In der Vergangenheit wurde die Datenbereitstellung für Analyse- und Reporting-Umgebungen entweder durch Point-to-Point-Integration oder durch die Bereitstellung von Data-Hubs umgesetzt. Wenn Daten stark verteilt oder siloartig „verspeichert“ sind, verursachen Point-to-Point-Integrationen hohe Kosten für jeden Datenendpunkt und sind nicht skalierbar. Data-Hubs ermöglichen zwar eine einfachere Integration der Daten in Anwendungen, die Kosten für Datenqualitäts- und Konsistenzprüfungen sowie das Erreichen und Aufrechterhalten des Vertrauens in die Datenintegrität sind jedoch erheblich.
IBM Data Fabric by BIConcepts nimmt sich den Herausforderungen von hybriden Datenlandschaften an. Der Grundgedanke einer Data Fabric ist, durch den Einsatz von virtuellen Verbindungen zwischen Datenendpunkten ein Gleichgewicht zwischen Daten-Dezentralisierung und Daten-Globalisierung zu schaffen.
Eine dynamische und intelligente Datenorchestrierung über eine breite Datenlandschaft hinweg gelingt über eine hohe Automatisierung, eine tiefe Integration von Daten und der Nutzung und dem Einsatz von Metadateninformationen. Die Datennutzer im Unternehmen werden durch ein gut strukturiertes Daten-Netzwerk mit allen verfügbaren Informationen bestmöglich unterstützt und durch das Datenuniversum geführt.
Eine Data Fabric ist unabhängig von Bereitstellungplattformen, Datenprozessen, geografischer Lage der Daten oder vom jeweiligen architektonischen Ansatz der Datenhaltung. Alle Arten von Daten können damit effizient und effektiv kombiniert, abgerufen, analysiert und verwaltet werden. Eine Data Fabric unterstützt wesentlich bei der Nutzung von Daten als Unternehmenswert und dem Generieren von Informationen und Wissen aus Ihren Daten.