5 סיבות מדוע Modern Data Stack זה בדיוק מה שהארגון/העסק צריך
מאת:
ג'ורג' פרייזר, 11.1.21, 11:28
פלטפורמות חדשניות לניהול דאטה, שמכונות Modern Data Stack-MDS, הן בעלות מאפיינים, שמאפשרים לארגונים/עסקים לייעל ולמקסם את העבודה מונחית הנתונים שלהם. מהם אותם מאפיינים בעולמות הדאטה, ניתוח הנתונים, האנליטיקה ואחסון הנתונים ומה תרומתם?
כש
תומס אדיסון הדליק את הנורה הראשונה שלו, אפילו הוא לא יכול היה לחזות את המהפכה, שתיצור הטכנולוגיה החדשה שהמציא בכל אורחות החיים המודרניים.
כיום, באופן דומה, עולם האנליטיקה וניתוח הנתונים טומן בחובו את האפשרות לדמיין מחדש את האופן בו עסקים יכולים לפעול, בזמן שמגוון כלים חדשים ומודרניים לניהול מערך הדאטה הופכים את הגישה לזרימת הנתונים לקלה כמעט כמו הדלקת נורה.
כהמשך ישיר להתפתחות עולמות הדאטה, ניתוח הנתונים והאנליטיקה, כך גם פלטפורמות לאחסון הנתונים ממשיכות להתפתח ולהתייעל. פלטפורמות חדשות לניהול הדאטה, המכונות גם
Modern data stack, או בקיצור
MDS, הן בעלות מספר מאפיינים שרק הולכים וצוברים תאוצה, המאפשרים לעסקים לייעל ולמקסם את העבודה מונחית הנתונים שלהם. המאפיינים הללו ותרומתם לעבודה מונחית הנתונים מהווים את הסיבות העיקריות בגינן כדאי לשקול לעבור לפלטפורמות מודרניות לאחסון נתונים.
מהם אותם מאפיינים ומה התרומה שלהם?
- אוטומציה של אינטגרציית נתונים
אחת מאבני היסוד של ה-
Data Stack המודרני (
MDS) היא תשתית ענן חזקה, שיכולה להפריד את שטחי האחסון ולבצע חישובים תוך גמישות ויכולת להתמודד עם כמות הולכת וגדלה של עבודה. בד"כ יהיה זה מחסן בענן, שיכול להכיל גם אגמי נתונים גדולים בצורתם הגולמית. אל המחסן הזה מועלים נתונים ממקורות שונים כולל מאגרי מידע ונתונים, אפליקציות רשת וממשק תכנות יישומים (
API).
כדי לעשות זאת, משתמשים בשכבת המרה מהימנה, שהופכת את הנתונים הגולמיים לערכות נתונים מהימנות המוכנות לשאילתות נתונים. לבסוף, כשלכל זה מתווסף שיתוף פעולה, שמתקיים בין בינה עסקית לפתרונות חזותיים, הוא מאפשר לעסק להתממשק עם הנתונים ולהפיק מהם תובנות מעשיות המאפשרות להתוות החלטות עסקיות.
ה-
MDS יכול לשלב מקורות נתונים בענן עם הפתרונות הקיימים שהנמצאים כיום בארגונים/עסקים. הוא מספק לצוותי הנתונים דרך אוטומטית לעקוב אחר העסק בכך, שהוא מספק מידע חיוני ומעודכן באופן תמידי, שמסייע לצוותי הנתונים לבסס את החלטותיהם עליו.
- אחסון מחסני נתונים בעסק לעומת אחסון נתונים בענן
פתרונות האחסון בענן הפכו פופולריים מאד בשנים האחרונות, והם שונים באופן מהותי ממחסני נתונים המצויים בעסק, שפשוט שוכפלו בענן. הם מאפשרים חוויית משתמש משופרת ביותר, ביצועים טובים יותר ועולם חדש של אפשרויות בהשוואה לפתרונות הקיימים.
- מגמת החדשנות בכלי טרנספורמציה של נתונים הולכת וגדלה
בעוד פתרונות עיבוד נתונים עסוקים בהוצאת הנתונים וטעינתם לאחר עיבוד הנתונים, סוג חדש של טכנולוגיות החל להפציע: מערכות טרנספורמציה בתוך מחסן הנתונים. הכלים של המערכות הללו נועדו לעבוד עם
Data Stack מודרני ולהמיר נתונים מסכמה אחת לאחרת בתוך מחסן הנתונים בענן, כמו כלי טרנספורמציה, שיש להם גם קהילות משתמשים ייעודיים, שעוזרים אלה לאלה לגדול ולהגדיל את מערך המיומנויות שלהם.
- ביצוע פעולות על סמך נתונים בצורה אוטומטית
החזית של פלטפורמות לאחסון נתונים היא הכנת תשתית לביצוע פעולות מונחות נתונים. במקום שמחסן הנתונים ייצור גרף עמודות ובן אדם יצטרך להסתכל על העמודות הללו, לנתח אותן ולהנחות כיצד יש לבצע פעולה מסוימת, הפלטפורמה יודעת לעבד את השאילתות בצורה עצמאית, להסיק תובנות ולבצע פעולות בעולם האמיתי. דוגמאות בולטות לכך הן בעיקר בעולמות של שכר וגבייה, מעקב אחר זיהוי חדירות ופלישות וזיהוי נסיגות בשוק העשויות לחסוך לעסק מיליונים.
- קיצור זמני ההשהייה
זמן השהייה הוא כינוי לפרק הזמן מרגע הגדרת התהליך ועד הרגע שבו התהליך אכן מתחיל להתבצע. המאפיינים החדשים, שמתפתחים במחסני הנתונים המודרניים, יצמצמו משמעותית את זמני ההשהיה עד לכדי השהייה במשך שניות ואפילו עשיריות השנייה בלבד. צמצום זמן ההשהיה יהפוך להיות מרכיב מפתח בפלטפורמות המודרניות לאחסון נתונים.
מאת:
ג'ורג' פרייזר, ינואר 2021.
מייסד משותף ומנכ"ל
Fivetran, שמספקת פתרונות אוטומטיים מנוהלים לאינטגרציית נתונים בענן
