Vad är den moderna datastacken

Old bikes on a rack

Den moderna datastacken (MDS) är ett nytt tillvägagångssätt för dataintegration som kan spara tid för dina ingenjörer samtidigt som det låter både ingenjörer och analytiker fokusera på högt värdefulla sysselsättningar. Med en uppsättning verktyg för att stödja dataintegration kommer den moderna datastacken att befria dina team från monotoni samtidigt som de ger dem insikter, automatisering och avancerad teknik.

Enkelt uttryckt är den moderna datastacken (MDS) en uppsättning verktyg som driver dataintegration. Dessa verktyg inkluderar en fullständigt hanterad datapipeline för ”extrahera, ladda och transformera” (ELT) processer tillsammans med en molnbaserad datasjö eller kolumnärt lager för datans destination. Utöver det kräver MDS ett datatransformationsverktyg och en plattform för visualisering eller business intelligence (BI) så att ditt företag kan använda alla siffror.

Den primära skillnaden mellan en modern datastack och en äldre datastack ligger i värden. Den moderna datastacken är värd i molnet och kräver därför mycket lite teknisk störning från sina användare. Den moderna datastacken garanterar nästan slutanvändarnas tillgänglighet, medan företaget i stort har oändlig skalbarhet som växer snabbt utan den dyra driftstoppen som är förknippad med att skala serverrummet som stöder en äldre datastack.

Med en modern datastack är systemet byggt med affärsanvändare i åtanke, vilket tar bort de tekniska hinder som länge har hindrat analytiker och andra nyckelintressenter från att få tillgång till och fullt ut utnyttja den data som ett företag har. Den moderna datastacken säkerställer också att integrations- och analysverktyg är enkla att använda, med lite teknisk kunskap som krävs. Genom att enbart minska tekniska komplikationer erbjuder den moderna datastacken otaliga fördelar för företag som använder den.

Fördelar med Modern Data Stack

Övergången till den moderna datastacken kan bara komma efter internt erkännande av att data är en verklig tillgång, följt av insikten om att ditt företag ännu inte använder data till sin fulla potential. Detta är en verklighet som många varumärken, stora som små, nu står inför, och det gör migreringen till den moderna datastacken till ett självklart, logiskt och spännande nästa steg.

Tricket är att förstå de fördelar du kan förvänta dig att skörda, vilket – i sin tur – kommer att hjälpa ditt företag att komma på ett rimligt och lägligt tillvägagångssätt för att säkerställa ett framgångsrikt antagande av MDS. När du har gjort det kan du börja använda dig av de många förmånerna.

Skalbart ramverk

Otaliga dataverktyg har dykt upp under det senaste decenniet, främst som svar på den nya pushen från organisationer för att få ut så mycket värde av sin data som de kan. Som ett resultat har varje dataverktyg skapat sig en plats på marknaden, där de flesta erbjuder några högt specialiserade lösningar för en del av datalivscykeln. Tillsammans bildar dessa verktyg en mycket effektiv datastack som är skalbar med en liten teknisk barriär för inträde. När du skapar en MDS för ditt företag kan du söka efter verktyg i några eller alla av följande kategorier:

  • Beteendedataintag för strömning av beteendehändelsedata som härrör från anslutna enheter, som SmartTV och wearables.
  • Transaktionsdataintag för batch- eller streaming av transaktionsdata som härrör från SaaS-verktyg, rapportering och interna databaser.
  • Lagring i form av molndatasjöar och lager, vilket ger låg kostnad, beständig och skalbar lagring som möjliggör tillgång till data med låg latens.
  • Bearbetning för batch- och streamingdatatransformationer, hjälper till att aggregera, filtrera och ändra rådatauppsättningar för att göra dem redo för analys.
  • Operationer av omvänd ETL för att göra det möjligt att injicera rik användardata i otaliga verktyg, som CRM, för vidare användning och analys. Idealisk för självbetjäningsdataapplikationer, till exempel för marknadsavdelningen.
  • Analysprocesser, ofta sammansatta av business intelligence (BI) och produktanalysverktyg som ytterligare främjar en självbetjäningskultur för marknadsförings- och utvecklingsteam.
  • Intelligensverktyg, som artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) för att ge datavetenskapspersonal möjlighet att identifiera historiska trender och förutsäga framtida beteenden.
  • Hanteringsverktyg för att bygga datapipelines, förbättra observerbarheten och lösa organisatoriska problem.

Data Engineering Overhead

Med en modern datastack kan din organisation minska sina kostnader för datateknik med häpnadsväckande 90 % eller mer. Denna kostnadsminskning kommer främst från att eliminera behovet av att skapa datapipelines och underhålla dem. Med helt hanterade dataanslutningar som startar på några minuter och automatiskt integreras med ditt företags destination (dvs din molnbaserade datasjö eller lager), kommer den moderna datastacken att spara avsevärd tid och pengar.

Förmåga att utföra snabbt

Med mer tid och mer data till hands betyder en modern datastack att ditt företags team kan flytta sitt fulla fokus till kommande analysprojekt.

Prestandamätningar

Den moderna datastacken låser inte bara upp ytterligare datakällor. Det ger också ditt företag ett lättanvänt BI-verktyg som kommer att avslöja en lång lista med nya mätvärden som du ännu inte har kunnat utnyttja och använda. Du kommer att börja se dessa fördelar av minst två anledningar. Den första är att dina data med en MDS är rikare, vilket möjliggör ny korsanalys. Den andra är att en MDS förbättrar din åtkomst till data över team, vilket ger fler anställda chansen att hitta och föreslå mätvärden baserat på deras unika kompetens.

Exempel på moderna datastapelverktyg

Som nämnts finns det otaliga dataverktyg där ute – och det skulle vara omöjligt att täcka dem alla, än mindre använda dem alla, som en del av ditt företags moderna datastack. I slutändan kommer de verktyg du väljer att bero på ditt företags unika användningsfall, tillsammans med dess storlek, budget och resurser. Ändå är det värt att granska de mest populära verktygen där ute eftersom de är välkända av en anledning.

Med tanke på att det finns så många typer av verktyg som ditt företag kan implementera i sin moderna datastack, låt oss dela upp några av de mest populära efter kategori.

Dataintag

Dataintag är transport av data från olika källor till ett lagringsmedium där det kan nås, användas och analyseras av en organisation.

Fivetran: Med Fivetran kan ditt företag sömlöst strömma data till ditt lager, hantera dataleveransprocessen från vilken källa som helst hela vägen till din valda destination, vilket säkerställer den mest exakta och aktuella informationen i processen.

Rivery.io: Med universellt stöd för alla typer eller källor av data som ditt företag behöver bearbeta, är Rivery ett pålitligt verktyg för datainmatning som kommer att bearbeta data så ofta du behöver, vilket ger dig bättre kontroll över alla dina datakällor.

Airbyte: En öppen källkodslösning för dataintag, Airbyte lovar att få igång dina pipelines på bara några minuter. Välj bland förbyggda kontakter eller skapa anpassade för att passa dina behov.

Datalagring

I samband med en modern datastack hänvisar datalagring till en molnbaserad lösning, som ett datalager eller datasjö, dit ditt datainmatningsverktyg skickar dina data.

Snowflake: En av de mest populära datalagringsplattformarna för en MDS, Snowflake skryter med att det är den enda dataplattformen som är molnbaserad och erbjuder den bästa upplevelsen för din data och dina användare.

BigQuery: Från Google är BigQuery en extremt kostnadseffektiv, helt serverlös multimolnlösning som hjälper ditt företag att hantera sin stora data med lätthet.

Omvänd ETL

Omvänd ETL är processen att kopiera data från ett datalager till operativa system, inklusive men inte begränsat till SaaS-verktyg som används för tillväxt, marknadsföring, försäljning och support.

High Touch: Ett av de mest pålitliga namnen i branschen, High Touch säkerställer enkel och korrekt datasynkronisering bland de verktyg som betyder mest för dina team.

Census: Census framhåller sig själv som ”det enkla sättet att synkronisera kunddata”, och Census håller dina team på samma sida genom att säkerställa att alla verktyg och teammedlemmar drivs av aktuella insikter.

Datavisualisering

Termen kan vara självförklarande, men verktygen fortsätter att bli allt mer komplexa. När du använder ett kraftfullt datavisualiseringsverktyg kommer ditt företag att utforska nya insikter, kopplingar och aldrig tidigare sett statistik – allt som krävs är att se din data i ett nytt, uppkopplat ljus.

Läge: Med namnet ”den kollaborativa datavetenskapsplattformen” introducerar Mode modern BI till interaktiv datavetenskap, vilket ger extremt kraftfulla och vackra insikter som du enkelt kan dela med alla intressenter.

Looker: Lookers mål från Google är att ”låta din data tala”, med integrerade insikter, arbetsflöden och moderna BI-verktyg som hjälper dig att gräva djupare i den data du har förbisett.

Hur man bygger en modern datastack

Om du genom att utforska de många fördelarna med den moderna datastacken har övertygat dig om att ditt företag går miste om otroliga insikter (på grund av avsaknaden av en MDS), är nästa logiska steg att svara på frågan: Hur gör du flytten? Fördelarna med att migrera till en MDS är tydliga, men vägen dit kan vara mycket mer komplex.

Det stora antalet verktyg som utgör en modern datastack kan göra en skrämmande lista, men det finns inget att frukta. Om du följer de bästa migreringsrutinerna kan det vara förvånansvärt enkelt att byta; du behöver bara börja med en genomtänkt plan för att säkerställa att ditt företag kan klara det.

Börja enkelt

Ditt företag kan sluta med att införliva en uppsjö av verktyg i sin MDS, men det betyder inte att du behöver arbeta från grunden för att försöka integrera ett dussin verktyg samtidigt. I sin enklaste form kräver en modern datastack bara ett inmatningsverktyg, ett lagerverktyg, ett transformationsverktyg och ett business intelligence-verktyg.

För att ytterligare förenkla saken kan otaliga plattformar fylla mer än en av dessa roller. Till exempel erbjuder Redash både datalager och affärsinformationsverktyg, så bara det alternativet betyder att du bara måste hitta ett intags- och transformationsverktyg. När du väl gör det: du har en modern datastack på dina händer.

Planera noggrant

Även om du kan och bör börja med en förenklad version av en modern datastack för att få bollen i rullning och för att förenkla både migrering och adoption, vill du inte heller hoppa in med huvudet först. Ja, du kan spara några steg genom att sätta ihop de enklaste MDS-verktygen som finns, men att göra det gör inte planen till ett hållbart alternativ för ditt företag.

Istället för att försöka förenkla, bör ditt företags primära mål under adoptionsprocessen vara att grundligt förstå och planera för alla vägspärrar, hinder, behov, undantag och fall för speciell användning som säkerligen kommer att dyka upp på vägen. Om du tycker att det är skrämmande att flytta till den moderna datastacken, tänk dig att ha sex månader in i implementeringen och inse att du valt fel verktyg. Detta är ett stort beslut som du måste tänka igenom.

Välj rätt partners

I slutändan finns det ingen enhetlig metod för att anta en modern datastack. Varje företags plan, verktygsval och tidslinjer kommer att skilja sig beroende på deras storlek, resurser, flexibilitet och övergripande smidighet.

Om ditt team behöver hjälp med att designa din datastack, kan ni kontakta mig

Slutsats

Genom att göra din research, som du gör just nu, är ditt företag på god väg att dra nytta av alla fördelar som kommer med en modern datastack. Nästa steg är att samla de viktigaste intressenterna och kicka igång diskussionen. Sedan, med inköp från runt bordet, kan ditt företag börja planera och så småningom implementera en MDS som låser upp den verkliga kraften i den data som du har väntat på att utforska så länge.

Leave a reply:

Your email address will not be published.