Suomi

    01.04.2021 — lukuaika 5 minuuttia

    Kuinka pysyä mukana datakehityksen vauhdissa

    Tietovarastoarkkitehtinä olen saanut olla todistamassa erilaisia tiedonhallintaan liittyviä trendejä. Vuosien aikana vastaan on tullut mm. Big dataa, Hadoopia ja virtualisointia. Pääosin monet trendi-ilmiöt ovat hukkuneet nopeasti taustakohinaan. On joko todettu, että uusi hype-ilmiö ei ratkaissutkaan kaikkia ongelmia tai oikeastaan yhtään mitään. Joissain tapauksissa hype-ilmiö saattaa kuitenkin jäädä kytemään ja ajan mittaan siitä muodostuukin erinomaisen käyttökelpoinen työkalu, jonka alkuperäinen käyttötarkoitus on saattanut muuttua.

    Erityisesti tekniset ja tuotekohtaiset muoti-ilmiöt ovat haastavia. Esimerkkinä mainitsisin Qlik-tietovarastot. Niitä markkinoitiin sillä ajatuksella, että niiden avulla voitiin toteuttaa erittäin ketterästi kaikki tietovarastointiin liittyvät toimet, kuten lähdelataukset, liiketoimintalogiikat, historioinnit ja tietysti myös näyttävät visuaaliset dashboardit ja raportit. Kaikki se, mitä liiketoiminta tarvitsee – paitsi muutoskestävyys, skaalautuvuus, tiedon jäljitettävyys tai integroitavuus. Muutamia haasteita nimetäkseni.

    Toinen pitkään vallinnut trendi liittyy datan määrään. Markkinavoimat rummuttivat pitkään sanomaa, jonka mukaan jokainen organisaatio tarvitsee Data lake -ratkaisun, joka syrjäyttää tietovaraston tarpeettomana. Data lake -hypetys on edelleen vahvasti voimissaan, mutta tietovarastoa se ei ole syrjäyttämässä. Ennemminkin molemmilla on oma selkeä funktio ja asema, jotka on sidottu yhteen Data Platform -termin alle.

    Miten sitten eri muoti-ilmiöihin pitäisi suhtautua? Rykäistä pikaisesti muutama AI-hanke käyntiin vai tippua kehityksen kelkasta kivikaudelle? Vai onko paras ratkaisu sulkeutua omaan kuplaan ja pitäytyä hyviksi havaituissa toimintatavoissa ja teknologioissa, mitä nyt yrityksellä sattuu olemaan.

    Omakohtaisen kokemukseni mukaan pilviteknologia edustaa sekä pahaa että hyvää ilmiötä. Ensimmäiset omat käytännön kokemukset pilvimaailmasta sain vuonna 2016, kun arvioimme laajan BI-ympäristön siirtämistä Azure-ympäristöön yhdessä asiakkaan kanssa. Pilviympäristöä hehkutettiin jo silloin samoilla adjektiiveillä kuin nykyään, mutta hyvin nopeasti tuli selväksi, että aika ei ollut vielä kypsä. Tuolloin saman toiminallisuuden pyörittäminen pilvessä olisi ollut hitaampaa ja merkittävästi kalliimpaa. Kehitysvälineet olivat puutteellisia tai niitä ei yksinkertaisesti ollut.

    Nyt vuonna 2021 tilanne on aivan toinen. Kehitysvälineet tukevat pilviympäristöjä hyvin ja pilven datan hallinnan teknologiat ovat parhaimmillaan markkinapuheiden veroisia ja usein myös se edullisempi vaihtoehto. Yhtenä eliittiesimerkkinä mainittakoon Snowflake, jonka uusi teknologia mahdollistaa jotain, mihin vanha on-premises-teknologia ei olisi koskaan taipunut. Koska yhä useammat liiketoimintasovellukset ovat pilvessä, on myös yritysten data valmiiksi siellä. Näin on myös hyvin luontevaa toteuttaa kaikki datan käsittelyyn liittyvät ratkaisut pilvessä.

    Mistä tietää, milloin hypätä uusimman hypen, esimerkiksi uuden teknologian, kelkkaan? Kannattaako olla avoin uusille vaihtoehdoille ja valmis opettelemaan uutta, ja myös muuttumaan itse?

    Voimakkaasti etenevän digitalisaation myötä teknisessä kehityksessä on yksinkertaisesti pakko pysyä mukana. Kerääntyvän ja hallittavan datan kasvutahti kiihtyy koko ajan, jolloin hallintaan on haettava joustavampia ja kustannustehokkaampia vaihtoehtoja. On-premises-palvelinympäristöt virtualisointeineen ovat usein kankeita ja kalliita ylläpitää.

    Uuden teknologian hyödyntäminen on luonnollista ajoittaa jonkin toisen suuren muutoksen yhteyteen, kuten esimerkiksi ERP-järjestelmän uusiminen tai yritysjärjestelyt. Ennen siirtymää on tärkeä huolehtia sekä oman yrityksen että mahdollisten toimittajien osaamisesta. Uusi tekniikka vaatii myös uusia ratkaisumalleja, sillä monesti vanha lähestymistapa uudessa ympäristössä voi johtaa huonoihin tuloksiin.

    Teknologian kehittyminen on huomioitava ja sitä on hyvä seurata aktiivisesti. Yksi hyvä tapa on tehdä pienimuotoisia koeponnistuksia (PoC), joiden avulla saadaan suhteellisin pienin panostuksin ymmärrystä ja valmiuksia teknologian soveltuvuudesta ja hyödyntämisestä isompien ja aikakriittisempien hankkeiden tueksi. Parhaimmillaan koeponnistuksen myötä syntyy välitöntä hyötyä. Pahimmassa tapauksessa teknologia osoittautuu kelvottomaksi, mutta siinäkin tapauksessa kerrytetään uutta osaamista ja ymmärrystä.

    Datakehityksessä on tärkeä huolehtia hankkeiden punaisesta langasta. Teknisen alustan uudistaminen ei tarkoita sitä, että tietovarastointimenetelmät on heitettävä romukoppaan. Päinvastoin datan määrän lisääntyessä tiedon mallintamisen merkitys korostuu entisestään.

    Liiketoiminnan muuttuviin haasteisiin vastaamme omalla DataVault-tietovaraston mallinnus- ja automatisointivälineellämme. Lue lisää Data Shovel -ratkaisusta:  https://www.solteq.com/fi/data-ja-analytiikka/datashovel

    Tule myös mukaan Solteqin livenaariin 13.4. kuulemaan lisää datalla johtamisesta, liiketoimintalähtöisistä tiedonhallintaratkaisuista sekä vuoden 2021 digitaalisen kasvun tekijöistä. Tutustu agendaan ja ilmoittaudu mukaan: https://www.solteq.com/fi/tapahtumat/johdatko-tiedolla

     

    Big Data, Data, Tietovarasto