Omarm de cloud en pluk de vruchten van datagestuurde inzichten

Leestijd 8 minuten

Help data engineers door beter gebruik te maken van de cloud

De afgelopen jaren werd het belang van datagestuurde besluitvorming voor organisaties over de hele wereld een topprioriteit. Het is duidelijk dat het vermogen om zinvolle inzichten te verkrijgen uit grote hoeveelheden gegevens niet langer alleen een concurrentievoordeel is. Het is een vereiste om realtime beslissingen te nemen en relevant te blijven in het veranderende zakelijke landschap van vandaag. Nog maar vijf jaar geleden was het bijna onmogelijk om op tijd toegang te krijgen tot deze inzichten. Dit veranderde allemaal toen cloud gegevensanalyse arriveerde.

Ondernemingen blijven grote investeringen doen in de cloud, waardoor datateams onder enorme druk staan ​​om meer bruikbare inzichten aan hun organisaties te leveren.  De meeste datateams besteden nog steeds 80 procent van hun tijd aan het zoeken naar en voorbereiden van gegevens en slechts 20 procent aan het uitvoeren van analyses, wijst onderzoek uit. 

Om het potentieel van datatalent volledig te benutten en zakelijke inzichten te ontdekken, moeten data engineers minder tijd besteden aan onderhoud en reactieve taken en meer  aan het volledig benutten van de schaal- en prestatievoordelen van de cloud.

Laten we eerst eens kijken naar enkele van de overkoepelende uitdagingen voor data engineers:

  • Volume, variatie, snelheid: datateams van vandaag worstelen met deze 'drie versus' van moderne data. Bedrijven moeten data-inzichten bij de hand hebben, zodat ze zo realtime mogelijk op informatie kunnen reageren.

  • Groeiende vaardigheidskloof: bedrijven hebben niet de middelen om met deze toenemende gegevensvraag om te gaan. Er is veel vraag naar data-ingenieurs en een gemiddelde diensttijd is minder dan twee jaar, blijkt uit onderzoek. Het is vanuit HR- of kostenoogpunt gewoon niet haalbaar om voldoende hoogopgeleide data engineers in te huren om aan deze veranderende databehoeften te voldoen.

  • Verouderde legacy-systemen: veel organisaties hebben te maken met verouderde legacy-tools die complex, niet flexibel, traag en kostbaar zijn. Dit maakt dataprocessen niet alleen tijdrovender voor data engineers, maar het neemt ook de mogelijkheid weg voor democratisering van data in de hele onderneming.

Een moderne cloudstack  om datapotentieel te ontketenen

Als het gaat om het toepassen van een clouddata-aanpak, zijn er elementen van een moderne cloudstack die datateams helpen strategischer te zijn, deze belangrijke problemen oplossen en inzichten efficiënter door de organisatie verplaatsen.

Moderne datatools die vervelende, foutgevoelige boilerplate-inspanningen automatiseren, kunnen bijvoorbeeld tijd vrijmaken voor teams om zich te concentreren op de unieke bedrijfslogica van de gegevensverwerking zelf.

Een cloud-native platform voor gegevensintegratie is een goed voorbeeld van een tool die de tijd die nodig is voor handmatige gegevensinspanningen aanzienlijk kan verminderen.

Door het vermogen om onbewerkte gegevens om te zetten in verfijnde gegevens klaar voor analyse die nodig zijn om business intelligence te ondersteunen, kunnen teams de ‘drie V's’ van gegevens beter beheren en niet kritieke taken automatiseren. Dat is nodig om zich aan te passen aan het tempo van de huidige gegevensinzichten en om kritieke beslissingen sneller te nemen.

Low-code en no-code tools die een snelle ontwikkeling van applicaties mogelijk maken, data-integratie automatiseren en datavisualisaties ondersteunen, kunnen schaalbare systemen bieden die de groeiende vaardigheidskloof overbruggen.

Door meer zakelijke gebruikers in staat te stellen datasets eenvoudig te analyseren, kan een benadering met weinig of geen code datateams verbreden. En meer gebruikers in de hele organisatie in staat stellen om snel belangrijke zakelijke inzichten te ontsluiten.

Deze aanpak democratiseert het datagebruik en maakt waardevolle tijd vrij voor ervaren data-ingenieurs. Tijd die ze kunnen gebruiken om zich te concentreren op technisch uitdagendere en waarde toevoegende taken. En om volledig te profiteren van wat de cloud te bieden heeft.

Om volledig te profiteren van moderne clouddatatools, moet een bedrijf toegang hebben tot al zijn data. En een moderne data-integratiestrategie hebben om die data in een clouddataplatform te brengen en te transformeren om het bruikbaar te maken voor analyses.

On-premises en legacy-methoden voor extractie, transformatie en laden (ETL) voor het transformeren van gegevens zijn niet flexibel, tijdrovend en niet langer levensvatbaar.

Dat komt door de ongekende hoeveelheden gegevens waarmee organisaties tegenwoordig te maken hebben.

Als alternatief kunnen datateams door het gebruik van moderne cloud ELT strategischer met hun clouddataplatforms omgaan. In tegenstelling tot de traditionele ETL-methoden hierboven, is deze moderne aanpak een effectievere manier om gegevens te consolideren door deze uit bronsystemen te extraheren en in de cloudgegevensplatforms te laden.

En vervolgens de kracht van deze platforms te gebruiken om de gegevens daar te transformeren. Een steeds belangrijkere mogelijkheid naast deze initiële consolidatie van gegevens in een analysesysteem, is de mogelijkheid om deze terug te verplaatsen buiten het cloud datawarehouse. Deze aanpak is veel flexibeler en  heeft als doel om gegevensinzichten te automatiseren en te operationaliseren. Ook stelt het teams in de hele organisatie in staat om toegang te krijgen tot en te handelen op dezelfde gegevens die de analisten in realtime gebruiken.

Volop van datagestuurde inzichten profiteren

Elk bedrijf moet tegenwoordig concurreren met data.  De adoptie van een moderne cloud-datastack is een belangrijke stap in de richting van het toenemende volume, de complexiteit en de snelheid ervan. Door de schaal- en prestatievoordelen van de cloud te omarmen, kunnen bedrijven de productiviteit van data engineers verhogen en profiteren van realtime, datagestuurde inzichten.

Dit stelt hen uiteindelijk in staat om die 80/20-regel om te draaien en het grootste deel van hun tijd te besteden aan strategisch werk dat de naald voor hun organisatie zal verplaatsen - en hen tevreden te houden op het werk.

Deze blog is geschreven door:

Ido de Baat

Lead Data Scientist

Zijn grote passie is het oplossen van complexe vraagstukken en iedereen mee te krijgen.

Interesse?

Of je nu al een hele datastrategie hebt staan, of dat je nog moet starten, wij denken graag met je mee in het realiseren van een datagedreven organisatie. Laat je naam en telefoonnummer achter en wij nemen snel contact met je op.
Bedankt voor het invullen! We bellen je zo spoedig mogelijk terug.
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Alle trainingen en opleidingen

Data Science opleidingen in Python en R voor beginners tot aan expert, data engineering met Azure en Spark en data visualisatie in PowerBI.