Smarte Datenautomatisierung für Data Mesh und Data Fabric

Eine Übersicht über Data Mesh und Data Fabric und wie smarte Datenautomatisierung bei dieser Art von Architektur helfen kann.

Einführung

Was sind Data Mesh und Data Fabric?

Data Mesh und Data Fabric sind zwei Konzepte, die in den letzten Jahren als Lösung für die Herausforderungen bei der Verwaltung und Skalierung von Daten in modernen Organisationen aufgekommen sind. Data Mesh stellt einen Paradigmenwechsel dar, wie Daten in einer Organisation verwaltet werden, während Data Fabric eine Reihe von Tools und Technologien darstellt, die Data Mesh ermöglichen.

Data Mesh ist ein organisatorischer Ansatz zur Datenverwaltung, der auf Dezentralisierung und Autonomie aufbaut. In einer Data-Mesh-Architektur werden Daten als Produkt behandelt, wobei einzelne Teams für die Qualität, Governance und Bereitstellung ihrer eigenen Datenprodukte verantwortlich sind. Dieser Ansatz soll die Herausforderungen bei der Skalierung der Datenverwaltung in großen, komplexen Organisationen bewältigen, in denen traditionelle zentralisierte Ansätze unhandlich und langsam werden können.

Data Fabric ist ein technischer Ansatz zur Datenverwaltung, der Integration und Interoperabilität betont. Data Fabric ist eine vereinheitlichte Technologieschicht, die Datenquellen und Anwendungen in einer Organisation verbindet und eine Sicht auf Daten bietet, die von jedem, der sie benötigt, abgerufen und analysiert werden kann. Dieser Ansatz soll Datensilos vermeiden, bei denen Daten auf verschiedene Systeme und Anwendungen verteilt sind und schwer zugänglich und dementsprechend auch schwer analysierbar sind.

Vor- und Nachteile

Warum sollte ich mich um Data Mesh und Data Fabric kümmern?

Vorteile der Verwendung einer Kombination aus Data Mesh und Data Fabric

Bessere Skalierbarkeit

Wenn Data Mesh und Data Fabric zusammen verwendet werden, können sie eine hoch integrierte und skalierbare Datenarchitektur schaffen, die eine effektivere Zusammenarbeit zwischen Teams ermöglicht.

Mehr mit weniger bekommen

Die Kombination der Ansätze von Data Mesh und Data Fabric ermöglicht es Organisationen, ihre Daten besser zu verwalten und den größten Nutzen daraus zu ziehen.

Effektiver

Ein kombinierter Ansatz kann dazu beitragen, eine einheitlichere Sicht auf Daten in einer Organisation zu schaffen, was Teams ermöglicht, effektiver zusammenzuarbeiten und bessere Entscheidungen zu treffen.

Vor- und Nachteile

Was sind die Nachteile von Data Mesh und Data Fabric?

Risiken, die berücksichtigt werden sollten, wenn Sie entscheiden, ob die Data-Mesh- und Data-Fabric-Architektur für Sie geeignet ist.

Governance icon.

Planung und Governance sind unerlässlich

Die Komplexität einer solchen Architektur erfordert eine sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass Daten sicher, genau und im Einklang mit regulatorischen Anforderungen sind.

Decentralized approach

Risiken einer verteilten Architektur

Es können Dateninkonsistenzen auftreten, da eine solche Architektur erfordert, dass mehrere Teams für ihre eigenen Datenprodukte verantwortlich sind.

Deployment icon.

Verwaltungsaufwand bei wachsender Komplexität

Verschiedene Prozesse und Kontrollen sind notwendig, um sicherzustellen, dass die Daten über die gesamte Organisation hinweg aktuell und konsistent bleiben, auch wenn die Datenmenge wächst.

Machen Sie Ihre Daten zukunftsfähig –
mit biGENIUS-X.

Beschleunigen und automatisieren Sie Ihren analytischen Datenworkflow mithilfe der vielseitigen Features von biGENIUS-X.

Wie fügt sich biGENIUS in Ihr Ökosystem ein?

Die Vielseitigkeit von biGENIUS vervollständigt den Entwicklungszyklus Ihrer Daten.

Klicken Sie auf die Tabelle, um zu sehen, wie biGENIUS im Vergleich zu Ihren bestehenden Werkzeugen funktioniert und sie ergänzt.

Warum biGENIUS?

Hauptvorteile smarter Datenautomatisierung für Data Mesh und Data Fabric

Profitieren Sie von fortschrittlicher Datenautomatisierung, um die Schwächen der Data Mesh / Data Fabric-Architektur auszugleichen.

Icon of polyline.

Vereinfachtes Datenmanagement

Datenautomatisierung kann den Prozess der Datenerfassung, ihrer Transformation und Bereitstellung in einer Organisation optimieren und die Komplexität und den Overhead bei der Verwaltung von Daten in einem verteilten System reduzieren.

Icon of automation.
Icon of a check mark on a tag.

Konsistente und sichere Daten

Datenautomatisierung kann sicherstellen, dass Daten konsistent und sicher bleiben, das Risiko von Dateninkonsistenzen reduzieren und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherstellen.

Icon of a lightning bolt.

Aktuelle und genaue Daten

Durch die Automatisierung von Prozessen wie Datenvalidierung und Qualitätsprüfungen können Organisationen sicherstellen, dass ihre Daten aktuell und korrekt sind, wodurch das Risiko von Fehlern reduziert und die Entscheidungsfindung verbessert wird.

Icon of a flying rocket.

Steigerung der Effizienz und Produktivität

Datenautomatisierung kann die Effizienz und Produktivität steigern, indem sie die für manuelle Aufgaben zur Datenverwaltung erforderliche Zeit und Mühe reduziert.