Vad händer efter datamigrering? Din datamoderniseringsresa har precis börjat

Viktiga insikter:

• 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 vårt tidigare blogginlägg, "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.

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 %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 beräknas växa med upp till30,61 miljarder USD år 2035 med en uppskattad årlig tillväxttakt på 12 % från 2026 till 2035Trots 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 dinstrategi för datamoderniseringDen verkliga omvandlingen börjar efter migreringen, när organisationer måste ompröva hur de utnyttjar sina datatillgångar för konkurrensfördelar.

Innan du utforskar hur du ska implementera dinramverk för datamodernisering, låt oss förstå skillnaden mellan datamigrering och modernisering.

Den kritiska skillnadenmellanDatamigreringochDatamodernisering, är att migrering tar itu med var dina data finns; modernisering förändrar hur de levereras.

Varför misslyckas ofta "Lift and Shift" som en strategi för datamodernisering?

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 heltäckandeprogram för datamoderniseringse transformerande resultat:

• 45 %minskning av time-to-marketför nya digitala tjänster
• 65 %snabbare applikationsutvecklingcykler
• 70 %förbättringi prediktiv analysnoggrannhet genom integrerad maskininlärning och AI-funktioner

Hur bygger man en effektiv strategi för datamodernisering?

I vårt senaste samtal vid brasan,Datamigrering och moderniseringFred Abood, Lead Solutions Architect på Databricks, delade med sig av insikter om bästa praxis i branschen. Här är fem slutsatser som bör forma ert ramverk för datamodernisering:

Slutsats #1: "Lyft och flytta" kan kosta dig mer

"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.

Slutsats #2: Börja med människor, inte en stor plan

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.

Slutsats #3: Du kan inte migrera det du inte förstår

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.

Enligt Fred är det "allra viktigaste" första steget att genomföraobserverbarhetoch samla in metadata innan en migrering påbörjas. Den här processen 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.

Slutsats #4: AI i stor skala är omöjligt utan enhetlig styrning

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.

Detta grundläggande lager, från Unity Catalog, är det som möjliggör skapandet av företagsomfattande kunskapsgrafer, den "digitala tråden" – de som driver intelligenta applikationer.

Slutsats #5: Den kontraintuitiva avkastningen på investeringen för serverlöshet

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

Vilka KPI:er bör du följa för att mäta framgången med datamodernisering?

För att validera framsteg och visa avkastning på investeringenramverk för datamodernisering, spåra dessa viktiga mätvärden:

Hur kan Polestar Analytics datanexus påskynda er datamoderniseringsresa?

Polestar Analytics är en certifierad konsultpartner till Databricks som hjälper företag att modernisera sina datatillgångar och bygga produktionsklassade data-, AI- och analyslösningar på Databricks.

DatanexusavPolestar Analyticsär specifikt konstruerad för att hanteradatamoderniseringutmaningar som lyfts fram i hela den här artikeln. Det är ett datatekniskt verktyg som påskyndar leveransen av sammansättningsbara datamodeller – grunden för alla konsumtionslager inklusive visualisering, maskininlärning och generativa AI-agenter.

Hur Data Nexus levererar fördelar med datamodernisering:

• Enhetlig styrning i stor skalaData Nexus tillhandahåller företagsstyrning, automatiserade ramverk för efterlevnad och dataklassificering som skalar över hela er databas.


• AI-klar arkitektur-Det skapar den infrastruktur som behövs förAI-driven datamigreringoch analys. De sammansättningsbara datamodellerna driver både traditionell BI och banbrytande AI-applikationer.


• Accelererad tid till värdeData Nexus inkluderar förbyggda kopplingar för över 150 källor, mallarbetsflöden ochautomatiserad datamoderniseringtestning. Det leder till 50 % snabbare utvecklingstid med sammansättningsbara, affärscentrerade datamodeller i moderniseringens tidslinje.


• KostnadsoptimeringGenom att möjliggöra effektiv datamodellering och minska dubbelarbete hjälper det organisationer att undvika fällan där skiftande arkitekturer blir "betydligt dyrare än de borde vara".68 % utvecklingsarbete 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 iinitiativ för modernisering av datasjöar.

Slutsats: Moderniserar du, eller flyttar du bara?

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 – kontaktaPolestar Analytics, Databricks implementeringspartners.

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?