Was ist ein Datennetz?
Vor kurzem haben wir ein neues Webinar zum Thema Datennetze veranstaltet.
Ein Datengeflecht ist ein Rahmenwerk für die Datenverwaltung in Unternehmen, das definiert, wie geschäftsbereichsspezifische Daten so verwaltet werden können, dass die Geschäftsbereiche Eigentümer und Betreiber ihrer Daten sind. Es befähigt bereichsspezifische Datenproduzenten und -konsumenten, Datenpipelines zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und zu verwalten, ohne dass ein zwischengeschaltetes Datenverwaltungsteam erforderlich ist.
Das Konzept der Data-Mesh-Architektur kombiniert Datenkonnektivität, künstliche Intelligenz, Integration von Unternehmensanwendungen und eine Reihe neuer, innovativer Datenfunktionen, die heute auf dem Markt sind. Ganz gleich, ob Sie Datenarchitekt oder -ingenieur sind oder einfach nur wissen möchten, wie Sie Ihre Geschäftsziele mithilfe von Daten erreichen können - ein Verständnis der Vorteile eines Datengeflechts ist ein wertvolles Gut.
Das Datengeflecht kann anfangs oft verwirrend sein, aber es kann die Art und Weise, wie ein Unternehmen Daten verwaltet und nutzt, verändern. Ich habe die Grundlagen seiner Ursprünge dargelegt, wie das Datengeflecht von der KI beeinflusst wurde, und Beispiele aus der Praxis für seine Anwendungen vorgestellt. Lassen Sie uns das erkunden.
Theorien zur Architektur von Datennetzen
Die Theorie der Datenverflechtung hat verschiedene Auslegungen. Zusammenfassend kann man sagen, dass die wichtigsten Ansätze folgende sind:
- Datengeflecht nach der Definition von Zhamak Dehghani: konzentriert sich auf bereichseigene Datenprodukte
- Datenstruktur laut Gartner: konzentriert sich auf globale aktive Metadaten
- Datenvirtualisierung durch andere Branchenexperten: Schwerpunkt ist eine abstrahierte semantische Schicht
Sie haben alle ihre Unterschiede, aber alle diese Modelle betonen die Dezentralisierung von Daten in ihrem Design. Dies unterstreicht die Bedeutung eines Integrations-Backbones für ein Datennetz in einer verteilten Datenumgebung.
Wenn Sie tiefer eintauchen möchten, sehen Sie sich das Webinar auf Abruf an: "Data Mesh Architecture: Von der Theorie zur Implementierung"
Datenintegration und die Rolle der KI
In einer datenreichen Umgebung, zu der viele Unternehmen gehören, ist die Integration von Datenquellen entscheidend und oft komplex. Das Potenzial für KI und maschinelles Lernen im Bereich der Datenintegration ist immens. Eine neuere Entwicklung ermöglicht beispielsweise die automatische Erkennung von Datensätzen mithilfe von KI, was Zeit und Mühe spart.
Das Zusammenspiel von KI und maschinellem Lernen kann die Effizienz der Daten- und App-Integration, der API-Integration und der Analysen verbessern und so erheblich zur Gesamtdynamik eines gut strukturierten Datennetzes beitragen.
Reale Anwendungen von Datennetzen
Gemeinsame Ziele mit Data Mesh sind die Erstellung von Datenprodukten zur gemeinsamen Nutzung oder Vermarktung und die Implementierung von Self-Service im gesamten Unternehmen. Verschiedene reale Anwendungen der SnapLogic Data Mesh-Plattform bieten einen umfassenden Einblick in potenzielle Anwendungsfälle für verschiedene Industriezweige, darunter:
- IT: ein großes IT-Beratungsunternehmen, das Dutzende von Domänen und Zehntausende von Benutzern verwaltet
- Energy: ein Energiemanagement-Unternehmen mit autonomen Datenerfassungsfunktionen
- Gesundheitswesen: Ein führender Gesundheitsdienstleister nutzt die Leistungsfähigkeit von Metadaten für eine schnelle Datenerkennung
Um das Potenzial von Data Mesh voll ausschöpfen zu können, müssen mögliche Herausforderungen wie organisatorische Veränderungen, Ressourcenknappheit und veränderte Unternehmensprioritäten erkannt und vorbereitet werden. Wir empfehlen, die Erwartungen zu managen und sie mit dem aktuellen Stand der Branche abzugleichen, um einen erfolgreichen Übergang zur Data-Mesh-Infrastruktur zu gewährleisten.
Self-Service-Datenvernetzung mit SnapLogic
Der Ansatz von SnapLogic für die Datenverflechtung ermöglicht Self-Service, indem er ein klares Verständnis für die unterschiedlichen Bedürfnisse der verschiedenen Geschäftsbereiche zeigt. Indem jede Einheit über eine mandantenfähige Infrastruktur ihre eigenen Domänen hat, kann sie ihre eigenen Governance-Richtlinien selbst verwalten.
Unsere Tool-Suite, darunter SnapGPT mit generativer KI, abrufbaren Mustern und einer Auto-Sync-Umgebung für die Erstellung von Datenpipelines und Datensätzen, unterstützt die Benutzer bei der mühelosen Erstellung von Pipelines und der Verwaltung von APIs und demonstriert die nahtlosen Self-Service-Funktionen der Plattform.
Bleiben Sie dran für weitere Diskussionen über Data Mesh, wenn wir tiefer in ein fortgeschrittenes Verständnis des Data Science-Bereichs eindringen.
