In het dynamische landschap van moderne organisaties blijkt de integratie van data fabric-oplossingen een cruciale strategie om dataprocessen te stroomlijnen en te verbeteren. Deze innovatieve oplossingen combineren verschillende dataleveringstechnologieën en creëren flexibele data ‘pipelines’, services en semantiek onder gecentraliseerd beheer. Dit artikel gaat in op de evolutie, voordelen, uitdagingen, en strategische implementatie van data fabrics. Het artikel belicht de transformerende rol van data fabrics in het versterken van organisaties.

De evolutie van data fabrics

Het concept van een “data fabric” ontstond aan het begin van de jaren 2010, waarna Forrester de term in 2013 (her)introduceerde. Sindsdien is het gemeen goed geworden in studies, bij leveranciers en bij de analistenbureaus. De architecten achter “data fabric” wilden een allesomvattende architectuur ontwerpen die in staat is om gegevens te analyseren voor elk type analyse, en die naadloze toegankelijkheid en deelbaarheid garandeert.

Moderne organisaties versterken

Data fabrics helpen organisaties actief bij het aanpakken van complexe uitdagingen op het gebied van data door wrijvingsloze toegang te bieden, het delen van data te bevorderen en effectieve datamodellering binnen complexe dataomgevingen te faciliteren. Door datamodellering te integreren, vermindert een goed geconstrueerde data fabric de tijd die nodig is om data te benaderen, op te nemen, te integreren, te delen en erop te reageren aanzienlijk. Hierdoor ontstaaan nieuwe mogelijkheden voor innovatie.

Waarom kiezen voor een Data Fabric?

Voor organisaties die op zoek zijn naar een moderne en efficiënte oplossing voor datamanagement biedt een Data Fabric een uitgebreide aanpak voor het samenvoegen van data uit verschillende bronnen. Dit maakt het beheren van data eenvoudiger en versnelt ook de dataverwerking. Hierdoor kunnen beslissingen sneller en beter geïnformeerd worden gemaakt. De schaalbaarheid van Data Fabric is geschikt voor het toenemende volume en de steeds grotere verscheidenheid aan data in moderne organisaties. Dit bevordert productiviteit, betere besluitvorming en concurrentievoordeel.

Voordelen van het implementeren van Data Fabric

Een volledig geïntegreerde analysearchitectuur door middel van een Data Fabric biedt verschillende voordelen. Zo wordt het bheer van data eenvoudiger, de beveiliging verbeterd, en de betrouwbaarheid en consistentie verhoogd. Door data en analytische hulpmiddelen voor iedereen toegankelijk te maken kunnen organisaties eenvoudig alle data assets vinden en gebruiken. Dit leidt tot een gecoördineerd, gedocumenteerd proces van het gebruik van de data. Door deze vermindering in complexiteit wordt het voor teams makkelijker om data met elkaar te verbinden, zelfs als ze geen technische achtergrond hebben.

Organisaties hebben Data Fabric nodig voor toegang tot een veilige, efficiënte, uniforme omgeving. Een toekomstbestendige data-oplossing om de data toegankelijk te maken voor gebruikers die het nodig hebben, met minimale verstoring.

Enkele van de vele voordelen van een volledig geïntegreerde analysearchitectuur zijn:

  • Eenvoudiger beheer van data, beveiliging, betrouwbaarheid en consistentie: Goed gedocumenteerde metadata maakt het geheel ook makkelijker.
  • Het toegannkelijk maken van data en analytische assets voor iedereen: Dit bestaat uit het eenvoudig vinden van, en navigeren door alle data-assets door alle gebruikers vanuit een gecentraliseerde plek.
  • Een goed georganiseerd en beschreven proces van dataagebruik: Hierdoor kan op een betere manier worden omgegaan met overbodige, onnauwkeurige, verouderde datanen mogelijke problemen met beveiliging of privacy dan in een rommelige situatie zonder documentatie.
  • Vermindering van complexiteit: Het uiteindelijke doel van een Data Fabric is om data op een nette en overzichtelijke manier te beheren. Zo kunnen organisaties flexibele verbindingen maken tussen data, zelfs wanneer ze niet erg technisch zijn.

Hoe Data Fabric het data-ecosysteem automatiseert

Data Fabric verbindt en vertaalt data uit verschillende bronnen. In stappen verbindt en verzamelt het data, benadert en behandelt het data, en maakt het de data eenvoudiger en toegankelijker. Deze architectuur speelt een centrale rol bij het verbeteren van modellen voor machine learning en het opbouwen van een holistisch klantbeeld. Het biedt operationele voordelen zoals makkelijkere data-orkestratie, en geautomatiseerd beheer van testdata.

Hoe Data Fabric-architectuur kan helpen bij het verbeteren van de processen van uw organisatie

De flexibiliteit van de Data Fabric-architectuur werkt naadloos samen met datawarehouses, data lakes en verschillende andere databronnen. Zo draagt het bij aan het verbeteren van organisatieprocessen, van het verbeteren van modellen voor machine learning tot het opbouwen van een uitgebreid klantbeeld. Data Fabric zorgt voor vereenvoudigde data-orkestratie, geautomatiseerd beheer van testgegevens, snelle naleving van dataprivacy, uitgebreid datamanagement, en optimaliseert de ‘cost-of-ownership’.

Enkele voordelen van Data Fabric zijn:

  • Het verbeteren van machine learning (ML) modellen: Een Data Fabric-architectuur helpt bij het gebruik van ML-modi. Dit is door de tijd die nodig is om datapijplijnen te monitoren te verminderen, en geschikte relaties te identificeren, terwijl de bruikbaarheid van deze data in applicaties wordt verbeterd en gecontroleerde toegang tot beveiligde data wordt geboden.
  • Een holistisch klantbeeld opbouwen: Een Data Fabric kan organisaties helpen bij het verzamelen van data van klantactiviteiten, waardoor waarde aan de data wordt toegevoegd, zoals het consolideren van real-time gegevens van verschillende verkoopactiviteiten, de tijd die het kost om klanten aan boord te halen en KPI’s voor klanttevredenheid.

Enkele voorbeelden van de operationele voordelen die Data Fabricorganisaties bieden zijn:

  • Vereenvoudigde data orkestratie: integratie van operators voor externe databases, bedrijfslogica, maskering, parsing en streaming.
  • Geautomatiseerd beheer van testgegevens: genereren van data uit productiesystemen om data van hoge kwaliteit te leveren voor testdoeleinden.
  • Snelle naleving van gegevensprivacy: configureren, beheren en auditen van datatoegangsverzoeken in verband met regelgeving voor dataprivacy.
  • Uitgebreide data-administratie: gegevens configureren, bewaken en beheren met behulp van beheertools.
  • Geoptimaliseerde eigendomskosten: vertrouwen op de in-memory prestaties van commodity hardware, volledige lineaire schaalbaarheid en risicovrije integratie.

Uitdagingen en oplossingen voor Data Fabric

Organisaties hebben te maken met uitdagingen zoals toenemende datavolumes, meerdere locaties, complexe dataformaten en datakwaliteitsproblemen. Om hiermee om te gaan moeten organisaties voorkomen dat hun architectuur wordt overbelast met verkeerde aannames. Ze moeten de volwassenheid van metadata beoordelen en strategieën voor data governance, integratie en consolidatie implementeren.

Pogingen om alle data te centraliseren slagen zelden omdat een mix van on-premises en multi-cloud omgevingen de complexiteit vergroot. Bovendien is er een toenemende behoefte aan naleving van regelgeving, beveiliging en het aanpakken van governancerisico’s. Hierdoor wordt het doorgronden van data een grotere uitdaging. In een dergelijk scenario is het implementeren van datagovernance, data-integratie en consolidatiestrategieën op meerdere cloudplatforms van vitaal belang om efficiënt databeheer en -analyse te garanderen.

Dit is waar Data Fabric, dat masterdatamanagement omvat, helpt. Data Fabric is ontworpen om datatoegang in de hele onderneming op schaal toegankelijk te maken. Het pakt zowel datasilo’s als de exponentiële groei van datavolumes aan. Door masterdatamanagement te integreren, kunnen organisaties profiteren van deze datavolumes in een multi-cloudomgeving en tegelijkertijd een veilige en compliant datagovernancestrategie behouden.

Onderhoud datakwaliteit

Het implementeren van processen en controles om uitdagingen op het gebied van datakwaliteit aan te pakken is belangrijk voor effectieve implementaties van Data Fabric. Het opschonen, transformeren en standaardiseren van data, in combinatie met het gebruik van datakwaliteitssoftware, zorgt ervoor dat de datakwaliteit tijdens het implementatieproces verbeterd wordt.

Door datakwaliteitsprocessen te automatiseren, kunnen organisaties fouten in data identificeren en corrigeren. Hierdoor worden onjuiste beslissingen voorkomen. Als gevolg hiervan kan datakwaliteitssoftware een belangrijke rol spelen in het helpen van organisaties bij het transformeren van hun datakwaliteit. Hiermee krijgen ze inzichten die hen kunnen helpen bij het verbeteren van hun bedrijfsvoering.

De huidige relevantie van Data Fabric

Vanwege uitdagingen als een beperkte toegang tot data, en complexe data-integratie helpt Data Fabric organisaties om hun data efficiënt te gebruiken. Door de schaalbare en flexibele aard vereenvoudigt Data Fabric data governance en beheer in multi-cloud datalandschappen.  Hierdoor wordt het mogelijk een wereldwijde en flexibele dataomgeving te creëren.

Een moderne Data Fabric-strategie implementeren

Naarmate data-uitdagingen groter worden, wordt een Data Fabric belangrijker voor organisaties. Het zorgt ervoor dat data toegankelijk is  voor relevante gebruikers op basis van hun ‘workflows’. Zo wordt de kracht van data benut voor betere besluitvorming, en een concurrentievoordeel wordt verkregen via hybride cloud-ervaringen.

Stroomlijn uw data-analyse met WhereScape voor geïnformeerde besluitvorming

Samenvattend kunnen we stellen dat Data Fabrics een transformerende kracht zijn in moderne ondernemingen, en een holistische benadering van datamanagement bieden. Door datamanagementpraktijken te standaardiseren, te verbinden en te automatiseren, kunnen organisaties het volledige potentieel van hun data ontsluiten en diepere inzichten verkrijgen voor geïnformeerde besluitvorming.

WhereScape’s Data Fabric oplossing onderscheidt zich als een waardevol hulpmiddel, dat data-analyse stroomlijnt en data-engineers, datawetenschappers en zakelijke gebruikers meer mogelijkheden geeft.

Meer weten? Neem gerust contact met ons op voor een vrijblijvende afspraak of een demo.  

Bron: https://www.wherescape.com/blog/data-fabric-for-data-management/