Майбутнє даних: вибір платформи та найкращі практики управління даними

Згідно з недавнім дослідженням даних від Google Cloud, у майбутньому дані будуть уніфікованими, гнучкими та легко доступними.

Дані мають вирішальне значення для впровадження інноваційних продуктів і поліпшення досвіду користувача, а також для застосування широких стратегій виходу на ринок. Успішне використання ваших даних може дати вам значну конкурентну перевагу. Ось чому більшість технологічних компаній та стартапів інвестують в управління даними — аби модернізуватиcя та працювати у великих масштабах, виправдати поточні та майбутні витрати, пов’язані з даними, а також підвищити свою організаційну зрілість та здатність приймати рішення.

Згідно з дослідженням Google Cloud, інноваційні технологічні компанії дотримуються трьох ключових підходів до даних:

1. Дані повинні бути уніфіковані по всій компанії та, навіть, по постачальникам та партнерам.
2. Стек технологій має бути досить гнучким, щоб підтримувати різні варіанти використання, починаючи з автономного аналізу даних і закінчуючи машинним навчанням у часі.
3. Стек також має бути легко доступним і повинен підтримувати різні платформи, мови програмування, інструменти та відкриті стандарти.

Проте існують проблеми, пов’язані з доступом, зберіганням, неузгодженими інструментами, відповідністю вимогам та безпекою, через які важко проникнути вглиб та отримати реальну користь із ваших даних. Серед них:

• Успадковані застарілі екосистеми з різними технологічними стеками;
• Рішення зберігати ваші дані в одній хмарі або кількох хмарах;
• Пакетна або мікропакетна обробка даних замість їх обробки в режимі реального часу;
• Відсутність легкого доступу до всіх ваших даних та відсутність можливості обробляти та аналізувати їх.

Ми рекомендуємо два основних принципи вибору платформи даних, які допоможуть вам вирішити проблеми з даними та вивести керування даними на новий рівень.

Принцип 1: Простота та масштабованість

Найменші системи, як правило, були простішими. Однак, вам більше не потрібно обирати між простою у використанні системою та системою з високим ступенем масштабованості. Використання безсерверної архітектури усуває необхідність управління кластером і дає вам можливість масштабувати як обчислювальні ресурси, так і сховище, тому вам більше ніколи не доведеться турбуватися про те, що розмір даних перевищить ваші технічні можливості. Для простоти і масштабованості ми рекомендуємо безсерверну платформу даних. Ми пропонуємо вам відмовитися від усіх варіантів, які вимагають від вас встановлення програмного забезпечення, керування кластерами або налаштування запитів.

Принцип 2: Гнучкість та зниження витрат

Будь-яка система управління даними, яка поєднує в собі обчислювальні ресурси і сховище, змусить вас масштабувати обчислювальні ресурси, щоб справлятися з обсягом даних, що росте, навіть якщо вони вам не потрібні. Це може бути дорого, і ви можете піти на компроміс, наприклад, зберігати дані лише за останні дванадцять місяців у своєму сховищі аналітики.

Щоб максимально спростити управління інфраструктурою, розгляньте варіант безсерверного багатохмарного сховища даних з підвищеною надійністю, продуктивністю та вбудованим захистом даних (наприклад, BigQuery).

З чимось подібним до BigQuery, вам не потрібно заздалегідь планувати запити або індексувати набори даних. Роздільне зберігання та обчислення дозволяють вам розміщувати дані, не турбуючись про те, що це призведе до збільшення витрат на запити, а ваші фахівці за даними можуть експериментувати, не турбуючись про кластери або розміри своїх сховищ даних, щоб випробувати нові ідеї за допомогою спеціальних запитів.

Тепер, коли ми розглянули принципи вибору правильної платформи управління даними, давайте виділимо деякі з найкращих практик управління даними:

Приймайте рішення на основі даних у режимі реального часу

Ви хочете мати можливість збирати дані в режимі реального часу та робити ці дані доступними для запитів із малою затримкою вашими бізнес-групами. Ви також хочете переконатися, що ваші потокові конвеєри масштабуються, стійкі та мають низькі накладні витрати на керування. BigQuery має вбудовану підтримку для прийому потокових даних і робить ці дані негайно доступними для аналізу за допомогою SQL. Поряд із простим у використанні Streaming API BigQuery, Dataflow дає вам можливість керувати сезонними та стрибкоподібними робочими навантаженнями без перевитрати коштів.

Зруйнуйте сховища даних

Багато організацій зрештою створюють розрізнені сховища, тому що вони зберігають дані окремо по відділах та бізнес-підрозділах, при цьому кожна команда має свої дані. Це означає, що, коли ви хочете провести аналіз, ви повинні з’ясувати, як зруйнувати ці бункери. Сьогоднішня багатохмарна, гібридно-хмарна реальність потребує ще одного рівня складності в управлінні розрізненими даними та доступом до них.

Ви можете помістити всі свої дані в BigQuery і надати повторно використовувані функції, матеріалізовані уявлення і навіть можливість навчати моделі машинного навчання без будь-якого переміщення даних. Це означає, що навіть не фахівці в предметній галузі (а також партнери та постачальники, які мають дозвіл) можуть легко отримати доступ і використовувати SQL для запиту даних за допомогою знайомих інструментів, таких як електронні таблиці та інформаційні панелі.

Спростіть доступ до всіх ваших даних

Історично склалося так, що неструктуровані та частково структуровані дані найкраще обслуговувалися озерами даних, тоді як структуровані дані найкраще підходили для сховищ даних. Цей поділ створив технологічні розрізненості, які ускладнили подолання поділу форматів; ви зберігатимете всі свої дані в озері даних, тому що це дешевше і простіше в управлінні, а потім перемістіть дані в сховище, щоб ви могли використовувати інструменти аналітики для отримання інформації.

Використовуйте AI/ML, щоб експериментувати швидше та керувати робочими навантаженнями

Якщо ви серйозно ставитеся до диференціації на основі даних, ви хочете отримати максимальну користь з даних, які ви збираєте. Для цього вам потрібно, щоб ваші команди фахівців з обробки та аналізу даних працювали максимально продуктивно та не втрачали можливості.

Якість ваших готових моделей та моделей з низьким кодом має вирішальне значення. AutoML на Vertex AI робить найкращі у своєму класі моделі ШІ доступними в середовищі без коду, що дозволяє швидко проводити порівняльний аналіз та розставляти пріоритети.

Щоб отримати реальну цінність у виробництві, системи повинні мати можливість приймати, обробляти та обслуговувати дані, а машинне навчання має надавати персоналізовані послуги в режимі реального часу, залежно від контексту клієнта.

Ми багато говорили про використання ваших даних і про те, що це насправді означає, а також деякі міркування, з якими ви можете зіткнутися при переході на сховище даних у хмарі.

Щоб дізнатися більше про те, як Google Cloud допоможе вам використовувати інформацію для отримання значних переваг у бізнесі, ви можете звернутися до офіційного прем’єр-партнера Google Cloud — Cloudfresh.

Команда Cloudfresh – це унікальний експертний центр для Google Cloud, Zendesk та Asana. Для цих продуктів ми можемо надати наступні послуги:

• Налаштування;
• Розробка;
• Інтеграція;
• Підготовка;
• Ліцензія;
• Підтримка.

Наші фахівці допоможуть вам оптимізувати вашу ІТ-інфраструктуру, розробити інтеграцію для кращої сумісності систем, а також допоможуть створити абсолютно нові структури та процеси для ваших команд, а наш центр підтримки надасть вам найкращий клієнтський досвід!

Зв'яжіться з Сloudfresh