L'evoluzione della moderna piattaforma dati
Risultati principali
Le nostre sei fasi
- I dati come prodotto: Costruire e gestire i prodotti di dati che sono una raccolta di asset di dati.
- Mercato dei dati: Aggiungi un livello per commerciare i prodotti di dati. L'aggiunta di questo livello mostrerà chiaramente l'integrità dei prodotti di dati, aggiungendo fiducia ai domini.
- Architettura a livello di dominio: Concentrarsi maggiormente sulla costruzione di soluzioni di dati per ciascun dominio che aggiungeranno valore a ciascun dominio. I diversi domini sono più o meno complicati l'uno dall'altro.
- Progettazione front-to-back: A partire dall'architettura a livello di dominio, mettere al primo posto il consumatore finale. Come utilizzeranno i dati?
- Gestione dei metadati: La gestione dei metadati prodotti attraverso tutti questi prodotti è fondamentale per tenere traccia non solo dei dati ridondanti, ma anche per governare il paesaggio.
- Miglioramento dello stream-driven: Eliminare la costante dipendenza dall'elaborazione di fine giornata quando sono disponibili i flussi. Migliorate la piattaforma fornendo dati aggiornati in modo che il valore delle informazioni possa essere acquisito prima.
Domande frequenti: Piattaforme dati moderne
Quali sono i componenti chiave di un modello di piattaforma dati moderna?
Una piattaforma dati moderna è costituita da tre livelli fondamentali: sistemi di registrazione, sistemi di archiviazione ed elaborazione e sistemi di interazione. I dati fluiscono attraverso livelli grezzi/di destinazione, curati e distribuiti, ciascuno progettato per supportare requisiti specifici del settore.
Le funzionalità chiave includono marketplace di dati, data fabric, catalogazione automatica e pipeline MLOps/DataOps per automatizzare il tracciamento della provenienza, la convalida e il riaddestramento dei modelli.
Esplora il progetto completo e le considerazioni di progettazione nel rapporto.
Come si è evoluta la piattaforma dati dai data warehouse ai lakehouse?
Le piattaforme dati si sono evolute da rigidi data warehouse relazionali ad architetture big data più flessibili e, successivamente, ai lakehouse, che combinano l'ottimizzazione dei sistemi strutturati con l'agilità della gestione dei dati non strutturati. I data warehouse affrontavano le sfide della duplicazione e dell'integrità, ma mancavano di scalabilità. I sistemi big data consentivano un'acquisizione rapida senza modellazione iniziale, ma sacrificavano l'ottimizzazione delle prestazioni. I lakehouse sono stati sviluppati per colmare queste lacune attraverso il caching dei metadati e miglioramenti architetturali.
Per una cronologia completa dell'evoluzione e approfondimenti sulle direzioni future delle piattaforme, scarica il rapporto.
Come possono le organizzazioni passare a una piattaforma dati moderna?
La transizione richiede un approccio basato su MVP: valutare le esigenze del dominio, trasformare utilizzando le moderne capacità dei dati, gestire la governance e monetizzare le informazioni. Questo modello ATMM impedisce ai team di cercare di “fare l'impossibile” e li aiuta invece a fornire valore incrementale.
L'approccio moderno integra le tecnologie esistenti - data lake, data warehouse e lakehouse - in soluzioni incentrate sul dominio e guidate dal valore aziendale piuttosto che da una rigida uniformità tecnica.
Scarica il rapporto completo per una guida dettagliata alla transizione.
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