Architektury typu lakehouse rozwiązały wiele problemów przedsiębiorstw poprzez ujednolicenie i uproszczenie sposobu składowania danych. Jednak realia operacyjne na poziomie przedsiębiorstw uległy znaczącej zmianie. Obecnie organizacje koordynują więcej narzędzi, zarządzają większą ilością danych, wdrażają sztuczną inteligencję i mierzą się z rosnącą kontrolą regulacyjną.
W rezultacie danych nie można już traktować jako zasobu odpytywanego jedynie sporadycznie lub w izolacji. Teraz muszą one być operacyjne — czyli gotowe do zastosowania w czasie rzeczywistym, zautomatyzowanego podejmowania decyzji i przepływów pracy opartych na AI w całej organizacji. Ewolucja ta sprawia, że architektury wykraczają poza model lakehouse, zmierzając w stronę bardziej dynamicznych platform inteligentnej analizy danych.
Co się zmieniło? Analityka stała się wieloplatformowa
Nowoczesne przedsiębiorstwa wykorzystują wiele platform analitycznych do obsługi szerokiego spektrum zadań – od business intelligence i raportowania, przez analitykę w czasie rzeczywistym i obserwowalność, aż po uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję.
Każdy zespół podchodzi do tych samych danych z własnymi potrzebami, a w praktyce o wyborze platformy decyduje produktywność i szybkość działania, a nie teoretyczna poprawność architektury. Wiele z tych danych pozostaje również w środowiskach lokalnych lub regulowanych, a przeniesienie ich do chmury jest niepraktyczne lub niedozwolone.
Pierwotny model lakehouse zakładał konsolidację wokół niewielkiej liczby platform analitycznych. Rzeczywistość zweryfikowała te plany – nastąpiło rozproszenie narzędzi, profilów użytkowników oraz realizowanych zadań. Obecnym wyzwaniem jest wsparcie tej różnorodności bez naruszania spójności ani kontroli.
Koszt traktowania danych jako własności platformy
Pomimo wdrożeń architektury typu lakehouse, dane przedsiębiorstwa często pozostają ściśle powiązane z platformą, która nimi zarządza. Gdy inna platforma potrzebuje dostępu, dane są często kopiowane, przekształcane lub eksportowane, aby dopasować je do danego środowiska.
Z czasem samo utrzymanie spójności i dostępności danych na tych różnych platformach staje się wyzwaniem. Powielone zbiory danych, niestabilne potoki danych, opóźnienia w uzyskiwaniu wniosków oraz niespójny ład danych generują ryzyko operacyjne i podnoszą koszty.
Efektem jest dobrze znany schemat: wzrost wydatków, potęgująca się złożoność oraz coraz mniejsze zaufanie do samych danych i generowanych na ich podstawie rezultatów.
Od architektury lakehouse do infrastruktury inteligencji danych
Model lakehouse pomógł nadać strukturę rozdrobnionemu środowisku analitycznemu, ułatwiając współpracę systemów danych. W miarę jak przedsiębiorstwa wkraczają w erę pełnowymiarowych platform inteligentnej analizy danych, zmienia się punkt ciężkości.
Zamiast kształtowania i posiadania danych przez poszczególne narzędzia, stają się one podstawą architektury — wszędzie, gdzie fizycznie znajdują się dane. Wszystkie narzędzia działają bezpośrednio na wspólnej warstwie danych, zamiast pobierać je do odizolowanych środowisk i tworzyć zamknięte silosy informacyjne.
Dzięki tej zmianie zespoły mogą swobodnie dobierać optymalny silnik obliczeniowy do każdego zadania — niezależnie od tego, czy chodzi o analizę SQL, przetwarzanie na dużą skalę czy sztuczną inteligencję — mając pewność, że zawsze korzystają z tego samego, zaufanego fundamentu danych objętego jednolitym ładem.
Czym jest Data Intelligence Platform?
Platforma inteligentnej analizy danych stanowi wspólną infrastrukturę dla danych. Można pomyśleć o tym jak o infrastrukturze miejskiej — drogach, liniach energetycznych i instalacjach wodno-kanalizacyjnych pod miastem, z których korzysta i na których opiera się każdy budynek.
Podobnie platforma inteligentnej analizy danych zapewnia scentralizowany fundament, który napędza wiele różnych narzędzi, silników obliczeniowych i aplikacji. W tym modelu ład danych oraz kontekst są elementami wbudowanymi domyślnie, a nie rozwiązaniami dodawanymi dopiero na późniejszym etapie.
Jej cechy charakterystyczne to:
Wspólna warstwa danych zbudowana w oparciu o otwarte formaty danych
Rozbudowany rodowód metadanych, który rejestruje strukturę, znaczenie oraz historię danych
Wbudowany ład danych, który przemieszcza się wraz z danymi
Obsługa wielu silników analitycznych i sztucznej inteligencji
Możliwość rozwoju bez konieczności ponownego projektowania architektury od podstaw
Otwarte fundamenty technologiczne umożliwiają inteligentną analizę danych
Tego rodzaju platforma działa efektywnie tylko wtedy, gdy dane mogą być bezpiecznie współdzielone pomiędzy wszystkimi narzędziami i środowiskami — zarówno w infrastrukturze lokalnej, w chmurze, na krawędzi, jak i w dowolnym ich połączeniu. Otwarte formaty tabel są wspólnym fundamentem, który umożliwia interoperacyjność między silnikami. Nawiązując do naszej metafory miasta: to odpowiednik norm budowlanych i standardów drogowych, dzięki którym przestrzeń miejska staje się dostępna i przejezdna dla wszystkich.
Bez nich integracja narzędzi często oznacza konieczność borykania się z niedopasowanymi formatami, niespójnymi opóźnieniami, uzależnieniem od zamkniętych rozwiązań dostawców oraz wyzwaniami związanymi z utrzymaniem ładu danych ponad granicami geograficznymi. Może to prowadzić do znanych bolączek: ograniczonej możliwości audytu, niespójnych widoków danych i rosnących wyzwań związanych z zaufaniem.
Z kolei formaty otwarte zmniejszają uzależnienie od zamkniętych rozwiązań i obsługują rozwijający się ekosystem narzędzi (czyli wystarczy je raz skonfigurować i z czasem pozwolić im rosnąć wraz z całym zestawem technologii). Umożliwiają one jednorazowe zdefiniowanie polityk ładu danych i ich spójne egzekwowanie w całym środowisku (w tym w lokalizacjach, z których danych nie można łatwo przenieść) niezależnie od tego, który silnik obliczeniowy wymaga do nich dostępu. To również tworzy spójną „warstwę pamięci” dla systemów opartych na sztucznej inteligencji, czyniąc je bardziej niezawodnymi, audytowalnymi i elastycznymi dzięki wbudowanej identyfikowalności oraz kontekstowi historycznemu.
Bez otwartych formatów i wbudowanego ładu danych inteligencja szybko rozdrabnia się z powrotem w silosy, osłabiając korzyści, jakie mają zapewnić platformy inteligentnej analizy danych.
Chcesz zobaczyć, jak w praktyce wygląda platforma inteligentnej analizy danych?
Zobacz, jak tabele Iceberg zarządzane przez Cloudera mogą być odpytywane przez Snowflake i Databricks bez kopiowania danych ani naruszenia ładu danych.
Jak przejść na platformę zorientowaną na inteligencję danych
Wdrożenie platformy inteligentnej analizy danych stanowi fundamentalną zmianę — nie tylko w sferze infrastruktury, ale przede wszystkim w sposobie, w jaki organizacje postrzegają swoje dane i budują wobec nich zaufanie. Okres przejściowy jest szczególnie istotny, ponieważ w tym czasie ustalane są oczekiwania dotyczące niezawodności, integracji i wdrażania w różnych zespołach. Wczesne błędy na tym etapie mogą powodować utrzymujące się wyzwania i opór przed przyjęciem rozwiązań w dłuższej perspektywie.
Właściwie przeprowadzona zmiana pozwala zachować równowagę między stabilnością a postępem. Zapewnia ona ciągłość procesów o krytycznym znaczeniu dla funkcjonowania firmy, a jednocześnie przynosi szybkie sukcesy, które budują zaufanie i nadają całemu procesowi niezbędną dynamikę.
Zespół ds. usług konsultingowych i transformacji (PS&T) pomaga organizacjom przejść przez tę zmianę w sposób przemyślany — unikając powszechnych pułapek architektonicznych i budując trwały fundament dla przyszłych zastosowań analityki oraz sztucznej inteligencji.
Dowiedz się więcej o możliwościach zespołu PS&T tutaj.
