Data og bogstaver
Har du nogensinde spekuleret over de bemærkelsesværdige ligheder mellem bearbejdning af data og udarbejdelse af en bog? Ligesom ord bliver til meningsfulde sætninger, danner data grundlaget for værdifuld indsigt, så snart det er struktureret. Men når datamængden vokser, og det spredes over forskellige systemer og diverse “bibler” nedfældet i Excel-ark, opstår der udfordringer.
Forestil dig, at centraliseret data er dit firmas alfabet. Såfremt organiseringen af data bliver kompleks, er det ikke nødvendigvis letlæseligt for alle. Ligegyldigt hvor unikke virksomhedens afdelinger er, har de brug for et fælles alfabet – en fælles forståelse af ord, sætninger og kapitler.
Med avancerede løsninger og overkommelige startomkostninger, både i tid og kroner, er de to tech giganter ikke til at komme udenom for dig, som har fokus på at udnytte data optimalt og til at drive forretningen fremad!
Det kan måske være vanskeligt at identificere hvilket værktøj din virksomhed bør arbejde videre med. Vi hjælper dig med at træffe den gode beslutning.
Centraliseret data kan være din virksomheds alfabet
Ved at centralisere data opnår du én enkelt kilde til sandhed og divergerende “sandheder” i virksomheden elimineres. Det ensarterede datagrundlag sikrer desuden verificerede data, der overholder virksomhedens forretningslogik, da samtlige afdelinger i virksomheden træffer beslutninger baseret på ét fælles fundament.
Der findes et stort landskab af dataarkitekturer, der kan centralisere dine data. Her ses et overblik over de mest gængse:
Data warehouse, data lake, data lakehouse og datamart bringer forskellige styrker til bordet. Data warehouse samler alt information ét sted og er ideelle til strukturerede data. Data lakes muliggør opbevaring af både strukturerede data i tabelform og håndtering af ustrukturerede data såsom billeder og lyd. Data lakehouses leverer meget af det samme som data warehouse, men indeholder også egenskaber inspireret af data lakes. Et data lakehouse er den fusion af disse, og det leverer en central platform til at håndtere en bred vifte af information i virksomheden – et ideelt fundament for avanceret Machine Learning. Datamarts udgør en specialiseret variant af data warehouse, der håndterer begrænsede datavolumener. De er ofte distribueret på tværs af afdelinger for at betjene specifikke forretningsbehov. Hvis datamængden ikke vokser sig for stor, kan en datamart også agere som et alternativ til de to andre løsninger og centrere alle virksomhedens data på ét sted.
Hvad skal du så vælge?
Når du skal vælge din løsning er det, foruden datamængde og variation, også relevant at overveje disse punkter:
- Omkostninger
- Aktualitet af data
- Udviklingstid
- Kompleksitet
- Skalerbarhed
Markedet byder på et væld af udbydere:
Microsoft Fabric
For nylig rullede Microsoft ud med deres kraftfulde værktøj, Microsoft Fabric, en omfattende dataparaply, der mestrer alt fra dataopbevaring og -flytning til dataanalyse. Gennem Microsoft Fabric er det nu en realitet at samle et data warehouse, et data lakehouse og en datamart under samme tag. Hvad mere er, muliggør platformen ubesværet udvikling af Business Intelligence, Machine Learning og andre AI-løsninger uden besværligheden med komplekse integrationer.
Hos Indicator er vi eksperter i, hvordan du lagrer dine data mest optimalt, og hvilke nye muligheder din virksomhed får med lanceringen af Microsoft Fabric.
Vores dygtige konsulenter tager dig i hånden fra start til slut, så vi sikrer, at dine data bliver din virksomheds alfabet.
Ring gerne på 23460892 og fortæl os, hvad vi kan hjælpe med.
