Будущее данных: Выбор платформы и лучшие практики управления данными

Согласно недавнему исследованию данных от Google Cloud, в будущем данные будут унифицированными, гибкими и легко доступными.

Данные имеют решающее значение для внедрения инновационных продуктов и улучшения пользовательского опыта, а также для применения широких стратегий выхода на рынок. Успешное использование ваших данных может дать вам значительное конкурентное преимущество. Вот почему большинство технологических компаний и стартапов инвестируют в управление данными — чтобы модернизироваться и работать в больших масштабах, оправдать текущие и будущие затраты, связанные с данными, а также повысить свою организационную зрелость и способность принимать решения.

Согласно исследованию Google Cloud, инновационные технологические компании придерживаются трех ключевых подходов к данным:

1. Данные должны быть унифицированы по всей компании и даже по поставщикам и партнерам.
2. Стек технологий должен быть достаточно гибким, чтобы поддерживать разные варианты использования, начиная от автономного анализа данных и заканчивая машинным обучением в реальном времени.
3. Стек также должен быть легко доступен и должен поддерживать различные платформы, языки программирования, инструменты и открытые стандарты.

Однако существуют проблемы, связанные с доступом, хранением, несогласованными инструментами, соответствием требованиям и безопасностью, из-за которых трудно проникнуть вглубь и извлечь реальную пользу из ваших данных. Среди них:

• Унаследованные устаревшие экосистемы с различными технологическими стеками;
• Решение хранить ваши данные в одном облаке или нескольких облаках;
• Пакетная или микропакетная обработка ваших данных вместо их обработки в режиме реального времени;
• Отсутствие легкого доступа ко всем вашим данным и отсутствие возможности обрабатывать и анализировать их.

Мы рекомендуем два основных принципа выбора платформы данных, которые помогут вам решить проблемы с данными и вывести управление данными на новый уровень.

Принцип 1: Простота и масштабируемость

Меньшие системы, как правило, были проще. Однако вам больше не нужно выбирать между простой в использовании системой и системой с высокой степенью масштабируемости. Использование бессерверной архитектуры устраняет необходимость в управлении кластером и дает вам возможность масштабировать как вычислительные ресурсы, так и хранилище, поэтому вам больше никогда не придется беспокоиться о том, что размер данных превысит ваши технические возможности. Для простоты и масштабируемости мы рекомендуем бессерверную платформу данных. Мы предлагаем вам отказаться от всех вариантов, которые требуют от вас установки программного обеспечения, управления кластерами или настройки запросов.

Принцип 2: Гибкость и снижение затрат

Любая система управления данными, которая сочетает в себе вычислительные ресурсы и хранилище, заставит вас масштабировать вычислительные ресурсы, чтобы справляться с растущим объемом данных, даже если они вам не нужны. Это может быть дорого, и вы можете пойти на компромисс, например, хранить данные только за последние двенадцать месяцев в своем хранилище аналитики.

Чтобы максимально упростить управление инфраструктурой, рассмотрите вариант бессерверного многооблачного хранилища данных с повышенной надежностью, производительностью и встроенной защитой данных (например, BigQuery).

С чем-то вроде BigQuery вам не нужно заранее планировать запросы или индексировать наборы данных. Раздельное хранение и вычисления позволяют вам размещать данные, не беспокоясь о том, что это приведет к увеличению затрат на запросы, а ваши специалисты по данным могут экспериментировать, не беспокоясь о кластерах или размерах своих хранилищ данных, чтобы опробовать новые идеи с помощью специальных запросов.

Теперь, когда мы рассмотрели принципы выбора правильной платформы управления данными, давайте выделим некоторые из лучших практик управления данными:

Принимайте решения на основе данных в режиме реального времени

Вы хотите иметь возможность собирать данные в режиме реального времени и делать эти данные доступными для запросов с малой задержкой вашими бизнес-группами. Вы также хотите убедиться, что ваши потоковые конвейеры масштабируемы, устойчивы и имеют низкие накладные расходы на управление. BigQuery имеет встроенную поддержку приема потоковых данных и делает эти данные немедленно доступными для анализа с помощью SQL. Наряду с простым в использовании Streaming API BigQuery, Dataflow дает вам возможность управлять сезонными и скачкообразными рабочими нагрузками без перерасхода средств.

Разрушьте хранилища данных

Многие организации в конечном итоге создают разрозненные хранилища, потому что они хранят данные отдельно по отделам и бизнес-подразделениям, при этом каждая команда владеет своими данными. Это означает, что всякий раз, когда вы хотите провести анализ, вы должны выяснить, как разрушить эти бункеры. Сегодняшняя многооблачная, гибридно-облачная реальность требует еще одного уровня сложности в управлении разрозненными данными и доступе к ним.

Вы можете поместить все свои данные в BigQuery и предоставить повторно используемые функции, материализованные представления и даже возможность обучать модели машинного обучения без какого-либо перемещения данных. Это означает, что даже не специалисты в предметной области (а также партнеры и поставщики, у которых есть разрешение) могут легко получить доступ и использовать SQL для запроса данных с помощью знакомых инструментов, таких как электронные таблицы и информационные панели.

Упростите доступ ко всем вашим данным

Исторически сложилось так, что неструктурированные и частично структурированные данные лучше всего обслуживались озерами данных, тогда как структурированные данные лучше всего подходили для хранилищ данных. Это разделение создало технологические разрозненности, которые затруднили преодоление разделения форматов; вы будете хранить все свои данные в озере данных, потому что это дешевле и проще в управлении, а затем переместите данные в хранилище, чтобы вы могли использовать инструменты аналитики для извлечения информации.

Используйте AI/ML, чтобы экспериментировать быстрее и управлять рабочими нагрузками

Если вы серьезно относитесь к дифференциации на основе данных, вы хотите извлечь максимальную пользу из данных, которые вы собираете. Для этого вам нужно, чтобы ваши команды специалистов по обработке и анализу данных работали максимально продуктивно и не упускали возможности.

Качество ваших готовых моделей и моделей с низким кодом имеет решающее значение. AutoML на Vertex AI делает лучшие в своем классе модели ИИ доступными в среде без кода, что позволяет быстро проводить сравнительный анализ и расставлять приоритеты.

Чтобы получить реальную ценность в производстве, системы должны иметь возможность принимать, обрабатывать и обслуживать данные, а машинное обучение должно предоставлять персонализированные услуги в режиме реального времени в зависимости от контекста клиента.

Мы много говорили об использовании ваших данных и о том, что это на самом деле означает, а также о некоторых соображениях, с которыми вы можете столкнуться при переходе на хранилище данных в облаке.

Чтобы узнать больше о том, как Google Cloud может помочь вам использовать информацию для получения значительных преимуществ в бизнесе, вы можете обратиться к официальному премьер-партнеру Google Cloud — Cloudfresh.

Команда Cloudfresh — это уникальный экспертный центр для Google Cloud, Zendesk и Asana. Для этих продуктов мы можем предоставить вам следующие услуги:

• Настройка;
• Разработка;
• Интеграция;
• Подготовка;
• Лицензия;
• Поддержка.

Наши специалисты помогут вам оптимизировать вашу ИТ-инфраструктуру, разработать интеграцию для лучшей совместимости систем, а также помогут создать совершенно новые структуры и процессы для ваших команд, а наш центр поддержки предоставит вам лучший клиентский опыт!

Cвяжитесь с Сloudfresh