Sammanfatta detta blogginlägg med:
Över hälften av Fortune 500-företagen, som listades från år 2000, existerar inte längre. Alla branscher runt om i världen upplever digital omvälvning, och en molnbaserad datahanteringsstrategi håller på att framstå som ett självklart alternativ för företag världen över.
En rapport från Gartner visade att medan 87 procent av ledande företagsledare säger att digitalisering är en prioritet för företaget, har endast 40 procent av organisationerna skalat upp sina digitala initiativ.
Bland de angivna orsakerna förklaras ofta brist på flexibel, skalbar och robust datahanteringskapacitet som en av de främsta anledningarna till varför digitala transformationsinitiativ misslyckas med att driva de önskade förbättringarna i processer och arbetsflöden.
I den här bloggen ska vi se hur metoder för molndatahantering erbjuder en avgörande konkurrensfördel för företag idag, och hur de påverkar alla branscher och ekonomier, värdekedjor och hela värdesystem.
"George Moore skämtade berömt om att utan big data är organisationer som en strandad hjort, blind och döv mitt på 2000-talets motorväg. Låt oss fördjupa oss i analogin med bilen: du måste designa och finjustera din motor så att den ger överlägsen körsträcka, högre effekt, effektiv termisk design, låg bränsleförbrukning samt mata den med högkvalitativt bränsle så att den susar framåt på motorvägen."
På samma sätt, när du konfigurerar ditt företags datalager, måste du se till att hela din databehandlingsmotor är toppmodern för att ligga steget före.
För detta behöver du en datahanteringsplattform som effektiviserar regler för datalagring och åtkomst. En sund datahanteringsstrategi är en värdefull tillgång som hjälper företag att realisera värdet av sina analysinvesteringar och kommer att vara turboladdaren för att driva det smidiga, moderna, proaktiva och produktiva 2000-talets företag, vilket minskar kostnader, ökar intäkter och hjälper till att förebygga marknadsmöjligheter.
I den här bloggen kommer vi att fördjupa oss i komponenterna i vad ett modernt, framgångsrikt datahanteringssystem innebär.
Idag använder företag många användningsområden, såsom textanalys, streaminganalys , realtidsövervakning av sociala medier och bearbetning av tekniska och funktionella användningsområden. Dessutom används datainmatning i realtid i allt högre grad för att stödja kritiska affärsarbetsbelastningar.
Traditionella datalager, med långa IT-cykler för design och uppgradering, är inte byggda för att stödja dessa krav eftersom de inte kan skala snabbt för att möta oförutsägbara toppar i datavolym, acceptera en aldrig tidigare skådad variation av strukturerad och ostrukturerad data från ett ständigt växande antal källsystem, stödja stordata och massiva parallella bearbetningssystem, och stödja användningsfall för dataanalys i realtid på denna massiva volym (strömmande data).
Även om användningsfallen kommer att variera från bransch till bransch och från företag till företag, är slutsatsen enhällig – en traditionell datahanteringsstrategi är inte byggd för att stödja moderna företags behov av deras data. Organisationer behöver en öppen relation med sina data idag.
Organisationer automatiserar sina datapipelines för att optimera företagsdatahantering , inklusive Master Data Management (MDM). Den globala marknaden för företagsdatahantering förväntas växa från 77,9 miljarder USD år 2020 till 122,9 miljarder USD år 2025, med en årlig tillväxttakt (CAGR) på 9,5 % under prognosperioden 2020.
Inkonsekvent och otillräcklig datainmatning kan påverka beslutskvaliteten. Därför behöver företag bryta ner datasilos och säkerställa dataformatering och standardisering för att eliminera inkonsekvenser i data.
En modern molnbaserad datahanteringsplattform måste vara tillräckligt flexibel för att kunna använda lämpliga dataöverföringsmekanismer och leverera lägre latens eftersom användarna vill ha sina analyser snabba. Ett av Marissa Mayers, Yahoos VD:s, berömda epigram för sin IT-avdelning var: ”När det gäller datainsamling är 'ju förr desto bättre' alltid det bästa svaret.”
Sammanfattningsvis behöver företag en anpassningsbar datalagerdesign som kan stödja följande moderna användningsfall
1) Lagra enorma volymer företagsdata – kostnadseffektiv lagring av data i dumpar så att de kan besökas senare för analys. Detta kräver en ökad skala av inmatning och förbehandling.
2) Realtidsanalys – Lösningen måste stödja och driva snabba datapipelines, inmatning av realtidsdata blir allt viktigare och minskar latensen för analysapplikationer.
3) Håll ihop ostrukturerad och strukturerad data – Datahanteringsplattformen måste fungera genom att blanda både strukturerad och ostrukturerad data.
4) Automatiserad datapipeline – för att minimera mänskliga fel och säkerställa minimal dataduplicering samtidigt som agila användningsfall stöds
5) Datastyrning – Ett styrt ramverk för datastyrning, åtkomst och delning, så att IT kan säkerställa att data används på rätt sätt.
6) Stödja avancerade analysanvändningsfall – Inkludera ML/AI-funktioner med starka datastyrningsmekanismer för att övervaka modellernas prestanda.
7) Stödja ad hoc-krav - Eftersom olika användare kommer att behöva tillgång till data för att lösa specifika användningsfall för sig själva.
Datachefen måste säkerställa större samordning mellan IT-personalen som kontrollerar data och affärsteamet.
I slutändan måste IT-teamet förstå den specifika utmaningen med avseende på de data som affärsteamet står inför och komma fram till rätt lösningar och implementera den senaste datahanteringsinfrastrukturen för att stödja moderna arbetsbelastningar som ger en konkurrensfördel, ökar den operativa effektiviteten, upptäcker nya intäktsströmmar och sänker kostnaderna.
Traditionell datahantering räcker inte för att hantera de befintliga användningsområdena. Moderna, eleganta datalösningar byggda med molntjänster hanterar dessa utmaningar effektivt.
Molnbaserad datahantering använder ett sammankopplat nätverk av internetbaserade, fjärrstyrda servrar för att lagra och beräkna information. Den största fördelen med molnet är att det snabbt kan ta in nya typer av data i stor skala för att hantera nya användningsområden, högre samtidighet och i snabbare takt.
Stora leverantörer av molntjänster, som Azure , AWS, GCP och Snowflake , lovar att helt förändra den rådande affärsmodellen.
LÄS OCKSÅ: DE 4 BÄSTA MOLNDATALAGERSLÖSNINGARNA 2020
Istället för att behöva göra alla uppgifter själva – som att sätta upp infrastruktur, köpa servrar, uppgradera kapacitet och operativsystem, granska, installera säkerhetsuppdateringar och anlita specialister som systemingenjörer, nätverksingenjörer och säkerhetskonsulter – kan företaget med molntjänster snabbt tillhandahålla lagring och beräkningskapacitet genom att registrera sig hos en tjänsteleverantör på några minuter utan att behöva oroa sig för driftsuppgifter och underhåll.
Lokala lösningar är ofta dyra att hantera och underhålla. Med molntjänster betalar du bara för det du behöver.
Molnet tjänar viktiga användningsområden för hantering av stordata och för att prioritera organisationer eftersom minne och beräkningskapacitet kan krympas eller utökas omedelbart.
Beräkningstunga uppgifter, som att tillämpa avancerade maskininlärningsmodeller, kräver stora resurser vad gäller beräknings- och lagringskraft.
Därför blir det en viktig del av strategin att flytta dessa uppgifter till molntjänster, som kan skalas ner eller upp beroende på kraven. Molnet erbjuder massiv skalbarhet eftersom det blir enkelt att öppna ett konto för att börja använda datalagerfunktioner direkt.
I framtiden förväntar vi oss att fler och fler organisationer går mot hybridmodellen – det publika molnet kommer att användas för att lagra data, ha ett antal batchprocesser igång, betjäna användare utanför företaget och administrera all IT.
"On-Premise"-molnet, som erbjuds av de flesta större aktörer idag, kommer å andra sidan att ha samma användningsområden som det publika molnet, men för allt som väcker farhågor om säkerhet (och anslutning) eller prestanda.
Medan fokus för de flesta företag initialt låg på att migrera relativt enkla applikationer och arbetsbelastningar, kan de nu migrera, modernisera och bygga komplexa och verksamhetskritiska applikationer i det publika molnet.
Genom att utnyttja säkra och robusta beräkningsalternativ för dina arbetsbelastningar kan du använda molntjänster för att frigöra din digitala arbetsstyrka och accelerera processer. Men med så många molnleverantörer – hur hittar du rätt moln för dina företagsarbetsbelastningar och samtidigt undviker komplexitet och spridning?
Molndatahantering gör det enkelt för dig att hyra kluster eller noder. Google och Snowflake använder serverlös teknik, så du betalar exakt för den beräkningsförmåga och lagring som du använder. Med större företag kan det dock bli svårt att uppskatta och lagringsbehoven kan bli mycket större.
Att övergå från en lokal konfiguration till molndatalagret är inte en enkel process, och det bör bara göras med en utvecklad färdplan.
En sådan företagsdatahantering innebär att förstå hur den gamla konfigurationen hanterar företagets arbetsbelastningar och hur det nya arrangemanget kommer att replikera/förbättra dessa aktiviteter.
Ni måste prioritera säkerhet, maximera åtkomst till data, optimera datalagrets design och resursutnyttjande. Skapa en välgrundad exekveringsstrategi och ha rätt team med er.
Till exempel, när efterfrågan ökar kraftigt måste IT-team fortsätta leverera konsekventa användarupplevelser och säkerställa fullständig säkerhet, samtidigt som de upprätthåller en revisionslogg för att säkerställa att reglerna följs.
Här blir vikten av att förlita sig på en dedikerad teknikpartner som kan bidra med nödvändig expertis för att hjälpa till att strategiskt utforma och leverera säkerhet, minska kostnader, öka flexibiliteten och öka produktiviteten inom applikationsutveckling för att stödja moderna affärskrav.
På Polestar Analytics erbjuder vi toppmoderna molntjänster. Vi är ledande leverantörer av molntjänster och samarbetar med ledande molnleverantörer, såsom Amazon Cloud Computing, Azure Data Warehouse, Cloudera och Snowflake. Vi bidrar med vår teknik och ämnesexpertis inte bara för att hjälpa dig med banbrytande implementeringar utan också genom att konsultera om lämplig teknikstack, beroende på dina unika behov, befintliga infrastrukturinvesteringar och framtida färdplaner.