Vat dit blogbericht samen met:
Datamodernisering levert concrete waarde op die verder gaat dan alleen cloudmigratie. Het maakt grootschalige AI, beter beheer, kostenbesparing en een duurzame impact op de bedrijfsvoering mogelijk.
- Waarom continue datamodernisering de echte drijvende kracht is achter de waarde van bedrijven en AI op de lange termijn.
- Hoe metadata en observeerbaarheid kostbare mislukkingen bij "lift-and-shift"-projecten voorkomen
- Hoe uniform databeheer de basis vormt voor veilige, schaalbare AI en bedrijfsanalyses.
In onze vorige blog, " Migreer en moderniseer uw data-ecosysteem ", hebben we de fundamentele verschillen tussen datamigratie en -modernisering onderzocht en uitgelegd waarom simpelweg overstappen naar de cloud niet voldoende is.
Experts zoals David LeGrand (Alliance Head, Polestar Analytics) suggereren: de sleutel ligt in het bouwen van een uniform, intelligent dataplatform dat schaalbare AI-initiatieven mogelijk maakt, met behoud van governance en beveiliging.
Ongeveer 68% van de instellingen geeft aan dat ze momenteel bezig zijn met de modernisering en het beheer van hun gegevens.
Als u dus nog niet bent begonnen met uw moderniseringsproces, loopt u het risico achter te blijven bij concurrenten die deze mogelijkheden al benutten voor een concurrentievoordeel!
Anders gezegd: gefeliciteerd met het voltooien van uw cloudmigratie! De infrastructuur is aanwezig en de systemen draaien. Maar u bent nog maar net aan de startlijn gepasseerd!
De wereldwijde markt voor modernisering van data-architectuur zal naar schatting groeien tot 30,61 miljard dollar in 2035, met een geschatte samengestelde jaarlijkse groei (CAGR) van 12% tussen 2026 en 2035. Ondanks deze aanzienlijke investeringen worstelen veel organisaties echter, omdat ze modernisering beschouwen als een eindbestemming in plaats van een proces.
Als mensen het over modernisering hebben, vergelijken ze het bijna altijd met een 'lift-and-shift'-alternatief. Daarin slaan ze de plank mis.
Cloudmigratie en de eerste modernisering zijn belangrijke mijlpalen, maar ze vormen zeker niet het eindpunt van uw datamoderniseringsstrategie . De echte transformatie begint na de migratie, wanneer organisaties moeten heroverwegen hoe ze hun data-activa inzetten voor concurrentievoordeel.
Voordat we ingaan op de implementatie van uw datamoderniseringsframework , is het belangrijk om het verschil tussen datamigratie en datamodernisering te begrijpen.
Het cruciale verschil tussen datamigratie en datamodernisering is dat migratie betrekking heeft op de locatie van uw data, terwijl modernisering de manier waarop uw data wordt aangeboden, transformeert.
Weet je dat?
65% van de organisaties is van plan om in 2025 meer te investeren in IT, waarbij AI/ML en infrastructuurmodernisering tot de belangrijkste aandachtspunten behoren.
Veel organisaties benaderen datamodernisering met een simpel doel voor ogen: migreren naar de cloud, infrastructuurkosten verlagen en de overwinning vieren. Deze gangbare aanname leidt echter vaak tot projecten die het budget overschrijden en de beloftes niet waarmaken. Echte modernisering blijkt namelijk veel meer te zijn dan een simpele technologiewissel.
Organisaties die met succes uitgebreide programma's voor datamodernisering implementeren, zien transformatieve resultaten:
- 45% kortere doorlooptijd voor nieuwe digitale diensten.
- 65% snellere applicatieontwikkelingscycli
- 70% verbetering in de nauwkeurigheid van voorspellende analyses door geïntegreerde machine learning- en AI-mogelijkheden.
Tijdens ons recente informele gesprek over datamigratie en -modernisering deelde Fred Abood, Lead Solutions Architect bij Databricks, inzichten over best practices in de branche. Hier zijn vijf belangrijke punten die uw raamwerk voor datamodernisering zouden moeten vormgeven:
Alles begint met een effectieve strategie voor datamodernisering - onderzoek best practices om een sterk governancekader op te zetten.
De "lift and shift"-aanpak houdt in dat bestaande systemen, architectuur en code worden overgezet naar een nieuw platform dat verschilt van de systemen die een moderne Lakehouse aandrijven. Het negeren van deze evolutie is een recept voor mislukking.
De traditionele aanpak voor een grootschalig data-initiatief is het creëren van een omvangrijke, bedrijfsbrede strategie van bovenaf. Dit brengt vaak maandenlange planning, interdepartementale commissies en complexe routekaarten met zich mee, die kunnen vastlopen voordat de eerste regel code is gemigreerd.
Fred pleit ervoor dit model om te keren!
Het meest effectieve startpunt is het identificeren van een "behapbaar onderdeel" van de business. Begin waar je sterke relaties hebt en een team dat bereid is samen te werken. Deze focus op het behalen van snelle, tastbare successen zorgt voor momentum en toont al vroeg de waarde aan.
Een van de meest voorkomende valkuilen bij modernisering is het overhaast verplaatsen van een dataomgeving zonder een duidelijke inventarisatie van de inhoud. Organisaties hebben vaak geen centraal overzicht van welke data-assets er zijn, welke actief worden gebruikt en welke overbodig of verouderd zijn.
Weet je dat?
Elk bedrijf in het onderzoek had minstens één moderniseringsproject dat mislukte, werd uitgesteld of werd teruggeschroefd, wat gemiddeld neerkomt op $4 miljoen aan verspilde uitgaven per mislukt IT-moderniseringsproject.
Volgens Fred is de allerbelangrijkste eerste stap het implementeren van observability en het verzamelen van metadata voordat een migratie begint. Dit proces stelt teams in staat om dubbele, ongebruikte of waardeloze assets te identificeren die in eerste instantie niet verplaatst zouden moeten worden.
Dit is precies het probleem dat Databricks' Unity Catalog probeert op te lossen.
Bron: Unity Catalogus
Vrijwel elk bedrijf wil AI inzetten om waarde te creëren. De grootste hindernis is echter het enorme risico op het gebied van beveiliging en naleving van regelgeving wanneer AI-systemen brede toegang krijgen tot data die gefragmenteerd, onbeheerd en inconsistent is.
De voorwaarde voor een veilige en grootschalige implementatie van AI is een "centraal beheersysteem voor uw governance". Een uniforme governance-structuur biedt de noodzakelijke beveiligingsmaatregelen en gemoedsrust om data beschikbaar te maken voor AI-systemen.
Bron: Databricks Deze fundamentele laag, gecreëerd door Unity Catalog, maakt het mogelijk om bedrijfsbrede kennisgrafieken te ontwikkelen, de "digitale draad" die de basis vormt voor intelligente applicaties.
Bij de evaluatie van serverloze computing maken teams vaak een simpele fout. Ze vergelijken de kosten per uur van een serverloze optie met hun bestaande, zelfbeheerde computerclusters en concluderen dat het duurder is. Deze vergelijking miskent echter het grotere plaatje.
Fred wijst op twee factoren:
- De serverless-prijs is inclusief de onderliggende kosten voor cloudcomputing, waarmee rekening moet worden gehouden bij een eerlijke vergelijking.
- De sterk geoptimaliseerde serverloze omgeving voert workloads aanzienlijk sneller uit, waardoor de totale uitvoeringsduur wordt verkort.
Je besteedt misschien meer per uur aan rekenkracht, maar je bent waarschijnlijk goedkoper uit om dezelfde workload in de omgeving uit te voeren!
Dit vereist een cruciale mentaliteitsverandering van een op middelen gebaseerd kostenmodel (prijs per uur) naar een op resultaten gebaseerd kostenmodel (totale prijs per werklast). Het betalen van een hoger uurtarief kan leiden tot lagere totale eigendomskosten wanneer het werk sneller en efficiënter wordt uitgevoerd.
Bekijk de volledige expertsessie met Fred Abood.
Om de voortgang te valideren en het rendement op uw investering (ROI) in uw raamwerk voor datamodernisering aan te tonen, dient u de volgende cruciale meetwaarden bij te houden:
| Categorie | Kerncijfers |
|---|
| Operationele uitmuntendheid | Tijd tot inzicht (responstijden van query's) |
| Scores voor datakwaliteit (nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie) |
| Systeem beschikbaarheid en prestaties |
| Infrastructuurkosten per workload |
| Impact op het bedrijfsleven | Inkomsten uit nieuwe datagestuurde mogelijkheden |
| Besparing op operationele kosten (infrastructuur, processen) |
| verbeteringen in de efficiëntie van bedrijfsprocessen |
| Gebruikersacceptatie en -tevredenheid (NPS/CSAT) |
| Bestuur en naleving | Gegevensbestanden met gedocumenteerde herkomst. |
| Toegangstoekenningstijd (toekennen/intrekken) |
| Slagingspercentage van de nalevingsaudit |
| Beveiligingsincidenten en reactietijden |
| AI- en analyse-ondersteuning | AI/ML-modellen in productie |
| Beheerde, toegankelijke gegevens (% van de bedrijfsgegevens) |
| Adoptie van geavanceerde analyses (voorspellend/prescriptief) |
| Tijd om nieuwe dataproducten te lanceren. |
Data Nexus van Polestar Analytics is specifiek ontwikkeld om de uitdagingen op het gebied van datamodernisering aan te pakken die in dit artikel worden belicht. Het is een data-engineeringtool die de levering van samenstelbare datamodellen versnelt – de basis van alle gebruikslagen, waaronder visualisatie, machine learning en generatieve AI-agenten.
- Uniform beheer op schaal: Data Nexus biedt bedrijfsbrede governance, geautomatiseerde compliance-frameworks en dataclassificatie die schaalbaar is voor uw gehele IT-omgeving.
- AI-Ready Architectuur - Deze creëert de infrastructuur die nodig is voor AI-gestuurde datamigratie en -analyse. De combineerbare datamodellen vormen de basis voor zowel traditionele BI-toepassingen als geavanceerde AI-applicaties.
- Accelerated Time-to-Value Data Nexus bevat vooraf gebouwde connectoren voor meer dan 150 bronnen, sjabloonworkflows en geautomatiseerde tests voor datamodernisering . Dit leidt tot een 50% snellere ontwikkeltijd met combineerbare, bedrijfsgerichte datamodellen in het moderniseringsproces.
- Kostenoptimalisatie door efficiënte datamodellering mogelijk te maken en dubbele inspanningen te verminderen. Het helpt organisaties de valkuil te vermijden waarbij overgezette architecturen aanzienlijk duurder uitvallen dan nodig. Het vermindert de ontwikkeltijd met circa 68% dankzij geautomatiseerde codegeneratie. (De intelligente orchestratie zorgt ervoor dat u investeert in waardecreatie, niet in technische schuld!)
- Minder afhankelijkheid van experts - De no-code/low-code interfaces en geautomatiseerde workflows van Data Nexus helpen de kenniskloof te overbruggen, waardoor zakelijke gebruikers kunnen deelnemen aan initiatieven voor de modernisering van hun data lake .
Data Nexus vormt de basis die structuur, vertrouwen en coördinatie brengt in bedrijfsdata, zodat AI-initiatieven niet alleen draaien, maar ook schaalbaar zijn!
De rode draad die deze conclusies verbindt, is dat succesvolle modernisering een paradigmaverschuiving in het denken vereist, en niet slechts een technologische vervanging. Het vereist een duidelijke focus op bedrijfsresultaten in plaats van verouderde processen, een diepgaand begrip van uw huidige datastatus voordat u overstapt, en de toewijding om een solide basis te leggen voor governance en prestaties. Voor de juiste partner voor deze reis kunt u contact opnemen met Polestar Analytics, implementatiepartner van Databricks .
Stel jezelf bij het plannen van je volgende data-initiatief de vraag: verplaats je simpelweg oude problemen naar een nieuw platform, of bouw je echt aan de toekomst?