Wiele firm na całym świecie decyduje się na wdrożenie zaawansowanych, opartych na IT rozwiązań biznesowych, aby zwiększyć swoją efektywność. Big Data Analytics może znacząco zwiększyć Twoją sprzedaż, pozytywnie wpłynąć na user experience, a nawet obniżyć koszty prowadzenia firmy (dzięki automatyzacji procesów). Dowiedz się, co musisz wiedzieć, zanim zaczniesz budować własną Big Data Architecture.
Tworzenie Big Data Architecture dla biznesu nigdy nie jest proste
Jednak Big Data Analytics może zdziałać cuda dla Twojej firmy – to nie ulega wątpliwości. Ale jak zacząć budowę? Jakie są najważniejsze komponenty tej architektury? Jakich narzędzi będziesz potrzebować i jak zapewnić, że Twoja Big Data Architecture będzie wystarczająco dobra, by rozwiązywać problemy biznesowe?
Dlaczego warto rozważyć budowę Big Data Architecture w organizacji?
Potrzebujesz Big Data Architecture, jeśli chcesz korzystać z Big Data Analytics. Możesz zainstalować systemy i narzędzia Big Data w on-premises data centres – to tradycyjne podejście – lub zdecydować się na Big Data As a Service i polegać na cloud solution provider, który zapewni dostęp do platform i narzędzi przechowywanych w chmurze. Jeśli chcesz czerpać korzyści z Big Data, prędzej czy później będziesz musiał zainwestować w odpowiednią infrastrukturę, ponieważ architektura stworzona do obsługi Big Data jest dość złożona. Bez niej nie będziesz tak elastyczny jak firmy, które już ten krok wykonały. W naszych artykułach wielokrotnie wspominaliśmy, jak Big Data Analytics może być stosowane w marketingu i innych obszarach biznesu. Rozwój własnej Big Data Architecture to ogromna zmiana dla firmy, ale uczyni ją dojrzalszą i bardziej elastyczną.
Big Data analytics architecture – komponenty
Jeśli zrobisz mały research, szybko zauważysz, że opis komponentów Big Data architecture różni się w zależności od autora. Po analizie można jednak zgodzić się, że taka architektura składa się zarówno z warstw, jak i procesów. Po co ją budujemy? Odpowiedź brzmi: „Aby wykorzystać big data analytics”. Big Data architecture powinna wspierać przejście od pozyskiwania danych z wielu źródeł, przez uzyskiwanie business insights, aż po generowanie raportów dla użytkowników nietechnicznych.
Warstwy Big Data Architecture
W każdej Big Data Architecture wyróżniamy cztery główne warstwy:
- Sources Layer – nie ma raportów bez danych, dlatego dobre źródła danych są kluczowe. Informacje w czasie rzeczywistym lub batch, w różnych formatach, napływają z wielu źródeł (CRMs, IoT devices, applications, websites itd.) w organizacjach na całym świecie. Ta warstwa radzi sobie z dużą ilością zróżnicowanych danych.
- Storage Layer – odbieranie danych to jedno, ale ich przechowywanie to inna sprawa. Dane w różnych formatach powinny być odpowiednio przechowywane lub modyfikowane, jeśli wymaga tego wybrane analytics software.
- Analysis Layer – specjalna warstwa współpracuje z storage layer, aby uzyskać dokładne dane i wygenerować business insights. Do analizy big data potrzebne są różne narzędzia, zwłaszcza do analizy unstructured data.
- Transformation Layer – na tej warstwie odbywa się aktywne przetwarzanie analityczne Big Data. Dane są transformowane i czyszczone (usuwanie błędów, konwersja, zmiana formatu itd.).
- Data Visualization Layer – po analizie powstają insights. Ta warstwa nazywana jest też report lub BI (business intelligence) layer. Można generować różne typy outputów – inne dla automatyzacji procesów, inne dla użytkowników. Do wizualizacji danych służą narzędzia Business Intelligence.
Poza warstwami, w dobrze zaprojektowanej Big Data Architecture powinno się realizować kilka kluczowych procesów.
Big Data Architecture Layers – główne procesy
Aby wykorzystać Big Data Analytics, musisz mieć narzędzia do planowania i realizacji wielu procesów. Oto najważniejsze z nich:
- Data Ingestion – pierwszy proces w cyklu życia danych w firmie. Dane napływają z wielu źródeł (IoT devices, applications, chatbots itd.). Na tym etapie dane są kategoryzowane, co zapewnia płynny przepływ do kolejnych warstw architektury.
- Data Processing – przetwarzanie danych (poprzedzone cleaningiem) to złożony proces. Można wyróżnić batch processing (przetwarzanie danych zebranych w czasie) i real-time processing (przetwarzanie na bieżąco). Real-time processing zyskuje na popularności, bo pozwala szybko uzyskać wyniki.
- Systems Management – budowa dobrej Big Data Architecture wymaga zaawansowanego software i narzędzi. Systemy te muszą być stale monitorowane przez data science team, by zapewnić wiarygodne business insights.
- Big Data Governance – dla organizacji przetwarzających dużo wrażliwych danych compliance jest priorytetem. Każda architektura powinna zawierać mechanizmy ochrony prywatności i bezpieczeństwa danych. Istnieją specjalistyczne narzędzia, np. dla środowiska Hadoop. Compliance i data security mogą być też zapewnione przez zewnętrznego dostawcę usług. Polityka compliance musi działać na każdym etapie cyklu życia informacji.
To najważniejsze rzeczy, które musisz wiedzieć o Big Data Architecture – ale jak ją zbudować?
Jak zbudować efektywną Big Data Architecture dla firmy?
Tworząc efektywną Big Data Architecture, postępuj jak przy każdym projekcie IT. To wyzwanie, ale staranne planowanie pomoże przejść przez cały proces. Współpraca z data science team, ekspertami i zewnętrznymi doradcami pozwoli zdefiniować strategię i przygotować się do wdrożenia.
- Zdefiniuj problem
Zanim zaczniesz projekt, zastanów się, jaki problem mają rozwiązać big data analytics i big data architecture. Czy są alternatywy? Upewnij się, że korzyści przewyższą koszty i nakład pracy. Jeśli jesteś pewien, że Big Data Architecture rozwiąże problem i uczyni firmę dojrzalszą, zaplanuj całą operację. - Wybierz dostawców oprogramowania i usług
Nie musisz robić wszystkiego samodzielnie. Pozwól data scientists wybrać preferowane narzędzia. Jeśli potrzebują wsparcia lub dodatkowych zasobów, rozważ staff augmentation. - Zadbaj o szczegóły techniczne
Deployment może być on-premises lub w chmurze (cloud-based solutions), co daje większą elastyczność i niższe koszty. W przypadku on-premises musisz znać wymagania pojemnościowe i mieć rozwiązania disaster recovery. Wszystko omów z ekspertami.
Jeśli nie masz pewności, że samodzielnie budujesz wydajną architekturę dużych zbiorów danych, skontaktuj się z nami. Chętnie Ci pomożemy.
Mikrousługi w inżynierii danych: rozbijanie monolitu.
