Offene Diskussionsrunde "Data-Fabric-Architektur"

Wo stehen wir aktuell?

80% der Aufwände für Analytics im Unternehmen fallen für die Datenbewirtschaftung und das Monitoring an. Dies hat sich seit den Zeiten der erste Data Warehouses bis zum modernen Data-Management-Plattformen nicht geändert. Im Gegenteil! Durch die immer wichtigeren Anforderungen an die Metadaten zum Data Lake wächst auch die Komplexität des Data-Ingestion-Prozesses.

Wie wichtig ist es Ihnen, diese Aufwände durch den Einsatz neuer Technologien, wie semantische Wissensgraphen, aktives Metadatenmanagement und eingebettetes maschinelles Lernen (ML), zu reduzieren? Sollen die manuellen Tätigkeiten zur Datenbewirtschaftung und Monitoring durch automatisierte Workloads ersetzt werden und kann das funktionieren?

Können Sie sich eine Data-Fabric-Architektur vorstellen, bei der durchgängig auf ein Design gesetzt wird, das sich wiederholende Aufgaben wie die Profilerstellung von Datasets, das Erkennen und Ausrichten von Schemas an neue Datenquellen automatisiert und in seiner fortgeschrittensten Form die fehlerhaften Datenintegrationsaufträge repariert?

Gemeinsam die Lösung von morgen finden

Heute gibt es noch keine Lösung, die diese beeindruckende Data Fabric Architektur sicherstellt. Diskutieren Sie mit uns welche Potentiale Sie in Ihrer Data-Managementplattform sehen und welche Funktionalitäten Sie diesem Ziel näherbringen könnten.