Hva er en dataplattform, og trenger din virksomhet en?
En dataplattform samler, strukturerer og tilgjengeliggjør data på tvers av organisasjonen. Her forklarer vi hva det innebærer, og hvordan du vet om virksomheten din er klar.
De fleste virksomheter har mer data enn noen gang. Utfordringen er sjelden mengden, men at dataen lever i siloer: CRM-systemet snakker ikke med ERP-et, markedsavdelingen bruker egne regneark, og ledelsen får rapporter som er utdaterte før de er ferdige.
En dataplattform løser dette. Men hva er det egentlig, og når gir det mening å investere i en?
Kort forklart
En dataplattform er infrastrukturen som samler data fra ulike kilder, strukturerer den, og gjør den tilgjengelig for analyse, rapportering og maskinlæring. Tenk på det som et fundament: uten det kan du fortsatt bygge, men hvert nytt tiltak blir vanskeligere og dyrere.
I praksis handler det om tre ting:
- Innhenting: Data hentes fra kildesystemer (databaser, API-er, filer, strømmer) og flyttes til en sentral lagringsløsning.
- Strukturering: Rå data vaskes, transformeres og organiseres slik at den er konsistent og pålitelig.
- Tilgjengeliggjøring: Data gjøres tilgjengelig for de som trenger den, enten det er analytikere, dataforskere eller forretningsbrukere.
Datalager, data lake eller lakehouse?
Disse begrepene dukker opp overalt, og det kan være forvirrende. Her er den korte versjonen:
Datalager (data warehouse) er optimalisert for strukturerte data og raske spørringer. Godt egnet for rapportering og BI. Snowflake, BigQuery og Azure Synapse er typiske valg.
Data lake lagrer data i råformat, både strukturert og ustrukturert. Gir mer fleksibilitet, men krever mer disiplin for å unngå at det blir et “data swamp”. Bygges gjerne på objektlagring som S3 eller Azure Data Lake Storage.
Lakehouse kombinerer det beste fra begge: fleksibiliteten til et data lake med ytelsen og strukturen til et datalager. Delta Lake, Apache Iceberg og Apache Hudi er teknologiene som gjør dette mulig.
Hvilket alternativ som passer best avhenger av hva dere faktisk trenger. En virksomhet som primært trenger dashboards og rapporter kan klare seg med et datalager. Har dere behov for maskinlæring og avansert analyse, er et lakehouse ofte riktig valg.
Når er det på tide?
Det finnes noen tydelige tegn på at virksomheten deres har vokst forbi ad hoc-løsninger:
- Rapporter tar for lang tid. Hvis noen bruker dager på å sette sammen månedlige rapporter fra ulike systemer, mangler dere en automatisert pipeline.
- Ingen stoler på tallene. Ulike avdelinger har ulike versjoner av “sannheten”. Salg rapporterer et tall, finans et annet.
- Dere vil bruke AI, men dataen er ikke klar. Maskinlæringsmodeller er bare så gode som dataen de trenes på. Uten en ryddig dataplattform er AI-prosjekter dømt til å skuffe.
- Integrasjoner er smertefulle. Hvert nytt system krever skreddersydde integrasjoner som er skjøre og dyre å vedlikeholde.
Hva koster det?
Det varierer mye, men det er viktig å forstå at en dataplattform ikke trenger å være et stort, dyrt prosjekt fra dag én. Vi anbefaler en iterativ tilnærming:
- Start med de viktigste datakildene og de mest presserende behovene.
- Bygg et fundament som kan skalere.
- Utvid etter hvert som behovene vokser.
Skybaserte plattformer gjør dette lettere enn noen gang. Dere betaler for det dere bruker, og kan skalere opp og ned etter behov.
Hva Snowcell gjør
Vi hjelper virksomheter med hele prosessen: fra kartlegging av nåsituasjonen og valg av arkitektur, til bygging av pipelines og opplæring av teamet. Vi har egne skyplattformer og jobber med alle de store skyleverandørene.
Trenger dere hjelp med å komme i gang, eller har dere et eksisterende oppsett som trenger en oppgradering? Ta kontakt for en uforpliktende samtale.