unternehmen verfügen oft über eine Vielzahl von Daten in unterschiedlichen Formaten und Systemen – die Harmonisierung dieser Daten in einer einheitlichen Data Fabric Architektur erfordert sorgfältige Planung und technisches Know-how.

Ein weiteres Hindernis ist die Sicherstellung der Datenqualität. Unzureichende Datenqualität kann die Effektivität der Data-Fabric-Architektur erheblich beeinträchtigen. Es ist daher notwendig, Mechanismen zur Datenbereinigung und -validierung zu implementieren, um konsistente und zuverlässige Daten zu gewährleisten.

Die Skalierbarkeit des Systems stellt eine weitere Herausforderung dar. Mit dem Wachstum des Unternehmens müssen Data-Fabric-Lösungen flexibel genug sein, um sich an steigende Datenvolumen und veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen.

Best Practices für eine erfolgreiche Implementierung:

1. Gründliche Bedarfsanalyse
   Zunächst sollten die spezifischen Datenanforderungen des Unternehmens genau erfasst werden. Dabei wird ermittelt, welche Datenquellen integriert werden müssen und welche Geschäftsprozesse unterstützt werden sollen.
2. Auswahl der richtigen Technologie
   Es sollte eine Data-Fabric-Lösung gewählt werden, die sowohl mit der aktuellen IT-Infrastruktur kompatibel ist als auch zukünftige Anforderungen erfüllen kann.
3. Stufenweise Implementierung
   Zu Beginn wird ein Pilotprojekt durchgeführt, um die Machbarkeit zu testen. Anschließend wird das System schrittweise erweitert, wodurch Risiken minimiert und Lerneffekte maximiert werden.
4. Fokus auf Datenmanagement und -governance
   Es werden klare Richtlinien für Datenzugriff, -sicherheit und -qualität etabliert. Dadurch wird gewährleistet, dass die Daten im gesamten Unternehmen konsistent und vertrauenswürdig sind.
5. Mitarbeiterschulung und Change-Management
   Die Mitarbeitenden werden gezielt auf die neuen Prozesse und Tools vorbereitet. Eine umfassende Schulung und kontinuierliche Unterstützung sind wichtige Werkzeuge für die erfolgreiche Einführung des neuen Systems.
6. Agile Methodik
   Durch den Einsatz agiler Entwicklungspraktiken kann flexibel auf Veränderungen reagiert und das System kontinuierlich verbessert werden.
7. Partnerschaft mit Experten
   Bei Bedarf werden externe Berater hinzugezogen, sodass von deren Erfahrung und Fachwissen profitiert werden kann.

Durch die Beachtung dieser Best Practices können Unternehmen die Herausforderungen bei der Implementierung von Data-Fabric-Systemen erfolgreich bewältigen und eine robuste, flexible Dateninfrastruktur aufbauen, die eine effiziente Datenintegration und -nutzung ermöglicht.

Mit der Datenintegrationslösung Lobster Data Platform können Sie all Ihre Data-Fabric-Prozesse wie u.a. EAI, EDI, ETL/ELT, MFT, Industrie 4.0 &undIoT-Strategien einfach abbilden. Zunächst fördert die Lobster Data Platform die Beteiligung möglichst vieler im Unternehmen, da die Lösung No-Code-basiert ist und weder Programmier- noch Scripting-Kenntnisse erfordert. Die Benutzung erfolgt über eine intuitive HTML5-Oberfläche mit fertigen Funktionsbausteinen inklusive aller gängigen Industriestandards.

Der selbstständige Einsatz der Software kann in einer nur zweitägigen Schulung problemlos erlernt werden. Des Weiteren sorgt die Lobster Data Platform für die sichere Integration aller Daten wie Anwendungen und ist in der Lage, sich dem kontinuierlichen Ausbau einer Data-Fabric-Architektur kontinuierlich anzupassen. Große Vorteile der Lobster Data Platform sind:

• Hohe Konnektivität: Die Lobster Data Platform arbeitet mit allen gängigen Formaten, Systemen und Anwendungen. Als Plattformlösung verknüpft die Software interne Systeme (EAI), externe Systeme (EDI), Cloud-Systeme (APIs/hybride Integration), Dinge (IoT), Maschinen (Industrie 4.0) und ermöglicht die Transformation von Massendaten aus unterschiedlichsten Datenquellen (ETL/ELT).
• Vernetztes Datenmanagement: Die Lobster Data Platform verbindet in der Data-Fabric-Technik und Menschen, u.a. durch die Verfügbarkeit und Übernahme von Daten in Echtzeit, operative Entscheidungen dank Datenanalyse oder Erkenntnisse intelligenter Algorithmen zur Unterstützung geschäftsrelevanter Prozesse.
• Einheitliche Umgebung: Die Lobster Data Platform bewerkstelligt die einheitliche Integration von Daten und Prozessen aus unterschiedlichsten Quellen und macht den Einsatz/Kauf weiterer Datenintegrations-Produkte überflüssig. Die Software fördert den Aufbau einer homogenen Umgebung und einen lückenlosen Austausch aller Stakeholder der Data Fabric.
• On-Premises oder in der Cloud: Mit der Lobster Data Platform können Daten sowohl aus On-Premises Backoffice-Umgebungen wie z. B. Oracle und SAP als auch aus Cloud-Umgebungen wie AWS, Azure, Google Cloud eingelesen und integriert werden. Die Software basiert auf der neuesten Java Technologie und kann auf jedem System mit einem JDK laufen. Dies garantiert die einfache Nutzung von z.B. Containern mit Docker und Kubernetes oder serverlosem Computing.
• Höchste Datenqualität: Hohe Datenqualität ist bei der Lobster Data Platform in jedem Schritt des Datenmanagements integriert, gleich ob Daten ermittelt und eingelesen werden oder die Datenherkunft nachverfolgt werdenkann. Die Datenqualität wird ebenfalls dadurch gesichert, dass die Data Platform auch für Business Nutzer einfach zu bedienen ist, sodass – Stichwort Selfservice-Datenmanagement – Fehler durch falsche Eingaben oder unsicheren Umgang mit der Software nahezu ganz vermieden werden können.

Kontaktiere uns gerne für eine unverbindliche Beratung mit unseren Datenspezialisten. Du wirst überrascht sein, wie einfach eine Data-Fabric-Architektur implementiert und verwaltet werden kann.

Die größten Hürden einer Einführung sind heterogene Datenquellen, uneinheitliche Datenqualität und wachsende Datenmengen, deshalb hält ein schrittweises Vorgehen das Risiko klein:

1. Bedarf analysieren: Welche Datenquellen sollen angebunden werden, welche Prozesse profitieren?
2. Technik wählen: Die Lösung muss zur vorhandenen IT passen und künftige Anforderungen tragen.
3. Mit einem Pilotprojekt starten: Einen Anwendungsfall umsetzen, daraus lernen, dann erweitern.
4. Governance festlegen: Regeln für Zugriff, Sicherheit und Datenqualität von Anfang an definieren.
5. Mitarbeitende mitnehmen: Schulungen und Begleitung sorgen dafür, dass Fachabteilungen die neuen Möglichkeiten nutzen.
6. Laufend weiterentwickeln: Die Architektur in kurzen Zyklen an neue Anforderungen anpassen.