Zmeškané náklady na nedostatečné plánování Data Lake

Datová jezera a moderní datové platformy slibují schopnost ingestovat, zpracovávat a ukládat obrovské objemy nestrukturovaných, polostrukturovaných a strukturovaných datových sad v jednotném centralizovaném úložišti. Ve scénářích, kdy projekty a týmy postrádají jasné cíle a komplexní plánování implementace, se však investice mohou brzy změnit ve velmi nákladné selhání projektu.

Tento blog pojednává o tom, jak se nedostatečné plánování projevuje ve špatně naplánované architektuře, která často nepřináší velkou komerční hodnotu spolu s nedostatečnou škálovatelností a omezenou integrací, což nakonec vede k selhání implementace.

Porozumění Data Lakes

Datové jezero je moderní přístup k ukládání dat, který dokáže ingestovat data v jejich nativním formátu způsobem bez ohledu na schéma bez nutnosti velkého zpracování. Na rozdíl od tradičních datových skladů umožňují datová jezera přístup schématu při čtení, což v podstatě znamená, že zpracování a výpočetně náročné transformace mohou být odloženy, dokud je následné aplikace nevyžadují. Tato flexibilita umožňuje datovým týmům uspořádat datové zdroje pro případy použití nad rámec tradiční analýzy, jako je strojové učení a AI.

Bez definovaného plánu však tato flexibilita jistě povede k chaosu, jehož výsledkem bude neúspěšná implementace datového jezera – jinými slovy „datová bažina“.

Úskalí nedostatečného plánování

Špatně plánovaná datová architektura

Každý IT projekt by měl začínat definováním jasných cílů a záměrů. Když implementace začíná bez podepsaných cílů, výsledná architektura často postrádá potřebnou soudržnost. Neadekvátní plánování datového jezera často vede k:

• Fragmentované úložiště: Bez definované struktury by mohla být data uložena nahodile, což by zkomplikovalo přístup k datům a znesnadnilo uživatelům přístup a načítání relevantních dat a náhledů.
• Neefektivní správa metadat: Datové katalogy hrají významnou roli při zajišťování úspěchu datového jezera. Dobře naplánované datové jezero by jistě zahrnovalo robustní postup správy metadat podpořený komplexním katalogem dat. Metadata umožňují uživatelům lépe znát svá data. Bez efektivní správy metadat hrozí riziko přechodu k „datové bažině“, kde se vhledy často zahrabávají.
• Špatná kvalita dat: Bez řádného plánování týmy často upadnou do temnoty a nemají příliš jasno v tom, jaká data jdou do datového jezera. Tato nejednoznačnost vede k nekonzistentním formátům dat a nespolehlivému zadávání dat, což v konečném důsledku ohrožuje integritu a použitelnost celého systému.

Nedostatek škálovatelnosti v designu

Návrh, který nezohledňuje budoucí růst, je odsouzen k boji s rozšiřováním objemu dat. Zvyšující se objemy dat vyžadují vyšší objemy úložiště a výpočetní požadavky. Nedostatečné plánování v této oblasti obvykle vede k:

• Úzká místa zdrojů: Počáteční architektura nemusí být schopna škálovat horizontálně nebo vertikálně, což má za následek pomalý výkon a prostoje systému. To často vede k opožděným, možná zastaralým poznatkům v obchodním prostředí, které prosperuje díky měně dat.
• Vysoké budoucí náklady: Špatný počáteční plán, který nezohledňuje růst a změny obchodních požadavků, často nesplňuje obchodní očekávání. Dovybavení systému pro škálovatelnost po nasazení komplikuje procesy a může být mnohem dražší než navrhnout jej tak, aby zvládal růst od samého počátku.

Je třeba věnovat náležitou pozornost tomu, aby byla zajištěna škálovatelnost, úložiště a výpočetní požadavky již ve fázi plánování. Předejdete tak úzkým místům a zároveň zajistíte, že se vaše datové jezero může vyvíjet s rostoucími potřebami vaší organizace.

Nedostatečné zohlednění budoucích potřeb a požadavků

Datové týmy se často stávají krátkozrakými se svými plány implementace datových jezer. I když je životně důležité řešit současné potřeby, je třeba dbát na budoucí požadavky a vyvíjející se cíle. Pokud tak neučiníte, může to mít za následek:

• Omezená flexibilita: S vyvíjejícími se požadavky nemusí datové jezero plně podporovat budoucí požadavky na analýzu nebo business intelligence, takže datové týmy a koncoví uživatelé nebudou moci včas získávat užitečné informace.
• Promeškané příležitosti integrace: Bez předvídání budoucích pracovních postupů nebo nových technologií se vaše datové jezero nemusí bez problémů integrovat s jinými systémy a aplikacemi. To by prodloužilo dobu potřebnou k získání statistik, což by se promítlo do ztracených dolarů v nákladech příležitosti.

Strategické plánování zahrnující současné a budoucí obchodní cíle je zásadní pro vybudování odolné datové infrastruktury.

Omezená integrace se stávajícími pracovními postupy a staršími systémy

Velká organizace má mnoho historických zdrojů dat a starších systémů, které by datové týmy mohly chtít připojit k novému datovému jezeru. Přesto, když plánování není provedeno správně, je kladen velký důraz na technické implementace, přičemž se přehlíží stávající pracovní postupy a závislosti na starších systémech, které je třeba pečlivě zmapovat, aby nedošlo k narušení provozu. Jakékoli přehlédnutí zde může vést k

• Siled data: Není-li datové jezero správně zmapováno a není v souladu se stávajícími pracovními postupy, je pravděpodobné, že kritická data zůstanou izolovaná, vytvoří se nesourodá sila a podkope cíl vytvořit jediný zdroj pravdy ve vaší organizaci.
• Provozní neefektivita: Starší systémy mají často zavedené procesy, které se musí propojit s datovým jezerem. Omezená integrace může tyto procesy narušit a snížit celkovou produktivitu.

Klíčem k úspěšné implementaci je zajištění toho, aby bylo datové jezero navrženo s interoperabilitou.

Důsledky nedostatečného plánování

Přímé výsledky nedostatečného plánování v projektech datových jezer jsou strohé:

• Datová bažina: Bez jasné struktury a správy se může datové jezero rozvinout v datovou bažinu – neovladatelné úložiště zbytečných informací.
• Eskalace nákladů: Špatné plánování často vede k nepředvídaným výdajům, protože organizace má potíže s modernizací systémů pro škálovatelnost a integraci.
• Zmeškaná obchodní hodnota: V konečném důsledku může nedostatek jasných cílů a špatný design datového jezera způsobit, že je neefektivní, což organizaci brání získat strategické poznatky, které měla poskytovat.
• Zavádějící rozhodování: Špatné plánování by mohlo mít za následek používání nekvalitních dat v následných analytických aplikacích, což by mohlo poskytovat chybné poznatky a vést k zavádějícím rozhodnutím.

Nejlepší postupy, jak se vyhnout selhání

Aby se těmto nástrahám zabránilo, měly by organizace přijmout komplexní plánovací přístup:

• Definujte jasné cíle: Identifikujte obchodní problémy, které má datové jezero vyřešit. Zapojte klíčové zainteresované strany z IT, obchodních a analytických týmů k vytvoření jednotné vize.
• Design pro škálovatelnost: Vytvořte architekturu, která splňuje současné požadavky a je dostatečně flexibilní, aby se dala škálovat podle budoucích objemů dat a vzorců využití.
• Integrace se stávajícími systémy: Plánujte bezproblémovou integraci se staršími systémy a stávajícími pracovními postupy. To zajišťuje hladký tok dat napříč organizací.
• Plán pro vládnutí: Od začátku stanovte silné zásady správy dat a robustní postupy správy metadat. Tato opatření pomohou udržet datové jezero organizované a bezpečné.

Implementace těchto osvědčených postupů může výrazně zvýšit pravděpodobnost úspěšného nasazení datového jezera a zajistit, že organizace může využít své datové iniciativy a ne se stát obětí plánovacích nedopatření.

Závěrečné myšlenky

Datová jezera mají nepochybně obrovský potenciál přinést obchodní hodnotu. Nesou však také vážná rizika selhání, pokud nejsou správně naplánovány a implementovány. Během fáze plánování projektu a stanovení rozsahu týmy často neřeší základní problémy, jako je budoucí kompatibilita, škálovatelnost, integrace a interoperabilita. Upřednostněním plánování, škálovatelnosti, integrace a návrhu mohou organizace odemknout skutečný potenciál datových jezer a moderních datových platforem, a tím zvýšit skutečnou potenciální hodnotu dat.
Bod k zapamatování: Úspěšný datové jezero implementace začíná dlouho předtím, než začnou proudit data. Vše začíná jasným plánem.