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.
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.
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.
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.
Hauptvorteile smarter Datenautomatisierung für Data Mesh und Data Fabric
Profitieren Sie von fortschrittlicher Datenautomatisierung, um die Schwächen der Data Mesh / Data Fabric-Architektur auszugleichen.
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.
Konsistente und sichere Daten
Datenautomatisierung kann sicherstellen, dass Daten konsistent und sicher bleiben, das Risiko von Dateninkonsistenzen reduzieren und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherstellen.
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.
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.
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