Quicklinks

    Was ist Data Fabric?

    Ein Data Fabric ist eine moderne Architektur, die Daten über Systeme, Clouds und Anwendungen hinweg verbindet und es Teams erleichtert, vertrauenswürdige Informationen zu finden, darauf zuzugreifen und sie zu nutzen. Es schafft eine vereinheitlichte Ebene, die Unternehmen dabei hilft, Daten ohne komplexe manuelle Arbeit zu ermitteln, zu integrieren und zu verwalten.

    Erweiterte Definition

    Data Fabric hilft Unternehmen dabei, Datensilos aufzubrechen, indem eine vernetzte Umgebung geschaffen wird, in der Informationen problemlos über Plattformen, Clouds und Geschäftssysteme hinweg verschoben werden können. Gartner beschreibt Data Fabric als „einen modernen Ansatz für die Datenarchitektur, der es Unternehmen ermöglicht, Daten nahtlos über verschiedene Systeme, Standorte und Partner hinweg zu verwalten und zu nutzen“.

    Statt für jeden Bedarf auf manuelle Integrationen oder Punkt-zu-Punkt-Verbindungen angewiesen zu sein, nutzt ein Data Fabric Metadaten, Automatisierung und intelligente Erkennung, um eine konsistente, kontrollierte Sicht auf Unternehmensdaten bereitzustellen.

    Diese Architektur unterstützt sowohl die operative als auch die analytische Arbeit, indem sie Teams einen schnelleren Zugriff auf vertrauenswürdige Daten ermöglicht, unabhängig davon, woher sie stammen. Gartner weist darauf hin, dass Data Fabrics „eine einheitliche Datenebene schaffen, die Informationen überall dort verbindet, wo sie sich befinden“, und erklärt, dass sie Integration und Bereitstellung automatisieren , „indem sie aktive Metadaten, semantische Modelle und KI nutzen“.

    Diese Vorteile sind einer der Hauptgründe, warum der Markt für Data Fabrics so schnell wächst. Fortune Business Insights geht davon aus, dass der globale Markt für Data Fabrics von 2,77 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 12,91 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen wird.

    Ein leistungsfähiges Data Fabric umfasst in der Regel folgende Elemente:

    • Metadatenmanagement, um zu klären, wie Daten definiert, verknüpft und verwendet werden
    • Automatisierte Integration über Cloud- und On-Premise-Systeme hinweg
    • Datenkatalogisierung zur Verbesserung der Auffindbarkeit und Förderung der Wiederverwendung
    • Governance-Kontrollen für Sicherheit, Zugriff und Compliance
    • Datenbewegung in Echtzeit zur Unterstützung von Analysen und betrieblichen Anwendungen
    • Orchestration-Tools zur Automatisierung von Daten-Pipelines und Workflows

    Data Fabric hilft Unternehmen auch bei der Skalierung von KI und Analysen, indem sichergestellt wird, dass Daten leicht zu finden, zu verwenden und durchweg vertrauenswürdig sind. Dies sind alles wichtige Voraussetzungen für zuverlässige Modelle und Entscheidungsfindung.

    Wie ein Data Fabric in Unternehmen und Daten angewendet wird

    „Geschäftsbenutzer wünschen sich einen schnelleren und einfacheren Zugriff auf vertrauenswürdige Daten, um genaue Geschäftsentscheidungen zu treffen, während Technologieunternehmen das Datenmanagement vereinfachen möchten“, erklärt Forrester. Data Fabric hilft, diese Anforderungen zu überbrücken, indem das herkömmliche Patchwork von Integrationen durch eine einheitliche Ebene ersetzt wird, die Systeme hinter den Kulissen verbindet. Dadurch wird es für Teams einfacher, Analysen zu beschleunigen, die Datenqualität zu verbessern und der KI zuverlässige, gut verwaltete Daten zur Verfügung zu stellen.

    Unternehmen setzen Data Fabric an, um Folgendes zu tun:

    • den Zugriff auf Daten erleichtern, über Clouds, Systeme und Geschäftseinheiten hinweg
    • die Integrationskomplexität reduzieren durch metadatengesteuerte Automatisierung
    • Stärkung der Data Governance, indem im gesamten Datenökosystem einheitliche Regeln angewendet werden
    • Verbesserung der Self-Service Analyse, indem Benutzer:innen eine einheitliche Ansicht der verfügbaren Daten zur Verfügung gestellt wird
    • KI und Machine Learning unterstützen mit verbundenen, hochwertigen Datasets

    Mit Alteryx können Datenvorbereitungs-, Transformations- und Governance-Workflows innerhalb einer Data-Fabric-Umgebung betrieben werden, um Teams dabei zu helfen, den Zugriff auf analysereife Informationen in ihrem gesamten Ökosystem zu optimieren.

    So funktioniert Data Fabric

    Ein Data Fabric führt die verschiedenen Bestandteile der Datenlandschaft eines Unternehmens zusammen, damit Teams einfacher systemübergreifend mit Informationen arbeiten können. Es nutzt Metadaten, Automatisierung und intelligente Integration, um die richtigen Daten den richtigen Personen und Tools bereitzustellen, ohne auf komplexe, individuell entwickelte Pipelines angewiesen zu sein.

    Typischerweise funktioniert ein Data Fabric wie folgt:

    1. Es verbindet Datenquellen im gesamten Ökosystem: Eine vereinheitlichte Ebene über Cloud-Datenplattformen, Datenbanken, Anwendungen und Data Lakes hinweg macht Punkt-zu-Punkt-Verbindungen überflüssig.
    2. Es nutzt Metadaten, um Daten zu verstehen und zu organisieren: Technische, geschäftliche und nutzungsbezogene Metadaten helfen dem Fabric, Beziehungen zu erkennen, den Datenverlauf zu verfolgen und das Auffinden und Wiederverwenden von Daten zu erleichtern.
    3. Es automatisiert Erkennung und Integration: Intelligente Services erkennen Muster über mehrere Datasets hinweg und optimieren die Art und Weise, wie Daten zusammengeführt, angereichert, oder umgewandelt werden, wodurch manuelle Integrationsarbeiten reduziert werden.
    4. Es wendet Governance und Sicherheit konsistent an: Zentralisierte Richtlinien stellen sicher, dass Datenzugriff, Datenschutz und Compliance-Kontrollen in der gesamten Umgebung durchgesetzt werden, nicht nur innerhalb einzelner Systeme.
    5. Es stellt Daten in Echtzeit oder On-Demand bereit: Benutzer:innen und nachlagerte Anwendungen können über APIs, Kataloge oder automatisierte Pipelines auf Daten zugreifen, oft ohne zu wissen, wo sich die Daten physisch befinden.
    6. Es optimiert sich kontinuierlich basierend auf der Nutzung: Monitoring-Tools verfolgen Datenqualität, Leistung und Verbrauchsmuster und helfen Teams, Pipelines zu verbessern und besonders wertvolle Datenbestände zu priorisieren.

    Dieser strukturierte, metadatengesteuerte Ansatz bietet Unternehmen eine flexiblere und skalierbarere Möglichkeit, Daten zu verwalten, wenn diese an Volumen, Geschwindigkeit und Komplexität zunehmen.

    Use Cases

    Data Fabric kommt in einer Vielzahl praktischer Szenarien zum Einsatz und hilft Teams dabei, den Zugriff auf Daten zu vereinfachen, Daten zu verknüpfen und Data Governance unternehmensweit umzusetzen.

    Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie verschiedene Geschäftsbereiche Data Fabrics einsetzen:

    • Kundenerlebnis: Erstellen einer einheitlichen Ansicht von Kundendaten über mehrere Cloud-Anwendungen hinweg
    • Analytics und Business Intelligence: Automatisierung der Datenintegration für Analyseteams mit metadatengesteuerten Pipelines
    • Datenmanagement: Verbesserung der Datenermittlung durch einen zentralisierten Katalog von Unternehmensressourcen
    • Data Governance und Daten-Compliance: Konsistente Durchsetzung von Sicherheits-, Zugriffs- und Qualitätsrichtlinien über alle Datenquellen hinweg
    • KI und Machine Learning: Unterstützung von KI-Initiativen durch Bereitstellung einsatzbereiter, zuverlässiger Datasets für die Modellentwicklung und -implementierung

    Branchenbeispiele

    Branchenübergreifend verlassen sich Unternehmen auf Data Fabric, um den Zugriff von Teams auf Informationen zu vereinfachen und die durch isolierte Systeme verursachten Reibungsverluste zu reduzieren.

    Hier sind einige Möglichkeiten, wie verschiedene Branchen Data Fabric verwenden:

    • Einzelhandel: Kombinieren Sie stationäre und digitale Daten, um Kundenerkenntnisse, Prognosen und Personalisierung zu verbessern.
    • Gesundheitswesen: Verbinden Sie klinische, betriebliche und administrative Daten, um die Patientenversorgung und Forschung zu unterstützen.
    • Fertigung: Vereinheitlichen Sie Daten aus Produktionssystemen, Sensoren und Lieferketten-Plattformen, um die betriebliche Leistung zu verbessern.
    • Öffentlicher Sektor: Verbessern Sie Transparenz und Analysen, indem Sie Daten über Behörden, Programme und Legacy-Systeme hinweg verknüpfen.

    Häufig gestellte Fragen

    Wie unterscheidet sich Data Fabric von Data Mesh? Data Fabric und Data Mesh zielen beide darauf ab, den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten zu erleichtern, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze. Ein Data Fabric verwendet eine zentralisierte, metadatengesteuerte Architektur, die Daten unternehmensweit verbindet und verwaltet. Ein Data Mesh verteilt die Zuständigkeit hingegen an Fachteams und gibt ihnen die Verantwortung für die Veröffentlichung und Pflege ihrer eigenen Datenprodukte. Viele Unternehmen kombinieren die beiden Ansätze, indem sie Data Fabric für Konsistenz und Automatisierung und Data Mesh für fachbereichsspezifische Agilität verwenden.

    Does data fabric replace my cloud data warehouse or data lake? Nein, Data Fabric ersetzt keine zentralen Datenplattformen, sondern hilft ihnen, effektiver zusammenzuarbeiten. Ein Warehouse oder Lake speichert und verarbeitet weiterhin Daten, während die Datenstruktur das verbindende Element bildet, das Zugriff, Governance und Integration über alle Systeme hinweg vereinheitlicht. Das steigert den Wert bestehender Investitionen, anstatt sie zu ersetzen.

    Ist Data Fabric nur für große Unternehmen sinnvoll? Ganz und gar nicht. Während die Architektur ihren Ursprung in großen, vielschichtigen Unternehmen hat, profitieren mittelständische Unternehmen ebenso stark von einem einfacheren Datenzugriff, geringeren technischen Belastungen durch komplexe Integrationen und einer einheitlicheren Governance. Jedes Unternehmen, das mit mehreren Systemen arbeitet oder mit Datensilos zu kämpfen hat, kann von den Data-Fabric-Prinzipien profitieren.

    How does data fabric support AI and machine learning? KI-Initiativen sind auf hochwertige, gut verwaltete Daten angewiesen. Ein Data Fabric bietet eine vereinheitlichte, vertrauenswürdige Ebene, die es einfacher macht, die richtigen Daten zu finden, vorzubereiten und an Modell-Pipelines bereitzustellen. Dies reduziert den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung, verbessert die Modellgenauigkeit und hilft Teams, KI unternehmensweit konsistenter zu implementieren.

    Kann Data Fabric Governance- und Compliance-Bemühungen verbessern? Ein wesentlicher Vorteil eines Data Fabric ist die Möglichkeit, Governance-Richtlinien wie Zugriffskontrollen, Datenverlauf und Qualitätsregeln auf jedes verbundene System anzuwenden. Diese Konsistenz trägt dazu bei, Risiken zu reduzieren, Auditprozesse zu vereinfachen und das Vertrauen in die Daten zu stärken, die für die Berichterstellung und Entscheidungsfindung verwendet werden.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Vernetzte Datenarchitektur
    • Einheitliche Datenebene
    • Intelligentes Datenintegrations-Framework

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft:

    Dezember 2025

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.