Data Fabric verstehen & nutzen

Unternehmen erzeugen täglich enorme Datenmengen – sei es durch operative Prozesse, Kundeninteraktionen oder externe Marktdaten. Doch diese Datenmengen liegen oft an mehreren Orten, in verschiedener Qualität und Bezeichnung.

In diesem Artikel erfährst Du, was Data Fabric diesen Problemen entgegenzusetzen weiß, welche Vorteile und Herausforderungen damit verbunden sind und wie es Dein Unternehmen dabei unterstützen kann, Daten an verschiedenen Orten zu managen und maximalen Nutzen daraus zu ziehen.

Was ist Data Fabric?

Die Architektur eines Data Fabric

Der Leitgedanke der Data Fabrics ist die Verflechtung. Anders als ein rein zentrales System wie etwa ein Data Warehouse oder ein Data Lake, baut Data Fabric auf einem Netzwerk oder „Geflecht“ von Services, Schnittstellen und Metadaten-Repositories auf.

Die Daten bleiben häufig dort, wo sie entstehen oder benötigt werden. Statt große Datenmengen zwingend an einen Ort zu verschieben, ermöglicht die Data-Fabric-Architektur verteilte Zugriffsmöglichkeiten.

Ein weiteres wichtiges Element ist eine robuste Metadaten-Verwaltung, die Kontext für Daten schafft, ihre Herkunft (Data Lineage) dokumentiert und übergreifende Governance-Regeln steuert.

Datenmanagement innerhalb des Data Fabric

Rolle der Metadaten: Alle Formen von Metadaten – technische, operative oder geschäftsbezogene (z. B. Datenqualitätsindikatoren, Data Lineage, Zugriffsrechte) werden gesammelt und analysiert. Der Kniff ist, „passive“ Metadaten (z. B. reine Beschreibungen) in „aktive“ Metadaten zu verwandeln, indem sie automatisierte Prozesse wie Datenintegration oder Datenqualitätsprüfungen triggern.

Einheitliche Richtlinien: Ein Data Fabric setzt einheitliche Data-Governance-Regeln durch, trotz verteilter Datenhaltung. Dadurch lassen sich Datenkonsistenz und Complianceüber verschiedene Plattformen hinweg sicherstellen.

Skalierbarkeit: In einer Data-Fabric-Umgebung können neue Datenquellen leicht angebunden werden, ohne bestehende Komponenten ständig umzubauen. Datenmanagement-Prozesse lassen sich so dynamisch erweitern.

Software-Integration in Kontext von Data Fabric

• Integrationsebene: Die Software für ein Data Fabric ist oft modular. Typische Komponenten sind Datenvirtualisierung, Data-Catalogs, Automatisierungs-Engines (z. B. für ETL/ELT-Prozesse) und Werkzeuge zur Datenqualitätssicherung.
• State of the Art Technologien: KI- und Machine-Learning-Methoden können genutzt werden, um Daten und Metadaten zu klassifizieren, Datensilos automatisch zu erkennen und Verbindungsmöglichkeiten zwischen Datensätzen vorzuschlagen.
• Offene Schnittstellen: Da Data Fabric ein übergreifendes Konzept darstellt, ist die Interoperabilität Kern der Sache. APIs, Konnektoren und Standards (z. B. REST, GraphQL) sorgen dafür, dass sich möglichst viele bestehende Tools integrieren lassen.

Vorteile des Data Fabric

• Ganzheitlicher Datenzugriff: Anwender und Anwendungen bekommen einen einheitlichen Zugriff auf Daten, ohne sich um deren physische Ablage zu kümmern.
• Mehr Flexibilität: Neue Datenquellen oder Analysedienste können schneller eingebunden werden – wichtig in Zeiten, in denen Datenvolumen und -vielfalt stark wachsen.
• Durchgängige Governance: Eine zentrale Steuerung von Zugriffsrechten, Sicherheitsrichtlinien und Qualitätsstandards erleichtert die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.
• Aktive Metadaten: Metadaten werden genutzt, um Workflows und Integrationsprozesse zu automatisieren und zu optimieren.
• Hohe Wiederverwendbarkeit: Daten werden nicht in jedem Projektsilo nochmals kopiert. Das reduziert Redundanzen und senkt Kosten.

Nachteile des Data Fabric

• Komplexität: Ein Data Fabric ist in der Regel kein Plug-and-Play-Produkt, sondern ein Zusammenspiel mehrerer Technologien. Das erfordert Know-how und kann in der Umsetzung aufwändig sein.
• Investitionsbedarf: Der Aufbau einer Data-Fabric-Architektur sowie die Anpassung bestehender Systeme und Prozesse bedeuten anfänglich höhere Kosten.
• Abhängigkeit von Metadatenqualität: Wenn Metadaten unzureichend gepflegt sind, leidet die gesamte Data-Fabric-Strategie darunter.

Mögliche Performance-Herausforderungen: Da Daten nicht immer zentral, sondern verteilt gehalten werden, kann es zu Performance-Problemen kommen, wenn die Infrastruktur oder das Netzwerk nicht mithalten können.

Wie werden durch Data Fabrics Mehrwerte generiert?

• Alle Formen von Metadaten sammeln und analysieren: Von technischen bis hin zu semantischen Metadaten: Ein umfassendes Bild über Datenherkunft, -qualität und -nutzung wird gewonnen.
• Passive Metadaten in aktive Metadaten umwandeln: Automatisierte Prozesse und KI-Modelle reagieren auf Metadaten-Informationen (z. B. um Datenbereinigung anzustoßen).
• Wissensgraphen erstellen und kuratieren: Mithilfe von Knowledge-Graphs können Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen Datenpunkten sichtbar gemacht werden – wertvoll für komplexe Analysen.
• Vielseitige Datenintegration: Ob strukturierte Daten aus relationalen Quellen, unstrukturierte Texte, Streaming-Daten oder IoT-Signale – ein Data Fabric konsolidiert sie (zumindest logisch) an einem Ort.
• Erweiterte Analysefunktionen: Durch die Integration von KI können sowohl automatisierte Anomalieerkennung als auch komplexe Predictive-Analytics-Modelle auf sämtliche Daten angewendet werden.
• Schnellere Time-to-Market: Projekte, die auf die Datenanalyse bauen, können durch die bewegliche Architektur schneller umgesetzt werden.
• Zentralisierte Orchestrierung: Ein Data Fabric erlaubt die Koordination verschiedenster Datenprozesse an zentraler Stelle.
• Zukunftssicherheit: Durch offene, modulare Ansätze kann man neue Technologien oder Datenquellen integrieren, ohne die gesamte Architektur umbauen zu müssen.

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Abgrenzung: Data Warehouse vs. Data Fabric

• Zweck: Ein Data Warehouse ist primär auf die konsolidierte Speicherung strukturierter Daten für Reporting und Business Intelligence ausgelegt. Ziel ist oft ein „Single Point of Truth“, an dem Daten in hoher Qualität und historisiert vorliegen.
• Architektur: Bei einem Data Warehouse wandern Daten in eine zentrale relationale Datenbank. Bei einer Data Fabric bleiben Daten prinzipiell dort, wo sie entstanden sind; die Fabric-Schicht stellt nur einen virtuellen Zugriff her.
• Flexibilität & Agilität: Während ein klassisches Data Warehouse meist vordefinierte Schemas und ETL-Prozesse hat, kann ein Data-Fabric-Ansatz dynamischer auf neue Datenquellen und -modelle reagieren.
• Metadaten-Nutzung: Zwar spielen Metadaten auch im Data Warehouse eine Rolle (z. B. für ETL-Prozesse), doch in einer Data-Fabric-Architektur sind sie die zentrale Steuerungsebene und werden intensiv genutzt, um automatisierte Datenveredelung und Governance zu betreiben.
• Einsatzszenarien: Data Warehouses bleiben auch zukünftig sinnvoll, wo es um klassische BI-Anwendungen, standardisiertes Reporting und strukturierte Daten geht. Data Fabric hingegen eignet sich, um übergreifende Analysen und Datenintegrationen in heterogenen IT-Landschaften zu ermöglichen und Metadaten aktiv einzusetzen.

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Data Fabric – Häufige Fragen und Antworten

Was ist Data Fabric?

Data Fabric ist eine moderne Datenarchitektur, die verschiedene Datenquellen, -formate und -technologien zu einem vernetzten und flexiblen System verbindet, um Daten zugänglich und nutzbar zu machen.

Wie unterscheidet sich Data Fabric von Data Warehouse?

Data Fabric integriert Daten aus verteilten Quellen und nutzt eine virtuelle Zugriffsebene, während ein Data Warehouse Daten zentral speichert und sich auf strukturierte Daten und vordefinierte Analysen fokussiert.

Welche Vorteile bietet eine Data Fabric?

Es bietet Flexibilität, einen ganzheitlichen Datenzugriff, zentrale Governance bei verteilter Datenhaltung, aktive Metadaten-Nutzung und schnelle Integration neuer Datenquellen.

Welche Herausforderungen oder Nachteile gibt es bei der Einführung einer Data Fabric?

Komplexität der Implementierung, hohe Investitionskosten, Abhängigkeit von der Qualität der Metadaten und mögliche Performance-Probleme bei verteilten Daten.

Welche Rolle spielen Metadaten in einer Data Fabric?

Metadaten sind zentral für die Steuerung und Automatisierung. Sie ermöglichen Datenqualitätssicherung, Lineage-Tracking, Prozessoptimierung und die Konvertierung passiver Metadaten in Aktive.