Data Fabric: Unterschied zwischen den Versionen

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== Begriffsdefinition ==
Der Begriff Data Fabric bezeichnet eine systemübergreifende Datenarchitektur, die Daten und [[semantische Informationen]] aus einem oder mehreren Systemen in einem übergreifenden, integrierten Datenmodell zusammenführt und verwaltet.
Der Begriff Data Fabric bezeichnet eine systemübergreifende Datenarchitektur, die Daten und [[semantische Informationen]] aus einem oder mehreren Systemen in einem übergreifenden, integrierten Datenmodell zusammenführt und verwaltet.
== Gründe für eine Data Fabric ==
Datenhaltung in mehreren Systemen führt zu Datensilos und zum Duplizieren von Daten und Applikationslogik mit der Gefahr von Inkonsistenzen.
Analytics, Machine Learning und KI erfordern jedoch zusammengeführte und konsistente Daten und Datenmodelle.
Eine Data Fabric hilft dabei.
== Funktionsweise ==
Eine Data Fabric ist eine vereinheitlichte Schicht, die Daten aus verschiedenen Systemen verbindet.
Die ermöglicht konsistenten Zugriff, Data Gouvernance und Integration ohne Daten physikalisch zu zentralisieren.
Die Integration findet statt durch:
* Nutzung Metadatenbasierter Orchestration
* Datenvirtualisierung
* Automation
In der Praxis passiert dies durch:
* Anbindung von Datenquellen durch Virtualisierung ohne Duplizieren
* Durch Anbindung werden Metadaten, wie Struktur und Beziehungen aus den Quellen ausgelesen
* Datenzugriffssteuerung, Datenqualitätsregeln
* Erhalten von [[Semantische Informationen|semantischen Informationen]]
== Data Fabric Architektur und Komponenten ==
Komponenten, die eine Data Fabric ermöglichen:
* Datenkonnektoren und Integration: Datenbanken, Applikationen, Cloudplattformen und On-Premise Systeme verbinden
* Datenkatalog und aktive Metadaten
* Datengouvernance, Datensicherheit und Datenqualität
* [[Semantische Informationen]] und [[Knowledge Graph]]
* Data Lineage: Herkunftsnachweis und Darstellung von Datenflüssen und Abhängigkeiten
* Datenprodukte und Datenmodellierung: Daten, Metadaten, Gouvernance und Modellierung helfen hohe Datenqualität zu schaffen


[[SAP BDC]] ist eine Weiterentwicklung der Data Fabric, die mit [[SAP Datasphere]] begann.
[[SAP BDC]] ist eine Weiterentwicklung der Data Fabric, die mit [[SAP Datasphere]] begann.
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Mehr über: What is a Data Fabric?
== Quellen ==
[https://learning.sap.com/courses/introducing-sap-business-data-cloud/describing-sap-business-data-cloud-and-its-design-principles_d92361e3-c958-4010-9d0a-2cbcc7263d4e Describing SAP Business Data Cloud and its Design Principles]
 
[https://www.sap.com/resources/what-is-data-fabric What is data fabric? Architecture, benefits, and uses | SAP]

Version vom 28. August 2026, 12:32 Uhr

Begriffsdefinition

Der Begriff Data Fabric bezeichnet eine systemübergreifende Datenarchitektur, die Daten und semantische Informationen aus einem oder mehreren Systemen in einem übergreifenden, integrierten Datenmodell zusammenführt und verwaltet.

Gründe für eine Data Fabric

Datenhaltung in mehreren Systemen führt zu Datensilos und zum Duplizieren von Daten und Applikationslogik mit der Gefahr von Inkonsistenzen.

Analytics, Machine Learning und KI erfordern jedoch zusammengeführte und konsistente Daten und Datenmodelle.

Eine Data Fabric hilft dabei.

Funktionsweise

Eine Data Fabric ist eine vereinheitlichte Schicht, die Daten aus verschiedenen Systemen verbindet.

Die ermöglicht konsistenten Zugriff, Data Gouvernance und Integration ohne Daten physikalisch zu zentralisieren.

Die Integration findet statt durch:

  • Nutzung Metadatenbasierter Orchestration
  • Datenvirtualisierung
  • Automation

In der Praxis passiert dies durch:

  • Anbindung von Datenquellen durch Virtualisierung ohne Duplizieren
  • Durch Anbindung werden Metadaten, wie Struktur und Beziehungen aus den Quellen ausgelesen
  • Datenzugriffssteuerung, Datenqualitätsregeln
  • Erhalten von semantischen Informationen

Data Fabric Architektur und Komponenten

Komponenten, die eine Data Fabric ermöglichen:

  • Datenkonnektoren und Integration: Datenbanken, Applikationen, Cloudplattformen und On-Premise Systeme verbinden
  • Datenkatalog und aktive Metadaten
  • Datengouvernance, Datensicherheit und Datenqualität
  • Semantische Informationen und Knowledge Graph
  • Data Lineage: Herkunftsnachweis und Darstellung von Datenflüssen und Abhängigkeiten
  • Datenprodukte und Datenmodellierung: Daten, Metadaten, Gouvernance und Modellierung helfen hohe Datenqualität zu schaffen


SAP BDC ist eine Weiterentwicklung der Data Fabric, die mit SAP Datasphere begann.


Quellen

Describing SAP Business Data Cloud and its Design Principles

What is data fabric? Architecture, benefits, and uses | SAP