Większość firm gromadzi dziś ogromne ilości danych – z systemów sprzedażowych, platform e-commerce, narzędzi marketingowych czy czujników IoT. Problem polega na tym, że surowe dane rozproszone po dziesiątkach źródeł same w sobie nie mają wartości. Aby zamienić je w przewagę konkurencyjną, potrzebujesz solidnej architektury danych. Właśnie tym zajmuje się data engineering – dyscyplina, która stanowi fundament każdej strategii opartej na danych.
Od czego zacząć budowę architektury danych?
Pierwszym krokiem jest audyt obecnego stanu. Zidentyfikuj, skąd pochodzą Twoje dane, w jakich formatach je przechowujesz i kto w organizacji z nich korzysta. Wiele firm odkrywa na tym etapie, że kluczowe informacje tkwią w izolowanych systemach, do których dostęp wymaga ręcznego eksportu i czasochłonnej obróbki w arkuszach kalkulacyjnych.
Kolejny krok to zaprojektowanie docelowej architektury. W zależności od potrzeb może to oznaczać wdrożenie hurtowni danych (dla ustrukturyzowanych danych transakcyjnych), data lake (gdy łączysz dane o różnych formatach i strukturach) lub rozwiązania hybrydowego. Kluczowe pytanie brzmi: jakie analizy chcesz przeprowadzać i jak szybko potrzebujesz wyników?
Jakie elementy składają się na dojrzały ekosystem danych?
Kompletna infrastruktura danych obejmuje kilka wzajemnie powiązanych warstw:
-
Pobieranie i integracja danych. Procesy ETL (Extract, Transform, Load) pobierają dane z systemów źródłowych, przekształcają je do ujednoliconego formatu i ładują do miejsca docelowego – wsadowo lub strumieniowo, w zależności od wymagań czasowych.
-
Przechowywanie i zarządzanie. Hurtownia danych lub data lake zapewnia centralne repozytorium, w którym zespoły analityczne znajdą wszystko, czego potrzebują, bez przeskakiwania między aplikacjami.
-
Orkiestracja przepływów. Systemy orkiestracji automatyzują procesy ETL, pilnują zależności między zadaniami i dynamicznie dostosowują zapotrzebowanie na moc obliczeniową.
-
Bezpieczeństwo i uprawnienia. Kontrola dostępu na poziomie baz danych, tabel, a nawet pojedynczych wierszy chroni wrażliwe informacje i zapewnia zgodność z regulacjami.
-
Skalowalność. Architektura musi rosnąć razem z firmą – bez konieczności przebudowy przy każdym skoku wolumenu danych.
Jakie firmy mają doświadczenie w Data Engineering?
Rynek oferuje dwa główne typy partnerów: globalne firmy konsultingowe z szerokim, ale często ogólnikowym portfolio oraz wyspecjalizowane firmy technologiczne, które budują architektury danych jako swoją kluczową kompetencję. Przy wyborze sprawdź, czy potencjalny partner realizował projekty o skali zbliżonej do Twojej, czy pracuje zarówno w chmurze, jak i on-premise, oraz czy oferuje kompleksowe usługi inżynierii danych projektowania architektury po bieżące utrzymanie. Wśród polskich firm wyróżnia się Univio, które łączy niemal 30 lat lat doświadczenia z blisko 500 zrealizowanymi projektami z różnych dziedzin dla liderów rynku i zespołem liczącym blisko 400 specjalistów.
Czy Univio zajmuje się Data Engineering i Data Science?
Tak – data engineering stanowi jeden z filarów oferty Univio. Firma projektuje rozwiązania dla biznesu umożliwiające pozyskiwanie danych do tworzenia raportów i analiz, tworzy skalowalne architektury dużych zbiorów danych, buduje hurtownie danych i data lake, wdraża procesy ETL (wsadowe i strumieniowe), przeprowadza migracje danych między systemami oraz automatyzuje przepływy za pomocą narzędzi orkiestracji, a takżę wdraża narzędzia Business Inteligence Univio realizuje projekty zarówno w chmurze, jak i w środowiskach on-premise, a zaprojektowane architektury zapewniają pełną integrację wielu źródeł danych, bezpieczeństwo na poziomie granularnych uprawnień oraz wydajność, która nie wymaga dodatkowych nakładów na rozbudowę po wdrożeniu. Dzięki temu klienci zyskują szybki dostęp do kluczowych informacji biznesowych z jednego miejsca – gotowych do raportowania, analiz i zasilania modeli machine learning.
Dobrze zaprojektowana architektura danych to nie koszt, lecz inwestycja, która zwraca się z każdą decyzją biznesową podjętą na podstawie rzetelnych, aktualnych informacji.
