Guide till att bygga ett modernt datalager

När data ökar och konsumenter vill ha upplevelser i realtid är det avgörande att ha en solid databas. Allt snabbare och större dataströmmar, världsomspännande affärskrav och teknikkunniga användare sätter alla press på IT-teamen att bli smidigare och smidigare. Även med dessa ändringar kämpar gamla datalager ofta med att hänga med i nya behov. Och dessa gamla datalager räcker inte längre. Dessa system är oförberedda för att möta nya krav. När vi pratar med dataproffs idag, hör vi mycket om begränsningarna med att hantera gammal teknik samtidigt som vi försöker utveckla en modern datastrategi.

Överväganden för ett modernt datalager

I den här handledningen kommer vi att beskriva de överväganden som krävs för att skapa ett modernt molndatalager:

• Separerad lagring och bearbetning
• System utformade för att rymma stora storlekar
• Inbyggda datastyrningsfunktioner och säkerhet
• Inbyggd avancerad analys som AI och ML
• Användarvänlig strömningsanalys i realtid

Vad hindrar företag från att moderniseras? I vår interaktion med kunder ser vi ofta att huvuddelen av deras tid ägnas åt systemutveckling, medan endast cirka 15 procent ägnas åt dataanalys.

Det är en betydande mängd tid som läggs på underhåll. På grund av komplexiteten i äldre infrastruktur hör vi ofta att företag fortsätter att anställa personal för att hantera dessa föråldrade system, utan att förbättra datastrategin eller smidigheten.

Med ett modernt system skulle dessa team kunna hjälpa andra team att få snabba, säkra datainsikter på begäran. Idag behöver varje team tillgång till kraftfulla analyser. Data är en värdefull valuta som gör det möjligt för dina användare att samarbeta mer effektivt. Att skilja ökningen av data från utvecklingen av dataverksamheten är det första steget mot att underlätta användaråtkomst och insikter.

Fördelarna med Google Clouds dataplattform

Nya val för molninfrastruktur gör det enkelt att implementera en modern analysmetod. Det är möjligt att migrera en ineffektiv äldre arkitektur till det offentliga molnet på samma sätt som alla andra molninstallationer. För att förhindra detta är det fördelaktigt att överväga den totala ägandekostnaden (TCO) för datavaruhus, eftersom det ger en heltäckande bild av hur äldre teknikkostnader och affärsflexibilitet är felinriktade. ESG upptäckte att BigQuery kan minska de totala treårskostnaderna med 52 % jämfört med en lokal lösning och med 41 % jämfört med AWS3.

Google Cloud uppfyller behoven för ett modernt molndatalager genom att börja med datainfrastrukturen: att separera beräknings- och lagringsskikten är avgörande för verksamhetens smidighet. När lagring och datorer är frikopplade och kan växa självständigt och på begäran, finns det inget behov av att underhålla dyra beräkningsresurser hela tiden.

Ladda ner Google Clouds whitepaper för att lära dig mer om Guide till att bygga ett modernt datalager endast på Whitepapers Online.