(Business) Data Fabric

Daten sind das Fundament moderner Unternehmen – doch ihre Verwaltung wird immer komplexer. Daten stammen aus verschiedensten Systemen, existieren in unterschiedlichen Formaten und sind auf On-Premise- sowie Cloud-Plattformen verstreut. Genau hier setzt Data Fabric an: eine intelligente Architektur, die Daten nahtlos verknüpft, vereinheitlicht und leicht zugänglich macht. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie eine Data-Fabric-Architektur funktioniert und welche Vorteile sie für Unternehmen bringt.

Was ist ein Data Fabric?

Ein Data Fabric ist eine moderne Lösung für das Datenmanagement, die Unternehmen dabei hilft, Daten aus unterschiedlichen Systemen, Plattformen und Standorten nahtlos zu verknüpfen und zu steuern. Es sorgt dafür, dass Informationen unabhängig vom Speicherort jederzeit abrufbar, analysierbar und nutzbar sind.

Man kann sich ein Data Fabric wie das Nervensystem des menschlichen Körpers vorstellen: So wie Nerven Signale zwischen Gehirn, Organen und Muskeln weiterleiten, stellt Data Fabric sicher, dass Daten reibungslos zwischen verschiedenen IT-Systemen fließen. Egal ob SAP, Oracle, Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud oder moderne Technologien wie Kubernetes und Docker – alle Informationen werden zentral vernetzt und koordiniert.

Ein großer Vorteil ist, dass nicht nur interne Systeme miteinander verbunden werden, sondern auch externe Partner oder Drittanbieter problemlos in bestehende Prozesse integriert werden können. Automatisch erstellte API-Dokumentationen erleichtern die Anbindung, sodass der Datenaustausch schneller und effizienter funktioniert.

Gartner: Eine ideale, vollständige Data-Fabric-Architektur

Vorteile eines Data Fabrics für Unternehmen

Der Einsatz von Data Fabric bringt Unternehmen sowohl wirtschaftliche als auch technologische Vorteile. Mit einer optimierten Datenverwaltung lassen sich Geschäftsprozesse effizienter gestalten, Kosten senken und Risiken minimieren. Besonders die erhöhte Datentransparenz spielt eine entscheidende Rolle: Unternehmen behalten den Überblick über ihre Daten, können sie besser schützen und Investitionen gezielter steuern, wodurch unnötige Ausgaben vermieden werden.

Zentralisierte Datenintegration

Alle relevanten Daten stehen an einem zentralen Ort zur Verfügung – unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Das reduziert den Verwaltungsaufwand und verbessert die Effizienz im Unternehmen.

Bessere Datenqualität und einfacherer Zugriff

Daten aus verschiedenen Quellen werden automatisch bereinigt und validiert. Das sorgt für eine verlässlichere Entscheidungsgrundlage und reduziert Fehler.

Mehr Flexibilität und Skalierbarkeit

Neue Datenquellen oder Technologien lassen sich problemlos integrieren, ohne bestehende Systeme komplett umbauen zu müssen. So bleibt das Unternehmen langfristig zukunftssicher.

Kosteneinsparungen durch optimierte Prozesse

Weniger Redundanzen, weniger manuelle Eingriffe – das bedeutet geringere Kosten und eine effizientere Nutzung von Ressourcen.

Bessere Analysen und tiefere Einblicke

Eine saubere und zentral verfügbare Datenbasis erleichtert präzisere Analysen und hilft dabei, Trends und Muster schneller zu erkennen

Höhere Sicherheit und Compliance

Integrierte Schutzmechanismen sorgen dafür, dass sensible Daten geschützt bleiben und gesetzliche Vorschriften eingehalten werden – besonders wichtig angesichts zunehmender Cyber-Bedrohungen.

Automatisierung und effizientere Abläufe

Wiederkehrende Aufgaben lassen sich automatisieren, sodass Mitarbeitende sich auf strategische und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können. Das steigert die Produktivität und macht das Unternehmen insgesamt agiler.

Use Cases von Data Fabrics

Data Fabrics kommen in vielen Bereichen zum Einsatz, in denen Unternehmen große und komplexe Datenmengen effizient nutzen müssen. Besonders in folgenden Szenarien spielen sie eine wichtige Rolle:

Vollständige Kundenprofile erstellen

Unternehmen sammeln Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, Social Media und Kaufhistorien. Eine Data-Fabric-Architektur verbindet all diese Informationen und schafft eine 360-Grad-Sicht auf jeden Kunden. Das Ergebnis: individuell zugeschnittene Angebote, bessere Kundenbindung und gezieltere Marketingmaßnahmen.

Betrugsprävention und Risikomanagement

Banken und Versicherungen nutzen Data Fabrics, um verdächtige Muster in großen Datenmengen zu erkennen. So lassen sich betrügerische Aktivitäten frühzeitig identifizieren und verhindern, bevor sie Schaden anrichten.

Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)

In der Industrie und im Maschinenbau spielen Data Fabrics eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, Maschinenstillstände zu vermeiden. Sensordaten werden in Echtzeit analysiert, sodass potenzielle Ausfälle rechtzeitig erkannt und Wartungsarbeiten gezielt eingeplant werden können. Das spart Kosten und erhöht die Effizienz.

Analyse von Gesundheits- und Sicherheitsrisiken

Ob im Gesundheitswesen oder in der Arbeitswelt – Data Fabrics helfen dabei, Risiken frühzeitig zu bewerten. So können beispielsweise Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, wenn es um Rückkehr-zu-Arbeit-Szenarien nach einer Krankheit geht oder wenn es darum geht, Sicherheitsmaßnahmen zu optimieren.

Implementierung der Data Fabric – Herausforderungen und Best Practices

Die Einführung einer Data-Fabric-Architektur bietet Unternehmen viele Vorteile, bringt aber auch einige Herausforderungen mit sich. Eine der größten Hürden ist die Integration verschiedenster Datenquellen. Unternehmen nutzen oft eine Mischung aus On-Premise-Datenbanken, Cloud-Services und anderen Systemen mit unterschiedlichen Formaten. Diese Daten zusammenzuführen und in eine einheitliche Struktur zu bringen, ist sowohl technisch als auch organisatorisch anspruchsvoll.

Ein weiteres Problem ist die Datenqualität. Wenn Informationen ungenau, unvollständig oder veraltet sind, leidet die gesamte Architektur darunter. Deshalb sind automatische Bereinigungs- und Validierungsmechanismen essenziell, um eine verlässliche Datengrundlage zu schaffen.

Auch die Skalierbarkeit darf nicht unterschätzt werden. Das Datenvolumen wächst stetig, und die Architektur muss flexibel genug sein, um neue Quellen, Anwendungen oder Geschäftsanforderungen ohne großen Aufwand zu integrieren.

Damit die Einführung reibungslos gelingt, sollten Unternehmen einige bewährte Strategien beachten:

• Klare Ziele setzen: Welche Datenquellen sollen angebunden werden? Welche Prozesse profitieren davon? Eine präzise Bedarfsanalyse hilft, den richtigen Fokus zu setzen.
• Zukunftsfähige Technologie wählen: Die Lösung sollte nicht nur zur aktuellen IT-Landschaft passen, sondern auch mit zukünftigen Anforderungen wachsen können.
• Schrittweise einführen: Statt alles auf einmal umzustellen, lohnt es sich, mit einem Pilotprojekt zu starten und das System nach und nach auszurollen.
• Datenmanagement und Governance priorisieren: Klare Regeln für Zugriffsrechte, Datensicherheit und Qualitätssicherung sorgen für eine konsistente und vertrauenswürdige Datenbasis.
• Mitarbeiter frühzeitig einbinden: Die beste Technologie bringt nichts, wenn sie nicht richtig genutzt wird. Schulungen und eine offene Kommunikation reduzieren Widerstände und erleichtern die Einführung.
• Flexibilität bewahren: Geschäftsanforderungen ändern sich – eine Data-Fabric-Architektur sollte daher agil bleiben und sich kontinuierlich anpassen können.
• Experten hinzuziehen: Falls intern das nötige Know-how fehlt, kann die Zusammenarbeit mit erfahrenen Beratern helfen, typische Fehler zu vermeiden.

Wer diese Punkte beachtet, kann eine leistungsfähige, skalierbare Data-Fabric-Architektur aufbauen, die langfristig für eine effizientere und sicherere Nutzung von Daten sorgt.

Was ist ein Business Data Fabric?

Ein Business Data Fabric baut auf dem klassischen Data-Fabric-Ansatz auf, geht aber einen Schritt weiter. Während herkömmliche Data Fabrics vor allem dabei helfen, Daten zu organisieren und zugänglich zu machen, bringt ein Business Data Fabric zusätzlich die geschäftliche Logik und den ursprünglichen Anwendungskontext mit ins Spiel.

Man kann es sich wie einen digitalen Organismus vorstellen: Er speichert nicht nur Daten, sondern bewahrt auch deren Bedeutung und die Verknüpfungen im Geschäftsumfeld.

In der Praxis heißt das, dass Unternehmen bei der Zusammenführung von Daten aus ERP-, CRM- oder Produktionssystemen nicht nur rohe Zahlen erhalten, sondern auch die dahinterliegenden Geschäftsregeln und Zusammenhänge intakt bleiben.

Praxis-Beispiel: Business Data Fabric in der SAP Business Data Cloud

Die SAP Business Data Cloud nutzt das Prinzip der Business Data Fabric und sorgt für eine nahtlose, integrierte Datenarchitektur. Damit können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen – egal ob SAP oder Non-SAP – zusammenführen, vereinheitlichen und für Analysen sowie Planungen nutzen.

Zentrale Funktionen der Business Data Fabric in der SAP Business Data Cloud

• Datenintegration: Heterogene Datenquellen lassen sich unabhängig von ihrem Speicherort – sei es on-premises, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen – miteinander verknüpfen.
• Datenharmonisierung: Die Plattform ermöglicht die Vereinheitlichung und semantische Strukturierung von Daten, sodass ein konsistentes Datenmodell entsteht.
• Analytische und planerische Nutzung: Unternehmen profitieren von leistungsstarken Analysemöglichkeiten, die Machine Learning, Business Intelligence und vorausschauende Analysen unterstützen.
• Flexibilität und Skalierbarkeit: Die Architektur erlaubt es Unternehmen, ihre bestehende IT-Landschaft schrittweise zu modernisieren, ohne eine vollständige Systemmigration durchführen zu müssen.