Sammanfatta detta blogginlägg med:
Datamodernisering skapar verkligt värde bortom molnmigrering. Det möjliggör AI i stor skala, styrning, kostnadseffektivitet och hållbar affärspåverkan.
- Varför kontinuerlig datamodernisering är den verkliga drivkraften för långsiktigt affärs- och AI-värde.
- Hur metadata och observerbarhet förhindrar kostsamma "lyft-och-skift"-fel
- Hur enhetlig datastyrning är grunden för säker, skalbar AI och företagsanalys.
I vår tidigare blogg, ” Migrera och modernisera din datatillgång ”, utforskade vi de grundläggande skillnaderna mellan datamigrering och modernisering, och varför det inte räcker med att bara flytta till molnet.
Experter som David LeGrand (allianschef, Polestar Analytics) föreslår: nyckeln ligger i att bygga en enhetlig, intelligent dataplattform som kan skala AI-initiativ samtidigt som styrning och säkerhet bibehålls.
~ 68 % av institutionerna rapporterar att de för närvarande håller på med datamodernisering och datahantering.
Så om du inte har påbörjat din moderniseringsresa än riskerar du att hamna på efterkälken jämfört med konkurrenter som redan utnyttjar dessa funktioner för konkurrensfördelar!
Annars, grattis till att du har slutfört din molnmigrering! Infrastrukturen är på plats och systemen är igång. Men du har bara passerat startlinjen!
Den globala marknaden för modernisering av dataarkitektur uppskattas växa till 30,61 miljarder USD år 2035 med en uppskattad årlig tillväxttakt (CAGR) på 12 % från 2026 till 2035. Trots dessa betydande investeringar kämpar många organisationer eftersom de behandlar modernisering som en destination snarare än en resa.
När folk pratar om modernisering jämför de det nästan alltid med ett "lyft-och-flytt"-alternativ. Det är där de missar målet.
Molnmigrering och initial modernisering är viktiga milstolpar, men de är långt ifrån slutpunkter i din datamoderniseringsstrategi . Den verkliga transformationen börjar efter migreringen, när organisationer måste ompröva hur de utnyttjar sina datatillgångar för konkurrensfördelar.
Innan vi utforskar hur du implementerar ditt ramverk för datamodernisering , låt oss förstå skillnaden mellan datamigrering och modernisering.
Den avgörande skillnaden mellan datamigrering och datamodernisering är att migrering tar itu med var dina data finns; modernisering förändrar hur de levereras.
Vet du?
65 % av organisationerna planerar att öka IT-finansieringen år 2025, med AI/ML och modernisering av infrastruktur bland de viktigaste fokusområdena.
Många organisationer närmar sig datamodernisering med ett enkelt mål: flytta till molnet, minska infrastrukturkostnaderna och utropa seger. Detta vanliga antagande leder dock ofta till projekt som överskrider budget och inte levererar vad de lovar. Det visar sig att sann modernisering är mycket mer än ett enkelt teknikbyte.
Organisationer som framgångsrikt implementerar omfattande datamoderniseringsprogram ser transformativa resultat:
- 45 % minskning av time-to-market för nya digitala tjänster
- 65 % snabbare applikationsutvecklingscykler
- 70 % förbättring av noggrannheten i prediktiv analys genom integrerad maskininlärning och AI-funktioner
I vårt senaste samtal vid första anblicken, Datamigrering och modernisering , delade Fred Abood, Lead Solutions Architect på Databricks, med sig av insikter om bästa praxis i branschen. Här är fem slutsatser som bör forma ert ramverk för datamodernisering:
Allt börjar med en effektiv strategi för datamodernisering – Utforska bästa praxis för att etablera ett starkt styrningsramverk.
"Lyft och flytta"-metoden innebär att flytta befintliga system, arkitektur och kod till en ny plattform som skiljer sig från de som driver ett modernt Lakehouse, och att ignorera denna utveckling är ett recept för misslyckande.
Den traditionella metoden för ett större datainitiativ är att skapa en massiv, företagsomfattande strategi uppifrån och ner. Detta innebär ofta månader av planering, avdelningsövergripande kommittéer och komplexa färdplaner som kan stanna av innan den första raden kod har migrerats.
Fred förespråkar att man ska vända på den här modellen!
Den mest effektiva utgångspunkten är att identifiera en "smältbar del" av verksamheten. Börja där du har starka relationer och ett team som är villiga att samarbeta. Detta fokus på att säkra snabba, konkreta vinster bygger momentum och visar värde tidigt.
En av de vanligaste fallgroparna vid modernisering är att man hastar med att flytta en datatillgång utan en tydlig inventering av vad den innehåller. Organisationer har ofta ingen centraliserad medvetenhet om vilka datatillgångar som finns, vilka som används aktivt och vilka som är redundanta eller föråldrade.
Vet du?
Varje företag i undersökningen hade minst ett moderniseringsprojekt som misslyckades, försenades eller skalades ner, vilket representerade i genomsnitt 4 miljoner dollar i slöseri med utgifter per misslyckat IT-moderniseringsinitiativ.
Enligt Fred är det "allra allra viktigaste" första steget att implementera observerbarhet och samla in metadata innan en migrering påbörjas. Denna process gör det möjligt för team att identifiera dubbletter, oanvända eller lågvärdiga tillgångar som inte bör flyttas från första början.
Det här är exakt det problemet som Databricks Unity Catalog är utformad för att lösa.
Källa: Unity Catalog
Nästan alla företag vill utnyttja AI för att öka affärsvärdet. Det största hindret är dock den enorma säkerhets- och efterlevnadsrisken med att ge AI-system bred åtkomst till data som är isolerad, ostyrd och inkonsekvent.
Förutsättningen för att distribuera AI säkert och i stor skala är en "enda glasruta för ditt styrningslager". En enhetlig styrningsgrund ger de säkerhetskontroller och den trygghet som krävs för att frigöra data för AI-system.
Källa: Databricks Detta grundläggande lager, från Unity Catalog, är det som möjliggör skapandet av företagsomfattande kunskapsgrafer, den "digitala tråden" – de som driver intelligenta applikationer.
När team utvärderar serverlös beräkning gör de ofta ett enkelt misstag. De jämför timkostnaden för ett serverlöst alternativ med sina befintliga självhanterade beräkningskluster och drar slutsatsen att det är dyrare. Denna jämförelse missar helhetsbilden.
Fred pekar på två faktorer:
- Priset för serverlös databehandling inkluderar den underliggande kostnaden för molnberäkning, vilket måste vägas in i en jämförelse mellan olika äpplen.
- Den mycket optimerade serverlösa miljön kör arbetsbelastningar betydligt snabbare, vilket minskar den totala körtiden.
Du kanske lägger ner mer tid per timme på beräkning, men du lägger förmodligen mindre tid på samma arbetsbelastning för att köra i miljön!
Detta kräver ett avgörande tankesättsskifte från en resursbaserad kostnadsmodell (pris per timme) till en resultatbaserad kostnadsmodell (totalpris per arbetsbelastning). Att betala en högre timtaxa kan leda till en lägre total ägandekostnad när jobbet utförs snabbare och mer effektivt.
Se hela expertsessionen med Fred Abood
För att validera framsteg och visa avkastning på investeringen från ditt ramverk för datamodernisering , spåra dessa viktiga mätvärden:
| Kategori | Viktiga mätvärden |
|---|
| Operativ excellens | Tid till insikt (svarstider för frågor) |
| Datakvalitetspoäng (noggrannhet, fullständighet, konsekvens) |
| Systemtillgänglighet och prestanda |
| Infrastrukturkostnad per arbetsbelastning |
| Affärspåverkan | Intäkter från nya datadrivna funktioner |
| Besparingar på driftskostnader (infrastruktur, processer) |
| Effektiviseringar av affärsprocesser |
| Användaracceptans och nöjdhet (NPS/CSAT) |
| Styrning och efterlevnad | Datatillgångar med dokumenterad härkomst |
| Åtkomstprovisioneringstid (beviljande/återkallelse) |
| Godkänd andel efterlevnadsrevisioner |
| Säkerhetsincidenter och svarstider |
| AI- och analysaktivering | AI/ML-modeller i produktion |
| Styrda, tillgängliga data (% av företagsdata) |
| Avancerad analysanvändning (prediktiv/preskriptiv) |
| Dags att lansera nya dataprodukter |
Data Nexus från Polestar Analytics är specifikt utformat för att hantera de utmaningar inom datamodernisering som lyfts fram i den här artikeln. Det är ett datatekniskt verktyg som påskyndar leveransen av kompositerbara datamodeller – grunden för alla konsumtionslager inklusive visualisering, maskininlärning och generativa AI-agenter.
- Enhetlig styrning i skala. Data Nexus tillhandahåller företagsstyrning, automatiserade ramverk för efterlevnad och dataklassificering som skalar över hela er databas.
- AI-redo arkitektur – Den skapar den infrastruktur som behövs för AI-driven datamigrering och analys. De sammansättningsbara datamodellerna driver både traditionell BI och banbrytande AI-applikationer.
- Accelerated Time-to-Value Data Nexus inkluderar förbyggda kopplingar för fler än 150 källor, mallarbetsflöden och automatiserad testning av datamodernisering . Det leder till 50 % snabbare utvecklingstid med kompositerbara, affärscentrerade datamodeller i moderniseringens tidslinje.
- Kostnadsoptimering Genom att möjliggöra effektiv datamodellering och minska dubbelarbete hjälper det organisationer att undvika fällan där skiftande arkitekturer blir "betydligt dyrare än de borde vara". Det minskar utvecklingsarbetet med ~68 % med automatiserad kodgenerering. (Dess intelligenta orkestrering säkerställer att du investerar i värdeskapande, inte teknisk skuld!)
- Mindre beroende av experter – Data Nexus gränssnitt utan kod/låg kod och automatiserade arbetsflöden hjälper till att överbrygga kompetensgapet och gör det möjligt för affärsanvändare att delta i moderniseringsinitiativ för datasjöar .
Data Nexus fungerar som grunden som skapar struktur, förtroende och orkestrering av företagsdata, så att AI-initiativ inte bara pågår; de skalas upp!
Den gemensamma tråden som förbinder dessa slutsatser är att framgångsrik modernisering är ett paradigmskifte i tänkandet, inte bara ett teknikbyte. Det kräver ett tydligt fokus på affärsresultat framför äldre processer, en djup förståelse av er nuvarande datastatus innan ni flyttar, och ett engagemang för att bygga en ordentlig grund för styrning och prestanda. För rätt partner för denna resa – kontakta Polestar Analytics, Databricks implementeringspartner .
När du planerar ditt nästa datainitiativ, fråga dig själv: flyttar du helt enkelt gamla problem till en ny plattform, eller bygger du verkligen för framtiden?