Kshitij GuptaData-strateeg
Meld u aan om de nieuwste inzichten en updates over technologie, AI & data-analyse, datawetenschap en innovaties van Polestar Analytics te ontvangen.
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.
In onze vorige blog, "Migreer en moderniseer uw data-infrastructuur.We onderzochten de fundamentele verschillen tussen datamigratie en modernisering, en waarom simpelweg overstappen naar de cloud niet voldoende is.
Experts like Prachurya K Bhuyan (Alliance Head, Polestar Analytics) suggests: the key lies in building a unified, intelligent data platform that can scale AI initiatives while maintaining governance and security.
~ 68%instellingen geven 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 totUSD 30,61 miljard in 2035, met een geschatte samengestelde jaarlijkse groei van 12% van 2026 tot 2035.Ondanks deze aanzienlijke investeringen worstelen veel organisaties echter omdat ze modernisering als een eindbestemming beschouwen in plaats van als 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 nog lang geen eindpunt in uw project.datamoderniseringsstrategieDe echte transformatie begint na de migratie, wanneer organisaties moeten heroverwegen hoe ze hun data-activa inzetten voor concurrentievoordeel.
Voordat we ingaan op hoe je dit kunt implementerenraamwerk voor datamoderniseringLaten we het verschil tussen datamigratie en modernisering eens nader bekijken.
Het cruciale onderscheidtussenGegevensmigratieEnDatamoderniseringHet verschil is dat migratie betrekking heeft op de locatie van uw gegevens; modernisering transformeert de manier waarop deze worden geleverd.
65% van de organisatiesHet plan is om de IT-uitgaven in 2025 te verhogen, waarbij AI/ML en infrastructuurmodernisering tot de belangrijkste speerpunten 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 een alomvattende implementatie realiserendatamoderniseringsprogramma'sZie de transformerende resultaten:
Tijdens ons recente gesprek bij de open haard,Gegevensmigratie en -moderniseringFred Abood, Lead Solutions Architect bij Databricks, deelde inzichten over best practices in de branche. Hier zijn vijf belangrijke punten die uw raamwerk voor datamodernisering zouden moeten vormgeven:
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.
Elk bedrijf in het onderzoek had minstens één moderniseringsproject dat mislukte, werd uitgesteld of werd teruggeschroefd, wat gemiddeld neerkomt op...$4 miljoen aan onnodige uitgavennaar aanleiding van een mislukt IT-moderniseringsproject.
Volgens Fred is de "allerbelangrijkste" eerste stap de implementatie.observeerbaarheiden metadata verzamelen 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.
Ontdek het e-boek "Moderniseer voordat u achterop raakt."En leer hoe u uw dataportfolio kunt omzetten in een concurrentievoordeel!"
62% van de organisaties geeft aan dat er een gebrek is aan databeheer.De grootste uitdaging die AI-initiatieven belemmert, is het ontbreken van een uniforme databeheerstructuur, waardoor schaalbare en betrouwbare AI-implementatie wordt voorkomen.
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.
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:
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.
Om de voortgang te valideren en het rendement op uw investering aan te tonenraamwerk voor datamoderniseringHoud deze cruciale meetwaarden bij:
| 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. |
Polestar Analytics is een gecertificeerd Databricks-consultingpartner die bedrijven helpt hun dataomgevingen te moderniseren en productieklare data-, AI- en analyseoplossingen te bouwen op basis van Databricks.
Data NexusdoorPolestar Analyticsis specifiek ontworpen om de volgende problemen aan te pakken:datamoderniseringUitdagingen die in dit artikel worden belicht. Het is een data-engineeringtool die de levering van samenstelbare datamodellen versnelt - de basis van alle gebruikslagen, inclusief visualisatie, machine learning en generatieve AI-agenten.
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 data voordat u overstapt, en de toewijding om een solide basis te leggen voor governance en prestaties. Voor de juiste partner voor dit traject kunt u contact opnemen metPolestar Analytics, Databricks implementatiepartners.
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?
Over de auteur
Data-strateeg
De meeste data geeft antwoord op vragen. De juiste data verandert de richting.
Gerelateerde blog
Kshitij Gupta
Kshitij Gupta