Data Fabric Tools: Vorteile und Funktionen – DATAVERSITY

Neuauflage von Plato

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Der Begriff „Data Fabric“ bezieht sich auf eine vollständige Architektur, die physische Hardwareschichten, Systemprozesse und virtuelle Schichten kombiniert, um den systemübergreifenden Zugriff auf, die Verwaltung und die Analyse von Daten an einem einzigen Standort zu ermöglichen. Das Herzstück der Data-Fabric-Tools ist das Konzept einer virtuellen Schicht, die auf der vorhandenen Dateninfrastruktur wie Datenbanken, Dateisystemen und Cloud-Speicher aufbaut. Diese virtuelle Schicht fungiert als Abstraktionsschicht und schafft eine einzige Schnittstelle für den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten, unabhängig von Standort oder Format.

Data-Fabric-Tools sollen Folgendes bereitstellen: Spektrum an Fähigkeiten B. die Integration unterschiedlicher Datenquellen, die Erstellung von Analyse-Workflows in Echtzeit, die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und die Bereitstellung von Self-Service-Analysefunktionen. Mithilfe von Data-Fabric-Tools können Unternehmen bestehende Silos zwischen verschiedenen Abteilungen oder Teams innerhalb einer Organisation aufbrechen. Durch die Schaffung einer einzigen Informationsquelle für alle Beteiligten ermöglichen diese Tools eine bessere Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Teams.

Vorteile der Verwendung von Data Fabric Tools im Jahr 2023

In erster Linie Nutzen Der Vorteil von Data-Fabric-Tools besteht darin, dass Benutzer problemlos auf alle relevanten Informationen, die sie benötigen, an einem Ort zugreifen können – ohne mehrere Systeme oder Anwendungen durchlaufen zu müssen. Dies hilft, Zeit zu sparen und das Risiko von Fehlern aufgrund von Duplikaten oder Inkonsistenzen zu verringern.

Data-Fabric-Tools automatisieren die Bewegung von Daten zwischen verschiedenen Systemen. Dies bedeutet, dass Unternehmen problemlos Daten zwischen der lokalen Infrastruktur und cloudbasierten Plattformen übertragen können, ohne sich um Kompatibilitätsprobleme oder komplexe Integrationen kümmern zu müssen.

Die Tools tragen dazu bei, die Datensatzverwaltung systemübergreifend zu optimieren und so die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Effizienz zu steigern.

Data-Fabric-Tools automatisieren außerdem viele sich wiederholende, datenintensive Aufgaben und setzen so Ressourcen für andere wichtige Geschäftsfunktionen frei. Sie ermöglichen auch die Verarbeitung und Analyse in Echtzeit große Datenmengen. Die Tools helfen Unternehmen, schnelle, umsetzbare Erkenntnisse für eine schnelle Entscheidungsfindung im Tagesgeschäft zu gewinnen.

Data-Fabric-Tools gewährleisten den vollständigen Schutz sensibler Dateninformationen vor unbeabsichtigtem Zugriff oder Sicherheitsverletzungen. Dank der erweiterten Verschlüsselungsfunktionen geben diese Tools Ihnen die Gewissheit, dass Ihre vertraulichen Informationen jederzeit sicher sind.

Diese Tools tragen auch dazu bei, die Einhaltung sicherzustellen regulatorischen Anforderungen durch die Aktivierung sicherer Zugriffskontrollmechanismen und Prüffunktionen.

By automatisieren Da viele Routineaufgaben im Zusammenhang mit der Verwaltung großer Datensätze über mehrere Systeme hinweg anfallen, können sich Unternehmen auf die Nutzung von Erkenntnissen aus ihren Daten konzentrieren, anstatt sich über Infrastrukturprobleme Gedanken zu machen.

Merkmale in Data Fabric Tools

Es wird erwartet, dass dieses Jahr etwas bringt bedeutende Fortschritte in Data-Fabric-Tools. Da die Menge der generierten Daten exponentiell zunimmt, benötigen Unternehmen eine Möglichkeit, diese Daten zu verwalten, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Der Hauptmerkmale In diesem Jahr sind unter anderem:

Skalierbarkeit: Da die Menge der von Unternehmen generierten Daten weiterhin schnell wächst, wird Skalierbarkeit immer wichtiger.

Einfache Anwendung: Für den effektiven Betrieb von Data-Fabric-Tools sollten keine umfangreichen technischen Fähigkeiten oder Kenntnisse erforderlich sein. Sie sollten benutzerfreundlich und intuitiv sein, damit auch technisch nicht versierte Benutzer ihre Daten verstehen können.

Integration: Tools integrieren verschiedene Datenquellen wie Datenbanken, Cloud-Speicher und APIs. Dadurch können Unternehmen über eine einzige Schnittstelle auf alle ihre Daten zugreifen.
Datenmanagement: Es sollten Funktionen zur Verwaltung großer Datenmengen vorhanden sein, einschließlich Indizierung, Suche und Abfrage.
Automation: Diese Funktionen können Unternehmen dabei helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und den manuellen Arbeitsaufwand für die Verwaltung ihrer Daten zu reduzieren.
Sicherheit: Datenschutz und Sicherheit sind für jedes Unternehmen, das mit vertraulichen Informationen arbeitet, ein wichtiges Anliegen. Data-Fabric-Tools bieten robuste Sicherheitsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass vertrauliche Informationen vor unbefugtem Zugriff geschützt sind.

Datenamt: Da die Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit immer strenger werden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten gut verwaltet werden und diesen Vorschriften entsprechen. Ein umfassendes Set von Datenverwaltung Diese Funktionen sind ein Muss für jedes moderne Data-Fabric-Tool.

Echtzeitanalysen: Erweiterte Echtzeit-Analysefunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, schnell, genau und einfacher Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Fähigkeiten des maschinellen Lernens: Um Erkenntnisse aus riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Datensätze zu gewinnen, werden maschinelle Lernfunktionen in den Data-Fabric-Tools des Jahres 2023 immer wichtiger.

So wählen Sie das richtige Werkzeug aus

Data-Fabric-Tools entwickeln sich ständig weiter und machen in der Welt der Daten erhebliche Fortschritte Datenmanagement. Mit diesen Tools können Unternehmen ihre Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos integrieren, verwalten und analysieren. Angesichts der Vielzahl verfügbarer Lösungen auf dem Markt kann die Auswahl der richtigen Tools für die Anforderungen eines Unternehmens eine Herausforderung sein.

Das übergeordnete Ziel einer Datenstruktur besteht darin, eine einheitliche Sicht auf die Daten verschiedener Systeme bereitzustellen und so den Zugriff, die Verwaltung und die Analyse von Informationen für Unternehmen zu erleichtern. Bei der Auswahl des richtigen Tools für Ihr Unternehmen sollten Sie auf die folgenden Vor- und Nachteile achten:

Datenintegration: Eine der größten Stärken eines Data-Fabric-Tools besteht darin, dass es Daten aus mehreren Quellen integrieren kann. Dies kann zu verbesserten Analyse- und Entscheidungsfähigkeiten führen.

Datenzugriff in Echtzeit: Mit einem Data-Fabric-Tool können Benutzer dies tun Zugriff auf Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen, ohne dass die Informationen verschoben oder kopiert werden müssen. Dies kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Analysen verbessern.

Skalierbarkeit: Data-Fabric-Tools sind so konzipiert, dass sie je nach den sich ändernden Datenmengen eines Unternehmens vergrößert oder verkleinert werden können. Dies macht die Data Fabric zu einer idealen Lösung für Unternehmen mit wachsenden Datensätzen.

Kosteneffektivität: Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Ansicht der Daten über verschiedene Systeme hinweg trägt ein Data-Fabric-Tool dazu bei, die Kosten einzudämmen.

Komplexität: Abhängig von der Datenstrukturarchitektur können spezielle Fähigkeiten und Ressourcen erforderlich sein.

Sicherheits Risikos: Die Integration mehrerer Quellen sensibler Informationen in ein System erhöht das Risiko von Sicherheitsverletzungen oder unbefugtem Zugriff.

Performance-Probleme: Bei unsachgemäßer Konfiguration kann ein Data-Fabric-Tool aufgrund der erhöhten Komplexität beim gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Quellen die Leistung verlangsamen.

Anbieterbindung: Die Entscheidung für die Lösung eines Anbieters kann die künftige Flexibilität bei der Integration mit anderen Plattformen oder Anbietern einschränken.

Obwohl der Einsatz eines Data-Fabric-Tools einige potenzielle Nachteile mit sich bringt, sind seine Vorteile in Bezug auf verbesserte Analysefunktionen und Skalierbarkeit für viele Unternehmen, die danach suchen, eine attraktive Option Verwalten Sie ihre wachsenden Datensätze effektiver im Jahr 2023 und darüber hinaus.

Zukünftige Trends bei Data Fabric-Tools

Zu den zukünftigen Trends bei Data-Fabric-Tools gehören möglicherweise vollautomatisierte Prozesse wie Datenaufnahme, -integration und -bereinigung. Durch die Automatisierung können Unternehmen diese Prozesse rationalisieren und das Fehlerrisiko verringern.

Ein weiterer wichtiger Zukunftstrend sind Self-Service-Funktionen. Da täglich immer mehr Daten generiert werden, wird es für IT-Teams immer schwieriger, mit den Anforderungen an den Datenzugriff Schritt zu halten. Mithilfe von Self-Service-Funktionen können normale Geschäftsanwender auf die benötigten Daten zugreifen, ohne auf den IT-Support angewiesen zu sein.

Erweiterte Streaming-Analysen sind ein weiterer Trend, der die Zukunft von Data-Fabric-Tools prägen wird. Da Unternehmen zunehmend auf Sensorgeräte angewiesen sind, wird die Nachfrage nach Tools steigen, die einen sofortigen Zugriff auf wichtige Informationen ermöglichen.

Schließlich werden Sicherheit und Compliance weiterhin ein zentraler Schwerpunkt für zukünftige Generationen von Data-Fabric-Tool-Funktionen sein. Da die Menge vertraulicher Geschäftsinformationen zunimmt, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenverwaltungssysteme sicher sind und den ständig wachsenden Datenvorschriften entsprechen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die zukünftigen Trends bei Data-Fabric-Tools auf mehr Automatisierung, Self-Service-Funktionen, Streaming-Analysen sowie erweiterte Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen konzentrieren.

Vergleich der Funktionen, Vorteile und Einschränkungen von drei Tools

In diesem Abschnitt drei bekannte Data-Fabric-Lösungen werden schnell überprüft:

Microsoft Azure Data Lake ist ein cloudbasierter Dienst, der skalierbare Speicherung und Analyse für Big-Data-Workloads bietet. Für eine einfache Analyse und Visualisierung lässt es sich in andere Microsoft-Dienste wie Power BI und Excel integrieren. Allerdings kann es schwierig sein, die Preisgestaltung zu verstehen.

Amazon Web Services (AWS)-Kleber: AWS Glue ist ein vollständig verwalteter ETL-Dienst (Extract-Transform-Load), der das einfache Verschieben von Daten zwischen verschiedenen Quellen wie Datenbanken, SaaS-Anwendungen oder Flatfiles in AWS-Umgebungen ermöglicht. Es bietet eine automatische Schemaerkennung, bietet jedoch nur begrenzte Unterstützung für On-Premise-Systeme.

Talend Data Fabric: Talend Data Fabric ist ein Tool auf Unternehmensebene, das End-to-End-Datenintegrationsfunktionen mit Funktionen wie Echtzeit-Streaming-Integration, auf maschinellem Lernen basierender Profilerstellung und Matching-Algorithmen sowie Entwicklungsfunktionen für API-Dienste bietet. Es könnte jedoch eine erhebliche Einarbeitungszeit erfordern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jedes dieser Data-Fabric-Tools über seine eigenen einzigartigen Funktionen und Stärken verfügt, die es je nach den Anforderungen des Unternehmens für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet machen. Unternehmen müssen jede Option sorgfältig prüfen, bevor sie sich für eine entscheiden Werkzeug am besten zu ihren Anforderungen passt.

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