Datavarehus er avgjørende for å gjøre kloke forretningsbeslutninger basert på data. Men når det gjelder å velge riktig datavarehusløsning kan det være utfordrende å navigere mellom alle alternativene som er tilgjengelige. I denne artikkelen vil vi ta for oss hvilke faktorer virksomheter burde tenke på når de skal velge datavarehusløsning og se på noen av de mest kjente løsningene som finnes i dag.
Før vi går løs på det gir vi en kort oppsummering av hva et datavarehus er og hvorfor en moderne virksomhet trenger det.
Et datavarehus er en sentralisert lagringsplass for data fra forskjellige kilder. Disse dataene blir deretter brukt til å drive bedriftens analyser, rapportering og beslutninger. Et datavarehus er designet for å håndtere store mengder data fra forskjellige kilder og gjøre det enklere å analysere og trekke ut meningsfull innsikt fra dataene.
De fleste bedrifter samler inn store mengder data. Disse dataene kan gi viktig innsikt om kundene, markedet og virksomhetens ytelse. Det kan imidlertid være vanskelig å håndtere og analysere disse dataene på en effektiv måte. Her kommer datavarehuset inn i bildet. Ved å samle alle dataene på ett sted kan virksomheten analysere dataene på en mer strukturert måte og dermed få en bedre forståelse for virksomheten som helhet og kunne bruke dataene i beslutningsprosesser.
Det er ingen tvil om at de fleste virksomheter i dag trenger et datavarehus og helst et som lever i skyen. Gartner rapporterte i 2021 at innen 2023 vil 75% av databaser være skybaserte (Gartner). Flere av de store teknologileverandørene tilbyr løsninger for datavarehus med ulike fordeler og ulemper. Men hvordan vet du hvilken leverandør du burde gå for? Skal du velge datavarehus fra for eksempel Google, Microsoft eller Amazon? Det er flere ulike faktorer man bør ta med i beslutningen som avhenger av blant annet av forretningsbehov, selskapsstørrelse, hvordan IT-miljøet ditt ser ut og hvordan datastyringen skal foregå.
Vi har listet opp noen av de viktigste faktorene å tenke på her:
Virksomheten bør først og fremst vurdere formålet med datavarehuset og de ulike behovene virksomheten har. Er det behov for å lagre store mengder data for analytiske formål? Er det behov for sanntidsdata eller kan man jobbe med batch-behandling? Det er også viktig å definere hva slags data som skal lagres. Dette inkluderer å identifisere relevante datakilder, datastrukturer og spørsmål som skal besvares av datavarehuset. Ved å ta stilling til de konkrete behovene til virksomheten vil man ha bedre forutsetninger for å velge en løsning som faktisk leverer verdi og løser forretningsbehov.
Vurder det nåværende IT-økosystemet til virksomheten, inkludert eksisterende systemer og verktøy, og sørg for at datavarehuset kan integreres med det eksisterende miljøet på en effektiv måte. I de fleste tilfeller vil man kunne integrere datavarehuset med resten av virksomheten uavhengig av systemleverandører. Likevel, hvis du for eksempel har en IT-infrastruktur som i stor grad består av Azure-produkter vil det være enklere å integrere Azure Synapse datavarehus med disse. På samme måte vil det være mer sømløst å integrere BigQuery datavarehusløsning om du allerede bruker Google Cloud og andre Google-produkter. I alle tilfeller vil vi anbefale å hele tiden vurdere valgene opp mot virksomhetens forretningsbehov og velge den løsningen som best mulig dekker disse behovene.
Prisingen av en datavarehusløsning kan variere fra leverandør til leverandør og avhenger av faktorer som lagringskapasitet, databehandlingskraft og dataoverføring. Det er viktig å velge en prismodell som passer for virksomhetens spesifikke behov og budsjett. En vanlig prismodell er “pay-as-you-go”, hvor kunden betaler for den faktiske databruken enten målt i gigabyte eller terabyte med lagret eller prosessert data. Dette kan være en fleksibel og kostnadseffektiv modell for mindre virksomheter eller prosjekter som ikke krever store datamengder. En annen modell er en fast månedlig avgift basert på bruken av tjenesten, uavhengig av datamengden. Dette kan være en god løsning for større virksomheter som har en mer forutsigbar bruk av datavarehuset og som ønsker en fast kostnad å forholde seg til. Noen leverandører tilbyr også en kombinasjon av disse modellene.
I dag har alle de store leverandørene av datavarehus veldig god funksjonalitet når det kommer til datasikkerhet. Det er likevel en kritisk faktor som man må ta stilling til og sørge for at løsningen har de nødvendige sikkerhetsfunksjonene på plass som kryptering, autentisering og tilgangskontroll. Selv om alle løsningene tar sikkerhet på største alvor, finnes det tekniske forskjeller man må ta med i vurderingen.
Du burde vurdere hvor raskt du trenger tilgang til dataene dine. Dette handler om hvor fort spørringene kan kjøres og hvordan du opprettholder hastigheten i perioder med høy etterspørsel. Ytelse og skalerbarhet er nært knyttet sammen. Ytelsen vil øke når du skalerer opp størrelsen på datavarehuset ditt eller manuelt legger til ekstra noder.
Mens sanntidsanalyse er avgjørende for noen forretningsbehov og for noen virksomheter, krever de fleste analyser ikke sanntidsdata eller umiddelbar innsikt. Når du besvarer spørsmål som "hva er årsaken til at brukerne slutter å bruke tjenesten vår?" eller "hvordan beveger folk seg fra appen vår til nettstedet vårt?", er det greit å få tilgang til dataene med en liten forsinkelse. Dataene dine endrer seg ikke så mye fra minutt til minutt og evnen din til å følge større trender vil ikke bli påvirket.
Igjen, vurderingene og avveiningene må knyttes til de forretningsbehovene som virksomheten din har.
Velg en datavarehusløsning som kan skalere etter behov. Det kan være at datavolumene øker raskt og da må datavarehuset være i stand til å håndtere den økte datamengden. Dette inkluderer muligheten til å legge til lagringskapasitet og databehandlingskraft etter hvert som behovene øker. En lite skalerbar løsning kan resultere i tap av data, lengre ventetider og nedsatt produktivitet. Ved å velge en skalerbar datavarehusløsning kan virksomheten håndtere både nåværende og fremtidige krav til datamengder, datalagringskapasitet og ytelse. Alle løsningene nevnt i denne artikkelen har god funksjonalitet når det kommer til skalerbarhet.
BigQuery er en skybasert datavarehusløsning levert av Google som raskt kan håndtere store mengder data opp til tera- og petabytes. Den lagrer dataene i kolonner, noe som gjør løsningen egnet for komplekse aggregasjoner over store datamengder. Den er også fullt skalerbar og pålitelig, og har en rekke funksjoner for forretningsinnsikt som hjelper virksomheter med å skape verdi fra dataene. For å utnytte BigQuery's analysefunksjoner på best mulig måte trenger man imidlertid god kjennskap til SQL-språket, slik som med de fleste datavarehusløsninger.
BigQuery kan takle tunge operasjoner takket være separasjon av databehandlings- og lagringslag, og er derfor en egnet løsning for selskaper som prioriterer datatilgjengelighet over datakonsistens.
Azure Synapse er en skybasert datavarehusløsning fra Microsoft som kombinerer dataintegrasjon, datalagring og analysering. Løsningen er også svært skalerbar og egnet for datalagring med store datatabeller på grunn av distribuert databehandling. Den bruker “massiv parallel processing” (MPP) som lar brukerne kjøre komplekse dataspørringer med høyt volum over flere noder i lynrask hastighet. Løsningen er et godt valg for bedrifter som allerede bruker Microsoft-systemer, men kan være vanskeligere og mer tidkrevende å integrere med ikke-Microsoft-systemer enn andre datavarehus.
I motsetning til Azure SQL DB er Azure Synapse designet for “online analytical processing” (OLAP), noe som gjør den egnet for å behandle enorme datasett i sanntid. Løsningen prioriterer analytisk tilgjengelighet over datakonsistens. Hvis datavarehuset ditt inneholder 1 TB data eller mer bør du vurdere å velge Azure Synapse over Azure SQL DB.
Amazon sin datavarehusløsning er i likhet med de andre løsningene høyt skalerbar og kan lagre en virtuelt ubegrenset mengde data (opp til en petabyte eller mer). Den tilbyr en rekke verktøy basert på SQL, forretningsapplikasjoner og alternativer for klyngestyring. I tillegg finnes det et omfattende økosystem av tredjepartsløsninger som kan integreres med Redshift slik at den i praksis kan utvides i det uendelige.
Men, i motsetning til noen av de andre løsningene som er nevnt har ikke Redshift helt separerte databehandlings- og lagringslag, noe som betyr at hyppige skriveoperasjoner kan påvirke ytelsen til analytiske spørringer.
Totalt sett tilbyr Redshift utmerket radvis konsistens, noe som gjør den til et godt valg for organisasjoner som stiller høye krav til datakonsistens, for eksempel innen banksektoren. Men for organisasjoner som trenger å utføre mange skrive- og prosesseringsoperasjoner samtidig kan det finnes bedre alternativer enn Redshift.
Snowflake er et plattformuavhengig datavarehus som tilbyr datalagring, prosessering og analyse på en veldig fleksibel og enkel måte. Snowflake er en SaaS-plattform (Software as a service) som gjør at implementeringen av løsningen er relativt enkel og rask, og krever få ressurser som gir en lavere implementeringskost. Takket være separasjonen av databehandling og lagring kan store datamengder behandles parallelt for rask og skalerbar innsikt.
Når det gjelder avveiningen mellom konsistens og tilgjengelighet, ligger Snowflake et sted mellom BigQuery og Redshift, noe som gjør løsningen populær blant mellomstore selskaper som ikke trenger å utføre store volum av skriving og behandling av data eller krever absolutt konsistens på høye datavolumer. Snowflake har imidlertid enkel integrasjon med tredjeparts verktøy og utvidelser for å hjelpe virksomheter med å optimalisere ytelsen og arbeidsflyten.
Alle datavarehusløsningene ovenfor er gode valg for å dekke behovene for datalagring. Likevel har alle sine styrker og svakheter. Hvilket datavarehus du velger avhenger av flere faktorer, og anbefalingen vil alltid være å knytte valg av løsning til din virksomhets forretningsbehov. Uansett hvilken løsning du velger er det helt sikkert at datavarehus spiller en avgjørende rolle i dagens virksomheter. Axaz har erfaring og kompetanse på alle løsningene nevnt over og bistår virksomheter med valg av løsning, implementering og forvaltning.
Axaz er en proaktiv partner som hjelper selskaper med å bli datadrevet, endringsdyktig og klare for å utnytte fremtidens muligheter. Axaz sine tjenester gir virksomheter konkurransefortrinn gjennom kontinuerlig utvikling og innovasjon. Med Axaz som partner kan du kontinuerlig og enkelt formidle dine behov, så vil vi anbefale løsninger uten at du trenger spesialisert ekspertise for å oversette dem.
Fagartikler, nyheter og annet innhold fra Axaz rett i din innboks, én gang i måneden. Skriv inn mailen under for å melde deg på!
