search
Cloud blog – Budoucnost dat: Výběr datové platformy a osvědčené postupy správy dat

Budoucnost dat: Výběr datové platformy a osvědčené postupy správy dat

 

Podle nedávného výzkumu datové platformy Google Cloud budou data v budoucnu jednotná, flexibilní a snadno dostupná.

Data mají zásadní význam pro řízení inovativních rozhodnutí o produktech a uživatelských zkušenostech spolu s rozsáhlými strategiemi uvádění na trh. Úspěšné využití dat vám může poskytnout významnou konkurenční výhodu. Proto většina technologických společností a startupů investuje do správy dat – aby se modernizovaly a fungovaly ve stále větším měřítku, aby ospravedlnily současné i budoucí náklady na data a aby pozvedly svou organizační vyspělost a rozhodování.

 

Podle průzkumu Google Cloud existují 3 klíčové přístupy k datům, kterých se inovativní technologické společnosti drží:

 

  1. Data musí být sjednocena napříč celou společností, a to dokonce i mezi dodavateli a partnery.
  2. Technologický stack musí být dostatečně flexibilní, aby podporoval různé případy použití od offline analýzy dat až po strojové učení v reálném čase.
  3. Stack musí být také snadno dostupný a musí podporovat různé platformy, programovací jazyky, nástroje a otevřené standardy.

 

S přístupem, ukládáním, nekonzistentními nástroji, dodržováním předpisů a zabezpečením jsou však spojeny problémy, které ztěžují proniknutí pod povrch a uvolnění skutečné hodnoty z vašich dat. Mezi ně patří např:

 

  1. Zděděné starší ekosystémy s různými technologickými soubory
  2. Rozhodnutí, zda ukládat data v jednom nebo více cloudech.
  3. Dávkování nebo mikrodávkování vašich dat dnes namísto jejich zpracování v reálném čase
  4. Chybějící snadný přístup ke všem vašim datům a chybějící možnost jejich zpracování a analýzy

Doporučujeme dvě hlavní zásady pro výběr datové platformy, která vám pomůže vyřešit problémy s daty a posunout správu dat na vyšší úroveň.

 

Zásada 1: Jednoduchost a škálovatelnost (měřitelnost)

 

Menší systémy jsou obecně jednodušší. Už však nemusíte volit mezi systémem, který se snadno používá, a systémem, který je vysoce škálovatelný. Použití architektury bez serverů eliminuje potřebu správy clusterů a dává vám možnost zvládnout masivní škálování jak pro výpočetní, tak pro úložné systémy, takže se už nikdy nebudete muset obávat, že velikost dat překročí vaše technické možnosti. Pro jednoduchost i škálovatelnost doporučujeme datovou platformu bez serveru. Také doporučujeme vyřadit všechny možnosti, které vyžadují instalaci softwaru, správu clusterů nebo ladění dotazů.

 

Zásada 2: Agilita a snižování nákladů

 

Jakýkoli systém správy dat, který kombinuje výpočetní a úložný systém, vás bude nutit zvyšovat výpočetní výkon, abyste se vypořádali s rostoucím objemem dat, i když to nebudete potřebovat. To může být nákladné a může se stát, že budete dělat kompromisy, například ukládat do analytického skladu pouze data za posledních dvanáct měsíců.

Chcete-li co nejvíce omezit správu infrastruktury, zvažte bezserverový, multicloudový datový sklad se zvýšenou spolehlivostí, výkonem a integrovanou ochranou dat (například BigQuery).

S něčím, jako je BigQuery, nemusíte předem plánovat dotazy ani indexovat datové sady. Oddělené úložiště a výpočetní výkon vám umožní přistavovat data bez obav, že vám to zvýší náklady na dotazování, a vaši datoví vědci mohou experimentovat, aniž by se museli starat o clustery nebo dimenzování datových skladů, aby mohli zkoušet nové nápady prostřednictvím ad hoc dotazů.

 

Nyní, poté co jsme si prošli zásady výběru správné platformy pro správu dat, zdůrazníme některé osvědčené postupy správy dat:

 

Rozhodování na základě dat v reálném čase

 

Chcete být schopni zachytit data v reálném čase a zpřístupnit je obchodním týmům pro dotazování s nízkou latencí? Chcete se také ujistit, že vaše streamovací kanály jsou škálovatelné, odolné a mají nízkou režii správy? BigQuery má nativní podporu pro přijímání streamovaných dat a okamžitě je zpřístupňuje pro analýzu pomocí jazyka SQL. Spolu se snadno použitelným rozhraním API pro streamování BigQuery vám Dataflow dává možnost spravovat sezónní a prudce rostoucí pracovní zátěž bez nadměrných nákladů.

 

Odbourávání datových sil

 

V mnoha organizacích nakonec dochází k vytváření datových sil, protože ukládají data odděleně napříč odděleními a obchodními jednotkami, přičemž každý tým vlastní svá vlastní data. To znamená, že kdykoli chcete provést analýzu, musíte přijít na to, jak tato sila rozbít. Dnešní multicloudová a hybridně-cloudová realita vyžaduje další úroveň sofistikovanosti při správě a přístupu k odděleným datům.

Všechna data můžete umístit do BigQuery a poskytnout opakovaně použitelné funkce, materializované pohledy, a dokonce i možnost trénovat ML modely bez jakéhokoli přesunu dat. To znamená, že i netechničtí experti na danou oblast (a partneři a dodavatelé, kteří k tomu mají oprávnění) mohou snadno přistupovat k datům a používat SQL k dotazování pomocí známých nástrojů, jako jsou tabulky a ovládací panely.

 

Usnadnění přístupu ke všem datům

 

Historicky se nestrukturovaná a částečně strukturovaná data nejlépe hodila do datových jezer, zatímco strukturovaná data do datových skladů. Toto rozdělení vytvářelo technologická sila, která ztěžovala překonání formátového rozdělení; všechna data jste ukládali do datového jezera, protože je to levnější a snadněji se spravují, a pak jste data přesunuli do datového skladu, abyste mohli použít analytické nástroje k získání poznatků.

 

Využití AI/ML k rychlejšímu experimentování a správě pracovních zátěží

 

Pokud to s diferenciací na základě dat myslíte vážně, chcete ze shromažďovaných dat vytěžit co nejvyšší hodnotu. Abyste toho dosáhli, chcete, aby vaše týmy datové vědy byly co nejproduktivnější a nepropásly žádné příležitosti.

Kvalita vašich předpřipravených a nízkokódových modelů je klíčová. AutoML na Vertex AI zpřístupňuje nejlepší modely AI ve své třídě v prostředí bez kódu, což umožňuje rychlé srovnávání a určování priorit.

Aby systémy v produkci přinášely skutečnou hodnotu, musí být schopny přijímat, zpracovávat a obsluhovat data a strojové učení musí řídit personalizované služby v reálném čase na základě kontextu zákazníka.

 

Hodně jsme mluvili o využití dat a o tom, co to vlastně znamená, spolu s některými úvahami, kterým můžete čelit při migraci na datový sklad v cloudu.

Chcete-li se dozvědět více o tom, jak vám Google Cloud může pomoci využít poznatky k získání významné obchodní výhody – můžete se obrátit na oficiálního partnera Google Cloud Premier Partner – Cloudfresh.

 

Tým Cloudfresh je jedinečným centrem odborných znalostí pro služby Google Cloud, Zendesk a Asana. Pro tyto produkty vám můžeme poskytnout následující služby:

  • Přizpůsobení;
  • Vývoj;
  • Integrace: – integrace se systémem Zendash, který je v současné době v provozu, – integrace se systémem Zendash;
  • Školení;
  • Licence;
  • Podpora.

Naši specialisté vám pomohou optimalizovat vaši IT infrastrukturu, vyvinou integrace pro lepší interoperabilitu systémů a pomohou vytvořit zcela nové struktury a procesy pro vaše týmy, zatímco naše centrum podpory vám poskytne nejlepší zákaznické zkušenosti!

 

Další publikace

Сторінка доступна українською мовою: Перейти