Ewolucja nowoczesnej platformy danych
Kluczowe ustalenia
Nasze sześć kroków
- Dane jako produkt: Buduj i zarządzaj danymi wyjściowymi, które są zbiorem zasobów danych.
- Rynek danych: Dodaj warstwę do handlu produktami danych. Dodanie jej wyraźnie pokaże integralność produktów danych, zwiększając zaufanie do domen.
- Architektura na poziomie domeny: Skoncentruj się bardziej na budowaniu rozwiązań danych dla każdej domeny, które dodadzą wartości każdej domenie. Różne domeny są mniej lub bardziej skomplikowane.
- Projektowanie od przodu do tyłu: Wynikając z architektury na poziomie domeny, na pierwszym miejscu postaw konsumenta końcowego. W jaki sposób będą oni wykorzystywać dane?
- Zarządzanie metadanymi: Zarządzanie metadanymi generowanymi przez wszystkie te produkty ma kluczowe znaczenie dla śledzenia nie tylko nadmiarowych danych, ale także dla zarządzania krajobrazem.
- Ulepszony strumień danych: Usuń ciągłą zależność od przetwarzania na koniec dnia, gdy dostępne są strumienie. Wzmocnij platformę, dostarczając aktualne dane, aby szybciej uzyskać wartość informacyjną.
Często zadawane pytania: Nowoczesne platformy danych
Jakie są kluczowe elementy projektu nowoczesnej platformy danych?
Nowoczesna platforma danych składa się z trzech podstawowych warstw: systemów rejestrujących, systemów przechowywania i przetwarzania oraz systemów interakcji. Dane przepływają przez warstwy danych surowych/przychodzących, wyselekcjonowanych i rozproszonych, z których każda została zaprojektowana tak, aby spełniać wymagania specyficzne dla danej dziedziny.
Kluczowe funkcje obejmują rynki danych, struktury danych, automatyczne katalogowanie oraz potoki MLOps/DataOps służące do automatyzacji śledzenia pochodzenia danych, walidacji i ponownego szkolenia modeli.
Zapoznaj się z pełnym projektem i uwagami dotyczącymi projektowania w raporcie Thought Leadership.
W jaki sposób platforma danych ewoluowała od hurtowni danych do jezior danych?
Platformy danych ewoluowały od sztywnych relacyjnych hurtowni danych do bardziej elastycznych architektur big data, a następnie do lakehouse'ów, które łączą optymalizację systemów ustrukturyzowanych ze zwinnością obsługi danych nieustrukturyzowanych. Hurtownie danych rozwiązywały problemy związane z duplikacją i integralnością, ale brakowało im skalowalności. Systemy big data umożliwiały szybkie pozyskiwanie danych bez konieczności wstępnego modelowania, ale kosztem optymalizacji wydajności. Lakehouse'y zostały opracowane w celu wypełnienia tych luk poprzez buforowanie metadanych i ulepszenia architektury.
Aby zapoznać się z pełną chronologią ewolucji i spostrzeżeniami na temat przyszłych kierunków rozwoju platform, pobierz raport Thought Leadership.
W jaki sposób organizacje mogą przejść na nowoczesną platformę danych?
Przejście wymaga podejścia opartego na MVP: oceny potrzeb danej dziedziny, transformacji przy użyciu nowoczesnych możliwości danych, zarządzania zgodnością oraz monetyzacji spostrzeżeń. Model ATMM zapobiega próbom „zagotowania oceanu” przez zespoły, a zamiast tego pomaga im dostarczać wartość przyrostową.
Nowoczesne podejście integruje istniejące technologie - jeziora danych, hurtownie danych i lakehouse - w rozwiązaniach ukierunkowanych na daną dziedzinę, kierujących się wartością biznesową, a nie ścisłą jednolitością techniczną.
Pobierz pełny raport, aby uzyskać szczegółowe wskazówki dotyczące przejścia.
.webp "GFT Contact: Dean Clark")
