Menu
Väljakutsed
Andmete maht suureneb tohutu kiirusega. Samal ajal arenevad pidevalt ka tehnoloogia ja arhitektuurimustrid. Kas teie jaoks on väljakutse määratleda õige, tulevikukindel andmearhitektuur, mis sobib teie organisatsiooni muutuvate vajadustega?
Ärimaailm meie ümber muutub pidevalt. Uusi teadmisi on vaja aina kiiremas tempos, et püsida konkurentsis ja meid ümbritsevate muutustega sammu pidada.
Konkurentsivõime säilitamine tähendab oma äri ja klientide vajaduste mõistmist peaaegu reaalajas. Ärijuhid vajavad kiiremaid andmeülevaateid, et teha parimaid otsuseid.
Ärijuhtidele vajalike ülevaadete pakkumiseks tuleb paika panna andmearhitektuur.
Peale selle on organisatsioonidel raske sammu pidada uute andmetehnoloogiate kiire arenguga. Viimase kümnendi jooksul on uued arhitektuuriterminid ilmunud kiirelt. Mõiste “andmeladu” (data warehouse) on muutunud vananenuks ja selle asemele on tulnud andmeplatvorm (data platform) või andmekeskus (data hub). Igal aastal tundub, et tõusevad esile uued mõisted. Uus tehnoloogia toob sageli kaasa uusi kontseptsioone. Suure andmemahu tehnoloogia on toonud kaasa andmejärvede (data lake) tõusu. Tänapäeval on uued mõisted nagu andmevõrk (Data Mesh), andmekangas (Data Fabric) ja andme järvemaja (Data Lakehouse) populaarsed.
Andmete modelleerimise seisukohalt on ülioluline ka õige metoodika valik, mis vastab teie praegustele ja tulevastele vajadustele ning tehnoloogilistele valikutele. Millal on näiteks hea kasutada Data Vault’i? Ja millal tuleks seda vältida? Millal on parem minna otse Kimballi juurde?
Tehnoloogia ja arhitektuurivalikuid on palju. Nende valikute mõju võib olla märkimisväärne. Kuna puudub üks tõene allikas, tuleb arvestada mitme vaatenurgaga ja kaasata mitmeid eksperte. Samuti tuleb arvestada eelarvepiirangutega.
See on sageli pilvepõhine, integreerib andmeid mitmest süsteemist ning selle seadistamine ja hooldamine on kuluefektiivne. Kaasaegse andmeplatvormi eelis ei peitu ainult selle võimekuses toetada täiustatud analüütikat vaid ka saadud kiiruses ja efektiivsuses.
Sparkle läheneb probleemile tavaliselt lahenduse hindamisest, mis määratleb sihtarhitektuuri vastavalt teie ärivajadustele ja oodatavale arengule. Lisaks määratleme teekaardi, kuidas järk-järgult selle sihtarhitektuurini jõuda.
Kui tehniline arhitektuur on määratletud, eelistatakse sageli POC-i (Proof of Concept), et testida, kas tehnoloogiate ja infrastruktuuri kombinatsioon vastab ootustele.
Valitud arhitektuuri rakendamine toimub tavaliselt järk-järgult. Alustame andmeallika(te) uurimisega, mida on vaja esimese aruannete komplekti jaoks. See võimaldab platvormi tõhusamalt seadistada allikate ning kihtide kaupa.
Tavaliselt näeme, et ärivajadused muutuvad kiiresti. See paindlik lähenemisviis võimaldab meil neid muutusi arvesse võtta.
Võtke ühendust meie ekspertidega, et arutada ja lahendada teie andmeprobleeme.
© Kõik õigused kaitstud
