Data on yksi keskeisimmistä päätöksenteon, toiminnan ja kilpailukyvyn peruspilareista. Samalla sen hallinta on muuttunut entistä monimutkaisemmaksi: sen ympärille rakentuvat niin ennusteet, toiminnan optimointi kuin enenevissä määrin myös erilaiset automaatio- ja tekoälyratkaisut.
Moni organisaatio törmää samoihin peruskysymyksiin: kuinka paljon ratkaisujen taustalla pyörivää infrastruktuuria kannattaa rakentaa itse, ja milloin on järkevämpi tukeutua valmisratkaisuihin? Minkälainen arkkitehtuuri tukee kasvua ja muuttuvia tarpeita mahdollisimman pitkälle tulevaisuuteen?
Tässä artikkelissa avaamme, mitä päätöksenteossa on hyvä ottaa huomioon – ja esittelemme lakehouse-toteutusmalliamme yhtenä varteenotettavana vaihtoehtona.
Data-arkkitehtuuriin liittyvät kysymykset ovat sekä käytännöllisiä että strategisia. Dataputket, varastointimallit ja käsittelyratkaisut määrittävät täysin keskeisiä teemoja kuten toiminnan tehokkuutta ja turvallisuutta, kykyä reagoida muutoksiin sekä päätöksenteon luotettavuuteen.
Usein datainfrastruktuuri kasvaa pala palalta: yksi järjestelmä rakennetaan yhdelle tarpeelle, toinen toiselle ja kolmas laastaroimaan edellisten puutteita. Lopputuloksena syntyy helposti vaikeasti hallittava sekamelska, jonka kehittäminen on vuosi vuodelta haastavampaa.
Samaan aikaan vaatimukset datan hyödyntämisen suhteen kasvavat jatkuvasti. Ratkaisujen halutaan olevan tehokkaita, reaaliaikaisia ja valmiita kehittyneemmän analytiikan ja tekoälyn hyödynnettäväksi. Tämä on usein ristiriidassa sen kanssa, että datan käsittelyä ei olla monessa organisaatiossa ajateltu alusta asti näin laajasta näkökulmasta. Usein data kulkee useiden putkien kautta, muuntuu matkan varrella ja päätyy eri näkymiin eri logiikoilla.
Datan järjestämiseen ja hyödyntämiseen on karkeasti kolme vaihtoehtoa: perinteinen data warehouse, data lake ja näitä yhdistävä data lakehouse.
Lyhyesti selitettynä:
Data warehouse on nimensä mukaisesti kuin tarkkaan järjestetty varasto. Sinne viedään vain valmiiksi käsiteltyä ja yhtenäiseen muotoon muokattua dataa. Se on omimmillaan sellaisissa käyttötapauksissa, jossa ison toimijan (Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake) tarjoama "kaikki yhden katon alta" -tyyppinen ratkaisu istuu käyttötarpeeseen. Warehouse loistaa tyypillisesti silloin, dataa käytetään pääasiallisesti raportointiin ja samanmuotoisiin analyyseihin. Plussana on luotettavuus ja selkeä rakenne. Miinuksena se, että muutosten tekeminen voi olla hidasta ja kallista.
Data lake on puolestaan kuin syvä allas, johon dataa voi kaataa sellaisenaan ilman etukäteismuokkausta. Tämä tekee sen käytöstä joustavaa erityisesti silloin, kun dataa halutaan hyödyntää monella eri tavalla esimerkiksi tutkimuskäytössä. Haasteena on kuitenkin se, että ilman selkeää rakennemallia oikean tiedon löytäminen voi olla vaikeaa, ja kokonaisuus voi muuttua nopeasti sekavaksi.
Data lakehouse pyrkii yhdistämään kahden edellisen parhaat puolet: dataa voidaan tallentaa joustavasti vaihtelevissa muodoissa data laken tavoin, mutta tämä pyritään yhdistämään warehousen parhaisiin puoliin: rakenteeseen, hallittavuuteen ja helppoon käsittelyyn. Käytännössä tämä mahdollistaa sen, että sama data on yhdenmukaisena lähteenä niin raportoinnille, analytiikalle kuin tekoälyratkaisuille ilman turhaa kopiointia ja siirtelyä. Siksi käytämme omissa projekteissamme lakehouse-lähestymistapaa silloin, kun infrastruktuuri on järkevää rakentaa itse.
Rakentaessamme datainfrastruktuurin ratkaisuja vastaamme aina todellisiin liiketoiminnan haasteisiin – siihen, kuinka hyvin se palvelee arjen päätöksentekoa, analytiikkaa ja ennakointia. Datapohjan on oltava selkeä, hallittava ja luotettava, mutta samalla riittävän joustava muuttuvien tarpeiden ja kehittyvän teknologian näkökulmasta.
Valinnanvapaus on myös yksi keskeisistä syistä, miksi olemme omissa ratkaisuissamme päätyneet lakehouse-malliin: se ei sido arkkitehtuuria yhteen muottiin tai toimintamalliin, vaan mahdollistaa esimerkiksi uusien AI-sovellusten rakentamisen sen päälle suoraviivaisesti. Siksi koemme sen olevan filosofisesti lähimpänä nykyaikaisen liiketoiminnan realiteetteja, joissa erilaisiin mahdollisuuksiin on pystyttävä reagoimaan mahdollisimman ketterästi.
Data-arkkitehtuuri ei ole enää monissakaan yrityksissä pelkkä tekninen tukirakenne, vaan osa liiketoiminnan strategista ydintä. Siksi se kannattaa toteuttaa teknologiakumppanin kanssa, joka ymmärtää miten ratkaisu kytkeytyy osaksi koko digitaalista ekosysteemiä – nyt ja tulevaisuudessa.
Ovatko data-arkkitehtuuriin liittyvät kysymykset yrityksessäsi ajankohtaisia? Ota yhteyttä – asiantuntijamme auttavat sinua kartoittamaan parhaat etenemisvaihtoehdot.
