Nhóm DataOps hiện đại cần biết gì khi chọn kết hợp nền tảng phân tích

11:14 AM 08/10/2019 In bài viết

Chúng tôi sẽ xem xét một số nền tảng phân tích ở hai bên của mô hình hai chiều và những gì nhóm BI và DataOps cần biết khi tận dụng cả công nghệ phân tích truyền thống và thử nghiệm trong các tổ chức của họ. Chúng tôi cũng sẽ khám phá cách triển khai hỗn hợp nền tảng phân tích kế thừa và nền tảng mới này mà không ảnh hưởng đến hiệu suất truy vấn, sự nhanh nhẹn và bảo mật của cấu trúc phân tích hiện tại của nhóm CNTT.

Mô hình phân tích hai chiều là gì?

Cách tiếp cận của Gartner để xếp hạng các nhà cung cấp Trí tuệ Doanh nghiệp hơi khác so với các công ty phân tích khác ở chỗ nó chia họ thành hai chế độ - quy trình truyền thống và tư duy đổi mới.

Cụ thể, định nghĩa về “hai chiều” của Gartner là như sau: hai chiều công nghệ thông tin đề cập đến việc có hai chế độ CNTT, mỗi chế độ được thiết kế để phát triển và cung cấp các dịch vụ chuyên sâu về công nghệ và thông tin theo cách riêng của nó. Chế độ 1 là truyền thống, nhấn mạnh khả năng mở rộng, hiệu quả, an toàn và chính xác. Chế độ 2 là không nói tới kết quả, nhấn mạnh sự nhanh nhẹn và tốc độ.

Nói cách khác, “Loại 1 là CNTT truyền thống, tập trung vào sự ổn định và hiệu quả, trong khi Loại 2 là thử nghiệm, nhanh nhẹn tập trung vào thời gian tiếp thị, phát triển ứng dụng nhanh chóng và đặc biệt là liên kết chặt chẽ với đơn vị doanh nghiệp”.

Chuyển sang phân tích cụ thể, Chế độ 1 bao gồm các quy trình Trí tuệ Doanh nghiệp truyền thống như chuẩn bị dữ liệu, lập lịch và gửi báo cáo theo lịch và truy vấn nhiều bảng và lược đồ phức tạp trong một nguồn dữ liệu. Chế độ 2 đề cập đến các quy trình hiện đại như trực quan hóa, nhanh nhẹn và BI tự phục vụ.

Cả hai mô hình đều được sử dụng

Nhiều nhóm BI có hệ thống Tableau như một công cụ phân tích trong ngăn xếp của mình, có mặt khắp nơi ở cả doanh nghiệp vừa và nhỏ. Cùng với Microsoft, người mà Gartner coi là tập đoàn dẫn đầu trong không gian, đưa ra một cách tiếp cận truyền thống để phân tích (gần với Chế độ 1) và vẫn thống trị tối cao trong doanh nghiệp. Salesforce chắc chắn đã nghĩ như vậy, vì thế họ đã chi một khoản khổng lồ trị giá 14,6 tỷ đô la để mua từ Tableau vào đầu năm nay.

Đồng thời, các công ty mới và nhiều công ty thử nghiệm hơn như Looker đã chào mời một nền tảng phân tích “Chế độ 2”, và đang nhanh chóng trở thành lựa chọn của nhiều doanh nghiệp. Trên thực tế, 73% khách hàng coi Looker là nền tảng phân tích doanh nghiệp và BI duy nhất của họ. Google đã nói rõ rằng họ nhìn thấy tiềm năng của Looker với việc mua 2,6 tỷ đô la của công ty vào đầu năm nay. Cách tiếp cận hai chiều đối với phân tích là rõ ràng với thị phần của cả hai nền tảng phân tích truyền thống và thử nghiệm đang giữ ổn định. Gartner cũng vậy, họ coi sự kết hợp của cả hai công nghệ Chế độ 1 và Chế độ 2 là niết bàn tối thượng cho CNTT.

Hoàn toàn có giá trị sâu sắc khi kết hợp cả hai công nghệ làm nền tảng cho chiến lược phân tích doanh nghiệp của bạn, mỗi chế độ của quy trình phân tích có giá trị riêng biệt cho doanh nghiệp. Thách thức nằm ở những gì nhóm BI và DataOps cần xem xét khi tận dụng cả hai công nghệ và cách thức kết hợp các công cụ này để duy trì và tối ưu hóa mà không làm nghẹt hiệu suất truy vấn, tính linh hoạt và bảo mật của cơ sở hạ tầng phân tích hiện tại của bạn.

Tối ưu hóa mọi khoản đầu tư phân tích với kết cu phân tích thích ứng

Cấu trúc phân tích thích ứng là một cách mới để cho phép phân tích nhanh thông qua sự kết hợp giữa ảo hóa dữ liệu thông minh và kỹ thuật dữ liệu tự trị. Nó cung cấp quyền truy cập thống nhất và chia sẻ dữ liệu cho người dùng BI, cho dù dữ liệu được lưu trữ trong các nền tảng phân tích Chế độ 1 (kho dữ liệu) hoặc trong các công nghệ của Chế độ 2 (hồ dữ liệu).

Cấu trúc phân tích thích ứng hoàn toàn không phù hợp với các công cụ phân tích được sử dụng và vị trí của nguồn dữ liệu, cung cấp cho người dùng quyền truy cập thống nhất, nhanh chóng, minh bạch và an toàn vào dữ liệu với bất kỳ công cụ nào họ chọn. Có ba lĩnh vực chính về kết cấu phân tích thích ứng nên được tập trung để tối đa hóa lợi ích của toàn bộ công cụ phân tích của bạn trong toàn bộ doanh nghiệp: đó là hiệu suất, sự nhanh nhẹn và bảo mật.

Hiệu suất truy vấn nâng cao

Các hệ thống phân tích kế thừa có thể chậm việc truy vấn hàng tỷ hồ sơ. Tận dụng các công nghệ tăng tốc để đảm bảo rằng khi các truy vấn chạy bên trong cấu trúc phân tích thích ứng, học máy được áp dụng để xác định đường dẫn tối ưu để đáp ứng truy vấn và để truy vấn trong tương lai nhanh hơn và ít tốn tài nguyên hơn. Tiết kiệm thời gian ở đây (hiệu suất từ ​​2 lần và nhanh hơn tới 1000 lần) sẽ giúp người dùng BI có được dữ liệu họ cần nhanh hơn, bất kể kết thúc phổ phân tích hai chiều của công cụ BI nằm ở đâu.

Phân tích nhanh cho tt cả người dùng BI & AI

BI, các nhà khoa học dữ liệu, nhóm phân tích và bất kỳ người dùng doanh nghiệp nào cần nhận được cùng một câu trả lời về bất kể công cụ họ sử dụng là gì, cho dù là PowerBI, Tableau hoặc Excel ngày nay hay công cụ mới trong tương lai. Tuy nhiên, các công cụ BI khác nhau có các phương thức ngôn ngữ truy vấn khác nhau, gây khó khăn cho việc đảm bảo người dùng doanh nghiệp nhận được câu trả lời nhất quán trên các công cụ. Bằng cách áp dụng một lớp ngữ nghĩa phổ quát của Wikipedia, các truy vấn của LINE được chuẩn hóa trong cấu trúc phân tích thích ứng. Lớp này phải hỗ trợ bất kỳ công cụ BI nào, bất kể giao thức truy cập cần thiết, cho dù MDX, SQL, JDBC, ODBC hoặc API nghỉ ngơi.

Giữ nguyên quy tắc bảo mật cho tt cả dữ liệu

Một xem xét quan trọng khi chọn hỗn hợp nền tảng phân tích là bảo mật. Các doanh nghiệp cần tìm kiếm một cách tiếp cận phổ biến để bảo tồn các chính sách bảo mật của từng nguồn dữ liệu cấu thành và hợp nhất chúng thành một khung duy nhất, kết hợp và phản ánh tất cả các chính sách dữ liệu bảo mật trên toàn doanh nghiệp.

Cấu trúc phân tích thích ứng cho hỗn hợp phân tích gắn kết

Theo Forbes, hơn 60% doanh nghiệp sử dụng hai hoặc nhiều công cụ BI và hỗn hợp này thường xuyên bao gồm cả hai phương pháp phân tích Chế độ 1 và Chế độ 2. Các tổ chức cần tìm cách gắn kết tất cả các khía cạnh của cơ sở hạ tầng phân tích của họ trong toàn doanh nghiệp mà không ảnh hưởng đến hiệu suất truy vấn, sự độ nhanh và bảo mật. Bằng cách sử dụng các loại  phân tích thích ứng, các doanh nghiệp có thể có các phân tích hai chiều tốt nhất trong tổ chức của họ với sự pha trộn lý tưởng, và cung cấp cho BI, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích một nguồn dữ liệu thật duy nhất, an toàn và có thể truy cập được.

Anh Học