Was ist eine Data Fabric?

Data Fabric ist eine moderne Datenarchitektur, die heterogene Datenquellen über verschiedene Speicherorte, Plattformen und Umgebungen hinweg intelligent miteinander verbindet. Sie nutzt Metadaten, Automatisierung und KI-gestützte Technologien, um einen einheitlichen, konsistenten Datenzugriff zu ermöglichen, ohne dass physische Datenbewegungen oder zentrale Konsolidierung zwingend erforderlich sind. Data Fabric schafft eine logische Abstraktionsschicht und erleichtert so Datenintegration, -verwaltung und -bereitstellung für Analysen und Entscheidungsprozesse.

Merkmal	Beschreibung
Kategorie	Datenarchitektur, Datenintegration
Einsatz	Unternehmensweite Datenintegration, Business Intelligence, Data Analytics
Typische Einsatzbereiche	Multi-Cloud-Umgebungen, heterogene Systemlandschaften, Self-Service-BI, Echtzeit-Analysen
Verwandte Begriffe	Data Mesh, Data Lakehouse, Data Virtualization, ETL, Master Data Management
Nutzen	Beschleunigter Datenzugriff, verbesserte Datenqualität, reduzierte Komplexität, höhere Agilität

Auf einen Blick

verbindet Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Datenquellen
reduziert Datensilos und Integrationsaufwand
ermöglicht virtuellen, einheitlichen Datenzugriff
unterstützt Self-Service-Analytics und Governance

Data Fabric Definition

Data Fabric bezeichnet eine Architekturstrategie, die darauf abzielt, Daten aus unterschiedlichsten Quellen – etwa relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Cloud-Speichern, SaaS-Anwendungen oder IoT-Systemen – nahtlos zu integrieren und verfügbar zu machen. Im Gegensatz zu klassischen Datenintegrationsansätzen wie ETL, bei denen Daten physisch verschoben und transformiert werden, schafft Data Fabric eine intelligente Abstraktionsschicht. Diese ermöglicht es Anwendern, auf Daten zuzugreifen, als wären sie an einem Ort gespeichert, während sie tatsächlich verteilt bleiben.

Die Grundlage bildet ein umfassendes Metadaten-Management: Data Fabric sammelt und verwaltet Metadaten über Datenquellen, Datenstrukturen, Datenqualität, Zugriffsrechte und Nutzungsmuster. Durch die Kombination mit Machine Learning und KI-Technologien kann die Architektur Datenzusammenhänge automatisch erkennen, Datenqualität überwachen, Zugriffsmuster optimieren und Empfehlungen für Datennutzung aussprechen.

Kernkomponenten von Data Fabric:

Metadaten-Layer: Zentrales Repository für technische, geschäftliche und operative Metadaten
Data Virtualization: Ermöglicht Abfragen über verteilte Datenquellen ohne physische Datenbewegung
Orchestrierung und Automatisierung: Steuert Datenflüsse, Transformationen und Bereitstellungsprozesse
Data Governance und Security: Einheitliche Regelwerke für Datenzugriff, Compliance und Datenschutz
KI-gestützte Funktionen: Automatische Datenklassifizierung, Qualitätsprüfung und Zuordnung

Wie grenzt sich Data Fabric von verwandten Konzepten ab?

Data Fabric wird häufig mit anderen modernen Datenarchitekturen verwechselt oder gleichgesetzt. Eine Abgrenzung ist jedoch wichtig, um die richtige Strategie für das eigene Unternehmen zu wählen.

Konzept	Fokus	Unterschied zu Data Fabric
Data Mesh	Dezentrale, domänenorientierte Datenverantwortung	Data Fabric ist technologieorientiert, Data Mesh organisatorisch
Data Lakehouse	Vereinheitlichte Speicherarchitektur	Data Fabric integriert bestehende Systeme, ohne neue Speicherebene
ETL/ELT	Physische Datenbewegung und -transformation	Data Fabric nutzt auch Virtualisierung und belässt Daten an Ort und Stelle
Data Virtualization	Virtueller Datenzugriff	Data Fabric umfasst mehr: Governance, Automatisierung, KI

Data Mesh verfolgt einen organisatorischen Ansatz: Datenverantwortung wird dezentral in die Fachbereiche verlagert, die ihre Daten als Produkte behandeln. Data Fabric hingegen ist primär technologiegetrieben und schafft eine übergreifende Integrationsschicht – unabhängig von der organisatorischen Struktur. Beide Konzepte können sich ergänzen: Data Fabric kann die technische Infrastruktur für eine Data-Mesh-Organisation bereitstellen.

Data Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit der Struktur eines Data Warehouse in einer neuen Speicherarchitektur. Data Fabric geht darüber hinaus, indem sie bestehende Systeme integriert, ohne eine neue zentrale Speicherebene zu erfordern. Data Fabric kann ein Data Lakehouse als eine von vielen Datenquellen einbinden.

ETL und ELT beschreiben Prozesse zur physischen Datenbewegung und -transformation. Data Fabric nutzt diese Techniken bei Bedarf, setzt aber zusätzlich auf Datenvirtualisierung, bei der Daten an ihrem ursprünglichen Ort verbleiben. Dies reduziert Redundanzen und beschleunigt den Zugriff. ETL/ELT sind Werkzeuge innerhalb einer Fabric-Architektur, nicht deren Ersatz.

Data Virtualization ermöglicht virtuellen Zugriff auf verteilte Daten ohne physische Replikation – eine Kerntechnologie von Data Fabric. Data Fabric geht jedoch weiter: Sie umfasst umfassendes Metadaten-Management, automatisierte Governance, KI-gestützte Datenorchestrierung und Self-Service-Funktionen. Data Virtualization ist somit ein Baustein, Data Fabric die Gesamtarchitektur.

Was sind die Vorteile von Data Fabric im Unternehmenskontext?

Zu den zentralen Vorteilen des Ansatzes zählen unter anderem:

Reduzierung von Datensilos: Durch die logische Verbindung verteilter Datenquellen entfallen isolierte Dateninseln. Fachabteilungen erhalten konsistenten Zugriff auf alle relevanten Informationen.
Beschleunigung der Datenbereitstellung: Automatisierung und intelligente Orchestrierung verkürzen die Zeit von der Datenquelle bis zur Analyse erheblich. Self-Service-BI wird ermöglicht, ohne dass jedes Mal manuelle Integrationsprojekte nötig sind.
Verbesserte Datenqualität und Governance: Zentrale Metadaten und automatisierte Qualitätsprüfungen sorgen für höhere Datenintegrität. Compliance-Anforderungen lassen sich durchgängig umsetzen.
Flexibilität und Skalierbarkeit: Data Fabric unterstützt hybride und Multi-Cloud-Umgebungen. Neue Datenquellen können schnell integriert werden, ohne die Gesamtarchitektur grundlegend umzubauen.

Praxisbeispiel: Microsoft Fabric und Bissantz im Controlling

Ein mittelständisches Produktionsunternehmen nutzt verschiedene Datenquellen für sein Controlling: SAP ERP für Finanzdaten, ein cloudbasiertes CRM-System, Produktionsdatenbanken und Excel-basierte Planungstabellen. Die Herausforderung besteht darin, diese heterogenen Daten für fundierte Entscheidungen schnell und konsistent verfügbar zu machen.

Das Unternehmen setzt auf Microsoft Fabric, eine umfassende Data-Fabric-Plattform. Microsoft Fabric verbindet die verschiedenen Datenquellen über intelligente Pipelines und stellt sie über OneLake – einen zentralen Data Lake – bereit.

Bissantz & Company verfügt über umfangreiche Expertise in der Beratung und Integration von Microsoft Fabric mit analytischen Lösungen. In diesem Projekt unterstützt Bissantz bei der optimalen Anbindung von DeltaMaster an die Microsoft-Fabric-Umgebung. DeltaMaster greift auf die in Fabric bereitgestellten, qualitätsgesicherten Daten zu und nutzt diese für Analysen und interaktive Berichte.

Die Kombination aus Microsoft Fabric als Datenplattform und DeltaMaster als analytischem Frontend ermöglicht dem Controlling:

schnellere Berichtserstellung: Daten stehen nahezu in Echtzeit zur Verfügung
höhere Datenqualität: Automatisierte Prüfungen und zentrale Governance
flexible Analyse und Planung: Controller können selbstständig neue Perspektiven erschließen
Skalierbarkeit: Neue Datenquellen lassen sich ohne großen Aufwand integrieren

Durch die Beratungsleistung von Bissantz wird sichergestellt, dass die Fabric-Architektur optimal auf die Anforderungen des Controllings abgestimmt ist und DeltaMaster das volle Potenzial der integrierten Datenlandschaft ausschöpft.

FAQ – Häufige Fragen

Was ist der Hauptunterschied zwischen Data Fabric und Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist eine zentrale Datenbank, in die Daten physisch kopiert und transformiert werden. Data Fabric hingegen ist eine Architekturschicht, die verteilte Datenquellen logisch integriert, ohne dass alle Daten zwingend zentral gespeichert werden müssen.

Welche Rolle spielt KI in einer Data-Fabric-Architektur?

KI automatisiert Metadatenverwaltung, Datenklassifizierung und Qualitätsprüfung. Sie erkennt Muster, empfiehlt Datenquellen und optimiert Zugriffswege, was manuelle Aufwände reduziert und die Datennutzung intelligenter macht.

Wie verhält sich Data Fabric zu Cloud-Strategien?

Data Fabric ist ideal für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen. Sie verbindet On-Premises-Systeme mit Azure, AWS oder Google Cloud nahtlos und ermöglicht konsistenten Datenzugriff über alle Plattformen hinweg.

Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen für Data Fabric?

Ein gewisses Maß an Datenreife, klare Governance-Strukturen und die Bereitschaft, in Metadaten-Management und Automatisierung zu investieren. Zudem sollten Fachabteilungen und IT eng zusammenarbeiten.

Zusammenfassung

Data Fabric ist eine zukunftsweisende Architekturstrategie, die heterogene Datenlandschaften intelligent verbindet und einen einheitlichen, flexiblen Datenzugriff ermöglicht. Durch Metadaten-Management, Automatisierung und KI-gestützte Funktionen reduziert sie Komplexität, beschleunigt Analyseprozesse und verbessert Datenqualität. Für Unternehmen, die moderne BI-Lösungen wie DeltaMaster nutzen, bietet Data Fabric die ideale Grundlage für agiles, datengetriebenes Controlling und fundierte Entscheidungen in verteilten, hybriden Datenumgebungen.