A felhő alapú adatfolyamok egyik legjelentősebb előnye a belső informatikai csapatok csökkentése.
A felhőszolgáltatók kezelik az infrastruktúra karbantartását, biztonságát és méretezhetőségét, így erőforrásokat szabadítanak fel stratégiaibb tevékenységekhez.
A szervezetek ahelyett, hogy az adatokat tároló rendszereket kezelnék, az adatokból való érték kinyerésére összpontosíthatnak.
Az adatcsapatok várhatóan sokkal több adatforrást kezelhetnek, amelyekhez általában a forrásalkalmazás-szállítók által biztosított API-kon keresztül lehet hozzáférni.
Ezen API-k kihasználása megköveteli a kód írását az adatok kinyeréséhez az adott forrásból, és a kód időbeli karbantartását, mivel az API-k gyakran fejlődnek és változnak.
Még a legkisebb változtatások is megszakíthatják az adatfolyamokat, ami hiányzó, pontatlan vagy hiányos adatokhoz vezethet.
Az adatcsoportokat gyakran túlterheli az adatok kezeléséhez szükséges eszközök óriási száma, beleértve a kinyeréshez, feldolgozáshoz, átalakításhoz és hangszereléshez szükséges eszközöket.
Ez megnehezíti a csapatok ROI-juk bemutatását, és folyamatosan felzárkózni kell az üzleti igényekhez.
Hibrid megközelítés: a szakadék áthidalása
Míg a felhő alapú megoldások számos előnnyel járnak, sok szervezet nincs abban a helyzetben, hogy teljesen átálljon a helyszíni rendszerekről az adatok érzékeny természete vagy egyéb logisztikai okok miatt.
Ezeknél a cégeknél érdekes alternatívát kínál egy hibrid megközelítés, amely a helyszíni rendszerek vezérlését a felhő skálázhatóságával ötvözi.
A hibrid adatfolyamok lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy érzékeny vagy kritikus fontosságú adatokat tartsanak fenn a helyszínen, miközben a felhőt használják kevésbé érzékeny munkaterhelésekhez és dinamikusabb skálázáshoz.
Ez a megközelítés mindkét világból a legjobbat kínálja: a helyszíni infrastruktúra biztonságát és vezérlését, valamint a felhő rugalmasságát és költséghatékonyságát.
Bővebben: Hogyan alakítja át a felhőalapú megfigyelhetőség a pénzügyi szektort
A hibrid modell a felhőre való fokozatosabb átállást is lehetővé teszi. A zavaró, teljes körű migráció helyett a vállalkozások saját tempójukban helyezhetnek át meghatározott munkaterheléseket a felhőbe.
Ez a rugalmasság különösen értékes a nagyobb vállalatok számára, amelyek jelentős beruházásokat hajtanak végre az örökölt rendszerekbe.
Lehetővé teszi adatinfrastruktúrájuk korszerűsítését a működési folytonosság kockáztatása nélkül.
AI és az adatfolyamok átalakítása
Ahogy a szervezetek folyamatosan finomítják adatstratégiáikat, az AI egyre kiemelkedőbb szerepet játszik az adatfolyamok fejlődésében.
A mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálás számos összetett adatkezelési feladatot egyszerűsíthet, az integrációtól az átalakításig és elemzésig.
Az adatfolyamokban az AI különösen értékes, mivel képes egyszerűsíteni és felgyorsítani a testreszabott adatintegrációk létrehozását.
Például az AI automatizálhatja az API-dokumentáció elemzésének, a kulcsparaméterek azonosításának és a YAML konfigurációs fájlok generálásának folyamatát, jelentősen csökkentve az adatmérnökök terheit, és lehetővé teszi számukra, hogy magasabb szintű feladatokra összpontosítsanak.
Adattárház hibrid és felhő környezetben
Az adatfolyam-kezelés másik jelentős trendje az adatok központosítása adattárházakban vagy adattókban, amelyek az analitikai, az üzemeltetési és az AI-folyamatok központjaként szolgálnak.
A modern adattárház és adattó egyre fontosabb elemeivé vált a vállalkozások adatstratégiájának.
Központi adattárként működnek, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy különböző forrásokból származó adatokat konszolidáljanak, egyetlen igazságforrást biztosítva, amely a hagyományos üzleti intelligenciától a fejlett mesterséges intelligencia modellekig sokféle felhasználási lehetőséget biztosít.
A fordított ETL (Extract, Transform, Load) koncepciója tovább szemlélteti az adattárház növekvő jelentőségét.
Ebben a folyamatban a raktárból származó adatok visszacsatolásra kerülnek az operációs rendszerekbe, lehetővé téve a tájékozottabb döntéshozatalt, valamint az adatbetekintések és az üzleti műveletek szorosabb integrációját.
Például egy CRM-platform eseményadatokat gyűjthet arról, hogy a felhasználók hogyan lépnek kapcsolatba termékük funkcióival.
Ezután a felhasználókat termékhasználatuk alapján szegmentálhatja, és célzott e-maileket küldhet, hogy tájékoztassa őket az általuk nem használt funkciók előnyeiről, hogy proaktívak legyenek az ügyfélbázisukkal.
Ezenkívül ugyanazokat az adatokat felhasználhatja arra, hogy riasztásokat indítson el a fióktulajdonos számára, hogy értesítse őket arról, hogy fiókja új funkciókat kezd felfedezni, amelyek potenciális felértékesítési lehetőségekhez vezethetnek.
Ez a tendencia a modern adatfolyamok hibrid természetét szemlélteti, ahol az adatok egy központi adattárba áramlanak, és visszamennek a valós idejű üzleti igények kielégítésére.
Az adatfolyamok jövője: elmosódott vonal
A jövőre nézve a helyszíni, a hibrid és a felhőalapú adatfolyamok közötti különbségek valószínűleg elmosódnak, ahogy az AI és más technológiák fejlődnek.
Az adatfolyamok közeljövőjét valószínűleg a rugalmasság fogja jellemezni, és a szervezetek az egyedi igényeiknek leginkább megfelelő rendszerkombinációt alkalmazzák.
Amikor a mesterséges intelligencia mélyebben integrálódik az adatkezelésbe, az adatfolyamok szerepe az egyszerű adatátvitelen túl kibővül, és olyan kifinomultabb funkciókat is magában foglal, mint például a valós idejű adatfeldolgozás, az automatizált döntéshozatal, a fejlett analitika és a visszakereséssel kiegészített generálás (RAG). ).
A szervezetek számára az lesz a kihívás, hogy ezeket a képességeiket stratégiai és fenntartható módon hasznosítsák.
A hibrid felhő erejének kihasználása
