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Data Fabric: Die Datenarchitektur der Zukunft

Eckerson Group Report

Die rasanten Veränderungen durch Onlinehandel, soziale Medien und die Cloud sowie die extrem gestiegene Nutzernachfrage bringen neue Herausforderungen in Sachen Daten mit sich, für die bisherige IT-Architekturen nicht ausgelegt sind. Das Data Fabric markiert vor diesem Hintergrund eine völlig neue Entwicklung, das einen einheitlichen Blick auf fragmentierte Daten ermöglicht und verschiedene Aufgaben von Business Intelligence über Adhoc-Analysen bis hin zu Data Science unterstützt.

Erfahren Sie in unserem Report mehr zu den Vorteilen und Nachteilen des Data Fabric. Was sind die Unterscheidungsmerkmale zu einem Data Warehouse, Data Lake oder Data Mesh? Wie entscheiden Sie, ob ein Data Fabric die passende IT-Architektur für Ihre Zwecke ist und was gibt es bei der Implementierung zu beachten?

Data Fabric: Die Datenarchitektur der Zukunft

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Ich bin damit einverstanden, Marketing-Mitteilungen in Bezug auf bestehende und zukünftige Produkte und Veranstaltungen von InterSystems zu erhalten. Darüber hinaus bin ich einverstanden damit, dass meine geschäftlichen Kontaktinformationen in Ihrem CRM-System gespeichert werden, das in den Vereinigten Staaten gehostet wird, aber im Einklang mit den geltenden Datenschutzbestimmungen steht.
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Das Wichtigste in Kürze

  • Das Data Fabric ist ein architektonischer Ansatz, der Metadaten, maschinelles Lernen und Automatisierung nutzt, um eine einheitliche Sicht auf Unternehmensdaten unabhängig von deren Format oder Speicherort zu ermöglichen.
  • Das Data Fabric ist kein Ersatz für Data Warehouses und Data Lakes, sondern nutzt sie für Business Intelligence, Data Science und eingebettete Analysen.
  • Das Data Fabric zielt darauf ab, schnellere Analysen zu ermöglichen und damit unternehmerische Entscheidungen zu unterfüttern.
  • Das Data Fabric umfasst KI-gesteuerte Prozesse, die viele Aspekte der Datenverwaltung wie Erkennung, Katalogisierung, Aufbereitung, Validierung und Überwachung automatisieren.
  • Das Data Fabric eignet sich besonders für Unternehmen mit einer expandierenden Datenlandschaft, einer Vielzahl von Datenformaten, die an verschiedenen Orten gespeichert sind, und einem Bedarf an gleichberechtigtem Datenzugriff für diverse analytische Anforderungen.

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