Wat is Data Fabric?

In de huidige datagedreven wereld worstelen organisaties vaak met het beheer van data die verspreid zijn over verschillende teams en systemen. Sales, finance, HR—elke afdeling heeft mogelijk eigen tools en databronnen, wat leidt tot silo’s die een eenduidig overzicht bemoeilijken.

Om deze problemen aan te pakken, moeten data-engineers vaak een ingewikkeld web van datapijplijnen bouwen en onderhouden dat data kopieert, combineert en transformeert voor iedere afdeling. Naarmate het aantal teams en databronnen groeit, wordt deze complexe “sanitaire voorziening” steeds lastiger op te zetten en te onderhouden, met een grotere kans op storingen als gevolg.

Het concept data fabric is bedacht als een holistische oplossing voor deze problemen. Laten we deze architecturale oplossing voor geïntegreerd databeheer verkennen.

Wil je meer leren over databeheer? Lees dan dit artikel over data lineage.

Wat is Data Fabric?

Data fabric is een brede data-architectuur die naadloze integratie en beheer van data mogelijk maakt in uiteenlopende omgevingen. Zie het als een manier om heterogene databronnen virtueel te verbinden zonder overbodige kopieën te maken.

Door deze verschillende databronnen met elkaar te verweven, creëert een data fabric een uniform raamwerk waarmee je consistente levering, governance en beveiliging van data kunt garanderen, ongeacht waar die data zich bevindt.

In tegenstelling tot een traditionele datapijplijn kopieert data fabric geen data van verschillende bronnen naar een centraal repo. In plaats daarvan maakt het gebruik van API’s en virtualisatie, zodat data-analisten en -scientists vanuit één centrale catalogus toegang hebben tot data die op diverse locaties is opgeslagen. Dit betekent dat er minder opslagruimte nodig is, omdat er maar één kopie van de data is.

Daarnaast zorgt data fabric, door een samenhangende datainfrastructuur te creëren, ervoor dat data gedurende de hele levenscyclus gemakkelijk toegankelijk, goed beheerd en veilig is.

Voordelen van Data Fabric

De eenvoud van een data-fabricarchitectuur biedt tal van voordelen voor grote organisaties.

Elimineert datasilo’s en verbetert de toegang

Door een uniforme toegangslaag te bieden, elimineert data fabric datasilo’s, waardoor het voor datagebruikers, zoals analisten en accountants, makkelijker wordt om data uit de hele organisatie te benaderen en te gebruiken. Door alle datasets van je organisatie in één centrale catalogus onder te brengen, kun je alle data gemakkelijk zien en openen.

Dat betekent natuurlijk niet dat je alle data van je organisatie met iedere medewerker moet delen. Je kunt—en moet—nog steeds rolgebaseerde authenticatie toepassen om de beveiliging in je systeem te waarborgen.

Betere consistentie en kwaliteitsbeheer

Data fabric verbetert vaak de datakwaliteit en consistentie binnen je organisatie. Door de backend van geautomatiseerde datapijplijnen te vereenvoudigen en governancekaders te standaardiseren, kun je ervoor zorgen dat al je data schoon, consistent en accuraat blijft—cruciaal voor betrouwbare zakelijke beslissingen.

Leer meer over datakwaliteit in deze cursus Introduction to Data Quality.

Verbetert governance, compliance en beveiliging

Data-fabricprincipes nemen al vroeg in de datapijplijn robuuste beveiligingsmaatregelen en governancebeleid op, zodat wordt voldaan aan wet- en regelgeving en gevoelige informatie wordt beschermd. Deze allesomvattende benadering van databeveiliging verkleint risico’s en vergroot het vertrouwen in de gebruikte data. Een eenvoudiger systeem is bovendien makkelijker te beveiligen.

Leer meer over dit onderwerp in de cursus Data Governance Concepts.

Maakt snellere datagedreven beslissingen mogelijk

Het belangrijkste is dat data fabric de wendbaarheid van je organisatie in datagedreven besluitvorming vergroot. Door databeheer te vereenvoudigen en realtime toegang tot betrouwbare data te bieden, stelt data fabric organisaties in staat sneller te reageren op veranderingen in de data en sneller weloverwogen beslissingen te nemen.

Data Fabric: Kernprincipes

De data-fabricarchitectuur steunt op drie kernprincipes: uniforme toegang, gestandaardiseerde governance en automatisering.

Een data fabric moet een logische datalaag bevatten voor uniforme data-toegang. Deze laag abstraheert de onderliggende datainfrastructuur en biedt een naadloze, uniforme interface voor datatoegang over diverse bronnen heen. In essentie wil je dat iedereen die toegang tot de data van je organisatie nodig heeft (analisten, scientists, ML-ops, enz.) op een uniforme manier bij alle benodigde data kan.

Een ander principe bij het creëren van een data fabric is gestandaardiseerde datagovernance en beveiliging. Dit zorgt ervoor dat alle data-assets van je organisatie voldoen aan uniforme governance- en beveiligingsprotocollen. Die standaardisatie vergroot de betrouwbaarheid en naleving van regelgeving in je hele organisatie.

Data fabrics gebruiken ook geautomatiseerde datapijplijnen aan de backend voor efficiënte databeweging en -transformatie. Deze automatisering stroomlijnt het verplaatsen, opschonen en transformeren van data in de backend van de fabric. Het maakt realtime dataverwerking mogelijk, verhoogt de efficiëntie en vermindert handmatig werk.

Data Fabric: Belangrijkste componenten

Een data-fabricarchitectuur bestaat uit meerdere essentiële componenten. Laten we er een paar bespreken.

Datacatalogus

Een van de meest kritieke componenten van een data fabric is de datacatalogus. Dit is een centraal register van alle data-assets van je organisatie. Het bevat metadata en lineage-informatie om datadiscovery en -beheer te ondersteunen, zodat gebruikers de benodigde data gemakkelijk kunnen vinden en begrijpen.

Data-integratietools

Data-integratietools zijn een andere essentiële component. Ze maken de naadloze verplaatsing van data tussen verschillende systemen en platforms mogelijk. Denk aan ETL-platforms (Extract, Transform, Load), data-integratiekaders, cloudgebaseerde integratiediensten en oplossingen voor realtime datastreaming. Deze tools zorgen ervoor dat data overal waar nodig direct beschikbaar is en verbeteren zo de algemene datatoegankelijkheid.

Transformatie

Transformatieservices spelen een cruciale rol in data fabrics, net als in elke pijplijnoplossing. Ze schonen, transformeren en bereiden data voor op analyse, met taken zoals opschonen, normalisatie, aggregatie en verrijking.

Datagovernance

Het datagovernancekader is ook van groot belang, omdat het datakwaliteit, beveiliging en compliance waarborgt via beleid en procedures die data gedurende de hele levenscyclus beheren. Governance-activiteiten kunnen het volgende omvatten: het instellen van data-stewardshiprollen, het implementeren van datakwaliteitscontroles, het redigeren van gevoelige informatie, het afdwingen van rolgebaseerde toegangscontroles en het borgen van naleving via regelmatige audits.

Een van de voordelen van een data-fabricraamwerk is de mogelijkheid om deze governanceprotocollen eenvoudig te standaardiseren over je hele datalandschap. Dit helpt de integriteit en betrouwbaarheid van je data te behouden.

In een data-fabricarchitectuur worden al deze sleutelcomponenten met elkaar verweven tot één geheel. Data uit verschillende bronnen wordt geïntegreerd, getransformeerd en gecatalogiseerd. Governanceprotocollen worden overal afgedwongen om een veilige, betrouwbare dataomgeving te garanderen.

Data Fabric vs. traditioneel databeheer

Databeheer ontstaat in een organisatie vaak organisch naarmate die groeit en er nieuwe databronnen en teams bijkomen. Elke nieuwe databron vereist een nieuwe pijplijn, en elk nieuw team kan eigen tools, naamgevingsconventies en governanceprotocollen hanteren.

Deze traditionele benadering kent veel beperkingen. Overschakelen op een data-fabricraamwerk betekent dat je volledig opnieuw moet nadenken over hoe data van de bron bij de gebruikers in je organisatie terechtkomt.

Beperkingen van traditionele aanpakken

De traditionele aanpak resulteert in meerdere gesiloode datasystemen waarin data wordt opgeslagen en beheerd in afzonderlijke, geïsoleerde repositories. Deze methode omvat vaak point-to-point-integraties tussen systemen, wat leidt tot een complex web van verbindingen en pijplijnen die lastig te onderhouden zijn.

In dit ontwerp kan elk systeem een eigen database, transformaties en toegangscontrole hebben. Daardoor is het lastig om alle data in één keer te benaderen en een uniform beeld van de data in je organisatie te krijgen.

Die complexiteit is inefficiënt en vergroot de kans op fouten. Traditionele systemen maken het ook moeilijk om datakwaliteit en consistentie te borgen, wat leidt tot onbetrouwbare data en minder vertrouwen in de data van je organisatie.

Traditionele systemen hebben bovendien beperkte schaalbaarheid, onder meer omdat meerdere kopieën van dezelfde data waardevolle opslagruimte innemen. Ze hebben moeite zich aan te passen aan veranderende databehoeften binnen de organisatie. Kortom, deze legacy-systemen worden simpelweg te log, versnipperd en redundant, waardoor het lastig is het tempo van zakelijke innovatie bij te houden.

Voordelen van data fabric

Een data fabric biedt aanzienlijke voordelen ten opzichte van deze traditionele aanpakken. Het levert een uniform dataplatform voor alle databehoeften, waarbij data uit diverse bronnen wordt samengebracht in één samenhangend platform. Deze eenheid vereenvoudigt databeheer en verbetert de ordening.

Data fabric maakt ook betere datagovernance en naleving van regelgeving mogelijk. Omdat het raamwerk alle data in één datacatalogus samenbrengt, kun je standaardisaties toepassen in je hele datalandschap. Gestandaardiseerde governance- en beveiligingsmaatregelen zorgen ervoor dat al je data voldoet aan regelgeving, zoals HIPAA en FCRA, waardoor risico’s afnemen en het vertrouwen in je data toeneemt.

Use-cases voor Data Fabric

Data fabric versterkt datavermogens in veel organisatorische contexten. Het kan verouderde datasystemen vervangen in grote organisaties waar databeheer omslachtig is geworden.

Data fabrics kunnen ook al vroeg in de levensfase van een organisatie worden ingezet om een uniform dataprogramma op te zetten en toekomstige beheervraagstukken te voorkomen.

Een belangrijke use-case voor data fabric is Master Data Management (MDM). Door één bron van waarheid voor kritieke data te creëren, zorgt data fabric voor gecentraliseerd beheer van masterdata. Deze centralisatie is essentieel voor betrouwbare en efficiënte bedrijfsvoering en waarborgt consistentie en nauwkeurigheid in sleuteldata. Je kunt HIER meer over dit model lezen.

Voor data-analyse en business intelligence biedt data fabric snelle toegang tot betrouwbare data, zodat organisaties snel en effectief weloverwogen beslissingen kunnen nemen. Data fabric verbetert de kwaliteit en snelheid van analyseprocessen door te zorgen dat data direct beschikbaar en betrouwbaar is.

Data fabrics borgen ook naleving van regelgeving. Ze maken gestandaardiseerde governance en protocollen door de hele organisatie mogelijk, waardoor naleving van privacyregelgeving eenvoudiger wordt. Deze consequente datagovernance vermindert de complexiteit van compliance, helpt reputaties te beschermen en dure boetes te vermijden.

Data Fabric vs. Data Mesh

In de datawereld zijn er veel woorden en termen die op elkaar lijken. Laten we er één bekijken die sterk lijkt op data fabric: data mesh.

Data mesh

Data mesh is een andere benadering van databeheer met eigen kenmerken. De focus ligt op de tijdelijke integratie van data uit verschillende bronnen voor directe analyse. Dit maakt data mesh ideaal voor snelle verkenningen en ad-hocrapportages, met flexibiliteit voor eenvoudige en onmiddellijke databehoeften.

In tegenstelling tot data fabric stimuleert data mesh decentralisatie van data en domeinautonomie in governance. Er zijn echter beperkingen, waaronder zorgen over datakwaliteit en beveiliging. Het is niet ontworpen voor langetermijnopslag en alomvattend databeheer.

Data fabric

Data fabric biedt een holistische aanpak voor het beheren van alle data binnen een organisatie. Het levert een uitgebreid en geïntegreerd platform voor databeheer, inclusief data-toegang, governance, beveiliging en integratie. Data fabric is geschikt voor langdurig databeheer en continue datagedreven besluitvorming.

Hoewel implementatie van data fabric complex kan zijn en zorgvuldige selectie van compatibele tools en technologieën vergt, maken de voordelen op het gebied van data-unificatie, governance en wendbaarheid het tot een krachtige oplossing voor de databehoeften van veel organisaties.

Data Fabric implementeren

Als je hebt besloten dat een data-fabricarchitectuur nuttig is voor je organisatie, vraag je je misschien af hoe je begint. Laten we enkele eerste stappen doornemen.

Je behoeften in kaart brengen

De implementatie van data fabric begint met het vaststellen van je behoeften. Data fabrics zijn geen one-size-fits-all. Zie het eerder als een maatwerkoplossing die is afgestemd op de databehoeften van jouw organisatie. Daarom is het essentieel dat je je huidige datalandschap beoordeelt en uitdagingen identificeert voordat je een data fabric ontwerpt.

De eerste stappen in de implementatie zijn gesprekken met stakeholders om de bestaande datainfrastructuur te begrijpen, pijnpunten te identificeren en te bepalen welke specifieke uitdagingen je met de data fabric wilt oplossen.

Vervolgens definieer je je bedrijfsdoelen en gewenste uitkomsten van de data fabric. Probeer je één bron van waarheid te creëren? Overheadkosten te verlagen? Oude, falende infrastructuur te vervangen? Heldere doelstellingen en resultaten die aansluiten op je organisatiedoelen helpen je op koers te blijven en zorgen ervoor dat de data fabric aan je specifieke behoeften voldoet.

De juiste tools en technologieën kiezen

Als je de richting kent, moet je de tools kiezen om daar te komen. De juiste tools selecteren kan overweldigend lijken, maar is een belangrijke stap.

Eén optie is een alles-in-éénoplossing gebruiken, zoals Microsoft’s Azure Service Fabric of IBM Cloud Pak. Deze leveren alle tools die je nodig hebt om een data-fabricarchitectuur in je organisatie te integreren. Ze nemen veel werk uit handen en kunnen de facturatie vereenvoudigen doordat je maar voor één product betaalt. Bekijk dit artikel over wat Microsoft Fabric is voor een diepere blik.

Sommige organisaties hebben echter een meer op maat gemaakte setup nodig of verdienen daaraan de voorkeur. Je kunt je eigen data-fabricarchitectuur samenstellen met een combinatie van standaardtools zoals:

• Apache Kafka voor realtime datastreaming en integratie.
• Talend voor uitgebreide ETL-processen.
• Informatica voor data-integratie, datakwaliteit en governance.
• Apache Spark voor grootschalige dataverwerking en -analyse.
• Databricks voor collaboratieve data-engineering en machine learning.
• Alation of Collibra voor datacatalogisering en governance.

Houd bij de keuze van technologieën rekening met schaalbaarheid, beveiliging en compatibiliteit met de bestaande infrastructuur in je organisatie. Zorg dat de gekozen oplossingen met je behoeften kunnen meegroeien, robuuste beveiliging bieden en integreren met je huidige systemen.

Denk ook aan de levensduur. Nieuwe technologieën kunnen vluchtig zijn, en je moet mogelijk ingrijpende wijzigingen doorvoeren als je favoriete tool niet langer wordt ondersteund. Evenzo kunnen maatwerkoplossingen uitdagingen opleveren als er wijzigingen zijn in het team dat ze heeft ontwikkeld.

Datagovernance en verandermanagement

Het implementeren van een data fabric in je organisatie vereist robuuste strategieën voor datagovernance en verandermanagement, zeker als je lang met een andere architectuur hebt gewerkt en nu overstapt op data fabric. Zorgvuldige planning helpt een soepele transitie in de hele organisatie te waarborgen.

Het is belangrijk om duidelijk beleid op te stellen voor data-eigenaarschap, toegangscontrole en beveiliging. Dit houdt in dat je vastlegt wie verantwoordelijk is voor data in elke fase van de levenscyclus, dat je rechten instelt voor wie data mag benaderen en wijzigen, en dat je beveiligingsmaatregelen implementeert om gevoelige informatie te beschermen. Dit beleid helpt je de dataintegriteit te behouden, te voldoen aan regelgeving en datalekken te voorkomen.

Je moet ook specifieke rollen en verantwoordelijkheden voor databeheer uitschrijven. Afhankelijk van je situatie kan dit het aanwijzen van data stewards omvatten die toezien op datakwaliteit, data custodians die datastorage en -toegang beheren, of commissies die datagovernance afdwingen. Duidelijke rollen zorgen voor verantwoording in dataprocessen.

Ontwikkel bovendien een plan voor adoptie en training rond het nieuwe systeem in je hele organisatie. Introduceer potentiële gebruikers in het nieuwe data-fabricsysteem via trainingen of workshops en zorg voor adequate documentatie waar mensen op kunnen terugvallen.

Mensen hebben vaak tijd nodig om aan nieuwe systemen te wennen. Met begrip en geduld voor je collega’s verloopt de overgang soepeler. Waarschijnlijk is doorlopende ondersteuning nodig om vragen en problemen tijdens en vlak na de transitie op te vangen.

De toekomst van Data Fabric

Zoals bij de meeste huidige technologieën zal de toekomst van data fabric worden gevormd door vooruitgang in automatisering en machine learning. Geautomatiseerde intelligentie zal naar verwachting de dataintegratie verbeteren via contextbewuste workflows en zelfherstellende pijplijnen die prestaties in realtime detecteren en optimaliseren. AI-gedreven inzichten kunnen voorspellende analyses en intelligente datacatalogi bieden, waardoor databeheer proactiever en efficiënter wordt.

Blockchaintechnologie kan worden geïntegreerd om onveranderlijke herkomst van data te bieden en governancetaken te automatiseren via smart contracts.

Naarmate edge computing groeit, kan data fabric gedecentraliseerde dataverwerking over edge-apparaten en clouddiensten beheren.

Vooruitgang in quantumcomputing kan quantumveilige versleuteling introduceren en complexe datatransformaties versnellen.

Naarmate deze technologieën zich blijven ontwikkelen, kan data fabric uitgroeien tot een cruciale asset die de basis vormt voor intelligente, datagedreven operaties in allerlei sectoren.

Conclusie

Data fabric staat voor een transformerende benadering van databeheer. Het is een architectuur die de uitdagingen rond datasilo’s, kwaliteit en governance wil aanpakken. Door barrières voor datatoegang weg te nemen en een uniforme dataomgeving te creëren, kan data fabric datagedreven besluitvorming in grote organisaties ondersteunen.

Leer meer over Responsible AI Data Management en Making Data Governance Fun met DataCamp. Of duik dieper in dataopslag en -beheer met DataCamp’s cursus Introduction to Data Warehousing.