Ett data lakehouse kanske låter som ett skönt smultronställe där man tillbringar semestern, men istället kan det vara nyckeln till att bli mer effektiv och få nöjdare kunder.
Då företag genererar och lagrar mer och mer data varje år så har det blivit en konstant utmaning att klura ut hur man skapar mest värde med all den information man har. En undersökning visar att 95 procent av de företag som svarade på enkäten har upptäckt att de behöver hantera sina ostrukturerade data. För att göra detta så har enklare system förvandlats till stora datalager, datasjöar och nu även data lakehouses (en sammanslagning av engelskans ”data warehouse” och "data lake”). Men vad är ett data lakehouse egentligen?
Det är på detta vis som företag kan hantera enorma mängder data för att göra det möjligt att agera på dessa – och snabbt. Och i takt med att CIO:er försöker konsolidera program, strömlinjeforma arbetsflöden och blir mer effektiva så kan data lakehouses göra stor skillnad på slutresultatet.
Dataarkitektur utvecklas hela tiden och er datastrategi måste följa denna utveckling. I en värld där data bestämmer hur snabbt affärer görs så kan ett data lakehouse hjälpa er framtidssäkra era omvärldsanalyser samt era initiativ för AI, personalisering och automatisering. Med ett data lakehouse kan ni bli mer effektiva och sänka era kostnader, utan att tumma på innovation.
Vi visar dig hur den här teknologin kan hjälpa er organisation riva stuprör och silor för att kunna bli mer effektiva.
Vad är ett data lakehouse?
Låt oss först titta på hur utvecklingen ledde dit:
Ett datalager är en förvaringsplats för data och innehåller stora mängder information som redan har bearbetats.
En datasjö är också en förvaringsplats, fast för data som inte har bearbetats än. Dessa råa data kan bearbetas och användas för att uppfylla särskilda behov – vilket innebär att de är mer flexibla i hur de används.
Ett data lakehouse kombinerar de bästa delarna med datalager och datasjöar, samtidigt som det saknar många av nackdelarna med dessa. Detta gör det mycket lättare och snabbare för företag att utvinna insikter från alla sina data, oavsett i vilket format de är i och i vilka volymer.
Traditionellt sett har datalager varit väldigt bra för att göra omvärldsanalyser baserat på strukturerade data (såsom organiserat innehåll som tabeller med siffror). Men med datalager har det varit nödvändigt att ha tidskrävande ETL-verktyg (Extract, Transform, Load, eller Extrahering, Transformering och Inläsning på svenska) för att importera data från andra system.
Datasjöar skapades för att samla in den enorma mängd ostrukturerade data som finns och som företag kan tänkas vilja använda någon gång. Detta kan vara oorganiserade data som exempelvis inlägg på sociala medier, loggar från sensorer eller koordinater för där användaren befann sig. Men att utvinna användbara insikter från dessa kräver ofta kostsamma resurser och kan medföra utmaningar för både säkerhet och efterlevnad av regelverk för dataskydd.
Detta tar oss tillbaka till frågan om vad ett data lakehouse egentligen är. Ett data lakehouse tar bort avdelningen mellan sjöar och lager och förenar datasjöarnas billiga och flexibla förvaring med datalagers styrning, schema och datahantering.
Vissa data lakehouses kan till och med gynnas av ”zero copy-principen” som låter en kringgå behovet av att kopiera data och användningen av bökiga ETL-verktyg. Resultatet blir att man behöver lägga mindre tid, mindre energi och mindre pengar, samt mindre fördröjning. Ni får alltså insikter snabbare och kan även snabbare skapa värde utifrån dessa.
Varför behöver man ett data lakehouse nu?
Företag måste hantera den växande volymen av kunddata. Flera tusentals terabyte data genereras genom hundratusentals interaktioner varje dag. Det är kanske föga förvånande att företag har valt att investera i diverse lösningar för att hänga med. I dag används i genomsnitt 976 olika program och appar för att spåra kunder.
Men alla dessa appar kan leda till datasilor. Då får man 976 olika bilder av samma kund när man egentligen vill ha en enda och enhetlig bild.
Det är precis detta problem som ett data lakehouse löser genom att ge den flexibilitet och skalbarhet som CIO:er behöver för att hantera alla dessa data, och strukturen och schemat som behövs för att hålla allt organiserat.
Det här är inte heller bara tomt prat. Data lakehouses kan ha stor påverkan på företagets slutresultat, motverka silor och göra den dagliga driften mer effektiv. Alla företag letar efter sätt att få ut sina produkter på marknaden snabbare samt skapa mer värde för sina kunder. Med ett data lakehouse kan du lyckas med både och.
Det bästa av allt är att data lakehouses kan hjälpa er sänka era kostnader, minska mängden eftersläpande arbete och bli mer effektiva – det hjälper er att göra mer med mindre. Genom att skilja på databearbetning och datalagring låter de företag enkelt lägga till mer lagring utan att behöva förbättra bearbetningen.
Detta är ett mycket kostnadseffektivt sätt att utöka sina analytiska satsningar eftersom kostnaden för lagringen av data förblir låg.
Mina befintliga datalösningar då?
Ni kan behålla era befintliga lösningar. Man behöver inte riva och bygga nytt när man bestämt sig för att använda ett data lakehouse.
Data lakehouses har öppna dataprotokoll som gör att de enkelt går att integrera med era gamla system, oavsett om detta är verktyg för omvärldsanalys, era egna AI-modeller eller något annat. Ni kan sen börja fasa ut förlegade verktyg som kräver mycket tid, resurser och underhåll.
Precis som med all annan kraftfull teknik så bör ett data lakehouse anpassas efter företagets föränderliga behov – inte begränsa er.
Hur är det med säkerhet och efterlevnad?
Med rätt data lakehouse kan företag drastiskt förenkla dataförvaltningen och efterlevnaden utan att sätta käppar i hjulen för innovation. Detta har varit något som många it-chefer och företagsledare har varit oroliga för.
Data lakehouses kan konsolidera flera system för datahantering till en enda plattform och därmed minska mängden data som ligger utspridd i olika system. Detta innebär också att era data passerar färre personer, vilket ger er mer kontroll över säkerheten, behörighetsnivåer med mera – tack vare det standardiserade öppna schemat som lakehouses har.
Hur ser det ut i praktiken? CIO:er och it-chefer kan implementera rollbaserad åtkomst så att marknadsföringsteamet endast har tillgång till segmenteringsdata, e-handelsteamet endast har tillgång till orderdata och så vidare. De kan även granska vem som begär ut data från ett lakehouse, från var de gör det och vilka roller de har.
Tänk dig att du kan använda data för att omedelbart förbättra driften och processerna i samtliga av verksamhetens områden. Till exempel:
Kundservice: Ni kan automatisera proaktiva notiser som låter samtliga kundservicemedarbetare (från de på kontaktcentret till de ute i fält) att snabbt ingripa och kontakta kunderna om det uppstått en försening i leveranskedjan eller om något återkallats. Detta resulterar snabbare lösta ärenden och nöjdare kunder.
Försäljning: Ni kan ge vägledning i realtid via telefon- eller videosamtal med kunderna. Säljarna kan skräddarsy samtalen efter vilka andra produktsidor som kunden har besökt på hemsidan.
Vad är ett data lakehouse? Det är ett sätt för er att integrera era data från samtliga steg i kundupplevelsen. Det är mer flexibelt än gamla metoder för bearbetning av data och låter er anpassa hur era olika team får tillgång till och använder era kunddata.
Om ni är på jakt efter ett bra sätt att göra mer med mindre och förbättra kundrelationerna så kan ett data lakehouse hjälpa er med detta.
Vi visar dig hur den här teknologin kan hjälpa er organisation riva stuprör och silor för att kunna bli mer effektiva.
