Dataopslag
4 onmisbare bronnen
Meer weten over data management? Download ‘Alles over DATA & AI – Update’
Meer achtergronden? Download deze boeken op ICT boekensite
Hulp of advies nodig? Deze data storage experts staan voor je klaar!
Op de hoogte blijven? Schrijf je in voor de ICT nieuwsbrief
Wat is dataopslag?
Wat is dataopslag?
Dataopslag of data storage speelt een rol bij iedere applicatie die gebruikt maakt van data. Bij veel van deze applicaties en de andere IT toepassingen die je gebruikt, heb je geen keuze waar je data opgeslagen wordt. De aanbieder van de toepassing bepaalt dat voor je, zoals bij cloudoplossingen, banktransacties, social media of webshops. Bij je eigen data en applicaties kan je wel zelf bepalen waar je data opgeslagen wordt. Qua locatie heb je drie mogelijkheden: lokaal, in de cloud en een mengvorm dan beide.
Effectieve dataopslag zorgt voor snelle, betrouwbare toegang tot informatie, verbetert je operationele efficiëntie en vergroot je reactiesnelheid op marktveranderingen. Het speelt ook een essentiële rol in risicobeheer, door bescherming tegen dataverlies door storingen of aanvallen en ondersteunt naleving van privacywetgeving zoals de AVG.
Waarom is dataopslag belangrijk?
Jullie data beschouw je als eigendom. Het bevat informatie over je bedrijfsprocessen, klanten, leveranciers, resultaten en andere zaken waarvan je niet wilt dat anderen daar inzage in hebben. Bescherming en veiligheid van data, het terrein van data security en data governance, spelen dan ook een steeds belangrijkere rol. Dit vooral ook omdat de risico’s van diefstal, gijzeling en verminking van data de laatste jaren fors zijn toegenomen. Vanuit wetgeving liggen er duidelijke eisen waaraan je data management en data storage moeten voldoen.
Daarnaast stel je ook zelf hoge eisen aan beschikbaarheid van je data. De systemen waarmee je werkt moeten direct toegang hebben tot die data. De methoden en technieken van je dataopslag moeten daarom zorgvuldig gekozen en geïmplementeerd worden. Het verlies of tijdelijk niet beschikbaar zijn van data legt je bedrijfsprocessen stil. Tijdig investeren in betrouwbare storage oplossingen kan dit helpen voorkomen.
Lokale opslag of dataopslag in de cloud?
Bij lokale opslag (on premise storage) staat alle data op je eigen servers in je eigen omgeving. Dat geeft organisaties die hiervoor kiezen een veilig gevoel en de volledige controle op wie van de data gebruik kan maken. Data opslag in eigen beheer vraagt echter grote investeringen in aanschaf, onderhoud en veiligheid.
Bij dataopslag in de cloud (cloud storage) staat je data niet op je eigen servers, maar wordt deze opgeslagen bij je cloudprovider of datacenter. Online heb je toegang tot je data. Bij veel dataverkeer is een snelle en stabiele internetverbinding daarom vereist. Alles rondom dataveiligheid wordt door je provider geregeld, evenals het beheer en onderhoud van de opslagmedia, de software die daarvoor nodig is en de updates daarvan. Voordeel is ook dat je data vanuit iedere locatie beschikbaar is. Dat maakt thuiswerken eenvoudig. Ook medewerkers die vaak onderweg zijn, hebben de data doorlopend ter beschikking. Ook schaalbaarheid is een groot voordeel van cloudopslag; kom je opslagcapaciteit te kort, dan kan je deze eenvoudig uitbreiden.
Dataopslag in public, private of hybride cloud?
Bij dataopslag in de cloud heb je keuze uit een public, private of hybride cloud. Elk biedt verschillende opties met eigen voordelen en beperkingen. Bepalend voor jullie keuze zijn budget, uitbreidbaarheid en schaalbaarheid, eisen aan de dataveiligheid en operationele flexibiliteit.
- Public cloud – Deze vorm van dataopslag betreft de opslagservices die worden aangeboden door partijen als Amazon AWS, Microsoft Azure of Google Cloud. Deze online oplossingen kennen grote schaalbaarheid en flexibiliteit en relatief lage kosten. Een public cloud is ideaal als je snel wilt kunnen uitbreiden en geen grote investeringen wilt doen in fysieke opslagsystemen. Als nadeel worden controle en beveiliging vaak genoemd, omdat je data wordt opgeslagen op externe servers die ook door andere organisaties worden gebruikt.
- Private cloud – Hierbij is je dataopslag binnen een cloudinfrastructuur die uitsluitend door jullie wordt gebruikt. Je kan deze infrastructuur zelf beheren of door externe specialisten laten beheren. Belangrijkste kenmerk is dat je data fysiek buiten je organisatie wordt opgeslagen. Dit biedt een hoog niveau van controle en beveiliging. Dit is vooral belangrijk als je bedrijf te maken heeft met hoge eisen aan dataprivacy of regelgeving.
- Hybride cloud – Deze combineert de eigenschappen van de public en private cloud. Het biedt je de flexibiliteit om te kiezen waar ze je data wordt opgeslagen. Kritieke data bewaar je bijvoorbeeld in een private cloud, terwijl je voor minder gevoelige data kan profiteren van de schaalbaarheid en lage kosten van de public cloud. De hybride cloud geeft je een goede balans tussen kosten, prestaties en veiligheid, maar vereist wel actief en effectief beheer om ervoor te zorgen dat jullie data naadloos tussen de twee omgevingen kan bewegen.
Wat is software defined storage?
Bij software defined storage (SDS) gaat het om een opslagmodel waarbij de opslaginfrastructuur losgekoppeld is van de hardware. De opslag wordt geregeld door software en niet door hardware, waardoor het beheer vergelijkbaar wordt met het beheer van andere software. De feitelijke dataopslag kan plaatvinden op meerdere fysieke servers, zodat de opslagmogelijkheden bij deze technologie heel flexibel en schaalbaar zijn.
SDS oplossingen maken gebruik van software die op gangbare hardware kan worden uitgevoerd. Hierdoor kunnen de kosten van opslag aanzienlijk worden verlaagd in vergelijking met andere opslagoplossingen. Het stelt je ook in staat om verschillende opslagbronnen te integreren, zoals lokale schijven, cloudopslag en netwerkopslag, waardoor je data eenvoudig kan worden verplaatst tussen verschillende opslagomgevingen. Eigenschappen van software defined storage zijn:
- Flexibiliteit – Deze opslagmethode maakt het mogelijk om opslagcapaciteit eenvoudig toe te voegen of af te schalen en om de opslagprestaties en opslagbronnen te optimaliseren voor specifieke toepassingen en workloads. Hierdoor kan je snel reageren op veranderende behoeften en je aanpassen aan nieuwe omstandigheden.
- Kostenbesparing – De oplossingen maken gebruik van standaard hardware, waardoor de kosten van opslag aanzienlijk kunnen worden verlaagd in vergelijking met traditionele opslagoplossingen. Hierdoor kan je je opslaginfrastructuur efficiënter en effectiever beheren.
- Integratie – Software defined storage stelt je in staat om verschillende opslagbronnen te integreren, zoals lokale schijven, cloudopslag en netwerkopslag. Hierdoor kan data eenvoudig worden verplaatst tussen verschillende opslagomgevingen. Je kan je data zo op een flexibele manier opslaan en beheren, ongeacht waar deze staat.
- Schaalbaarheid – De methode maakt gebruik van virtuele opslagresources die over meerdere fysieke servers kunnen worden verdeeld. Hierdoor ontstaat een flexibele en schaalbare opslagomgeving en kan je snel en gemakkelijk opschalen wanneer dat nodig is, zonder je zorgen te maken over de beperkingen van je fysieke opslaginfrastructuur.
- Automatisering – Met software defined storage kan je dataopslag op dezelfde manier beheren als andere softwaretoepassingen, met behulp van geautomatiseerde processen. Hierdoor kan je jullie opslaginfrastructuur op een geautomatiseerde en efficiënte manier beheren. Dit bespaart je veel tijd en middelen.
- Complexiteit – SDS vereist doorgaans veel technische expertise om het te implementeren en beheren. Het kan ook complexer zijn om de prestaties van de opslaginfrastructuur te optimaliseren in vergelijking met traditionele opslagoplossingen.
- Afhankelijkheid van software – Omdat deze manier van data storage afhankelijk is van software, kan het gevoeliger zijn voor fouten en kwetsbaarheden in die software. Dit kan de stabiliteit en veiligheid van je dataopslag in gevaar brengen.
- Afhankelijkheid van het netwerk – Oplossingen voor software defined storage zijn afhankelijk van de kwaliteit en betrouwbaarheid van het netwerk om data te verplaatsen tussen verschillende opslagbronnen en locaties. Dit kan leiden tot prestatieproblemen als er storingen zijn met het netwerk.
Wat is een datacenter?
Een datacenter is een centrale plaats die ontworpen is om ruimte te bieden aan grote hoeveelheden computer- en opslagsystemen. Deze systemen wordt gebruikt om verschillende soorten data te verwerken en op te slaan, voor zowel zakelijke als particuliere toepassingen. Veel capaciteit wordt er inmiddels gevraagd vanwege AI toepassingen. Bedrijven, overheidsinstellingen, internet serviceproviders en cloudproviders zijn de belangrijkste gebruikers van datacenters.
Datacenters bestaan uit verschillende onderdelen: servers en opslagsystemen, stroomvoorziening, koeling, netwerkapparatuur, beveiligingssystemen en monitoring- en beheersoftware. De servers en opslagsystemen zijn de belangrijkste onderdelen. Deze hosten de data en applicaties die door klanten worden gebruikt. Het is daarom essentieel dat deze componenten efficiënt worden ingericht en beheerd en dat storingen worden voorkomen.
Belangrijk zijn een stabiele en altijd werkende stroomvoorziening, een betrouwbare koeling, dataveiligheid en goede monitoring- en beheersoftware. Beveiligingsmaatregelen omvatten fysieke toegangscontrole, bewakingscamera’s, brandbeveiliging, beveiliging tegen cyberaanvallen en andere beveiligingsmaatregelen. Beheersoftware biedt de mogelijkheid om de prestaties van de systemen te monitoren en te beheren en bovendien om eventuele storingen op te lossen, als deze zich voordoen.
Belang van datacenters voor bedrijven
Steeds meer organisaties verhuizen hun IT infrastructuur naar de cloud. Dit heeft verschillende voordelen, waaronder betrouwbaarheid, energie-efficiëntie, kostenbesparing, schaalbaarheid en risk management. Betrouwbaarheid is een belangrijk voordeel van datacenters, omdat ze redundante systemen hebben die te duur zijn voor de meeste bedrijven om zelf te onderhouden. Daarnaast maken datacenters in Nederland veelvuldig gebruik van duurraam opgewekte (groene) stroom en kunnen ze grote hoeveelheden energie besparen in vergelijking met lokaal geïnstalleerde IT systemen.
Datacenters bieden goedkope oplossingen voor het gebruik van geavanceerde en up-to-date apparatuur en service. Schaalbaarheid is een voordeel, omdat bedrijven flexibel en snel kunnen uitbreiden wanneer dat gewenst is of de noodzaak daartoe ontstaat. Ook risk management is een voordeel, omdat het gebruik van colocatie een goede strategie is om continuïteit te borgen, ongeacht of gebruik gemaakt wordt van een datacenter als een primaire plek voor servers of als schaduwsite om een constante connectiviteit te garanderen tijdens uitval op de primaire locatie.
Wat is een database?
Wat is een database?
Databases zijn systemen van hardware en software waar je data geordend en overzichtelijk verzameld wordt. Door de sterke groei van de hoeveelheid beschikbare data is de vraag naar flexibelere opslagtechnieken groot, niet alleen voor gestructureerde data, maar in toenemende mate ook voor grote hoeveelheden ongestructureerde data. Er bestaan daarom diverse soorten databases. Vanuit een database is data snel beschikbaar voor het eraan gekoppelde computersysteem.
Wat is belangrijk bij databases?
Voor iedere database zijn vier aspecten van belang. Zo moet nieuwe data makkelijk bewaard kunnen worden (create), de beheerder in staat zijn bestaande data makkelijk te doorzoeken (read) en te onderhouden (update). Tenslotte moet data kunnen worden verwijderd (delete), zonder negatieve gevolgen voor de werking van het systeem. Voor het realiseren van een betrouwbare database is het noodzakelijk dat alle gegevens correct en eenduidig zijn opgeslagen. Daarnaast mag de inhoud uitsluitend door gebruikers die daarvoor toestemming hebben worden uitgebreid, onderhouden of verwijderd.
Databases en de bijbehorende technieken hebben grote ontwikkelingen doorgemaakt sinds de introductie van de eerste databases in de jaren zestig. Waar de eerste databases nog erg eenvoudig en statisch waren, zijn deze door de jaren heen steeds groter en flexibeler geworden. Door de snelle ontwikkeling van het internet en de daarbij behorende datastroom, steeg de vraag naar snelle verwerking van grote hoeveelheden, veelal ongestructureerde data. Moderne databases voorzien in die mogelijkheid en onderhouden zich grotendeels autonoom door gebruik te maken van machine learning.
Wat is database management?
Database management is het proces van het organiseren, opslaan, beheren en onderhouden van databases om efficiënte toegang tot en gebruik van data mogelijk te maken. Het omvat taken zoals het ontwerpen van databaseschema’s, het toevoegen, verwijderen en wijzigen van data, het implementeren van beveiliging en privacy maatregelen, het monitoren van de prestaties van de database, het maken van back-ups en herstel van de database in geval van fouten of storingen. Goed database management is belangrijk als je afhankelijk bent van data voor je activiteiten en besluitvorming, omdat het zorgt voor betrouwbare, georganiseerde en beveiligde dataopslag en het beheer van je data.
Wat zijn verschillen tussen een database, datawarehouse en data lake?
Binnen data management zijn er veel termen die op elkaar lijken. De begrippen database, datawarehouse en data lake zijn voorbeelden daarvan. Het betreft alle drie technieken om data op te slaan, maar toch zijn er grote verschillen. Zo is een database een plaats om geordend informatie op te slaan, meestal gekoppeld aan een separaat IT systeem.
Data van verschillende databases van verschillende systemen kunnen worden samengevoegd in een datawarehouse. Met een datawarehouse krijgt je een volledig en eenduidig beeld van je data. De structuur en omvang van een datawarehouse biedt voordelen bij data analyses en business intelligence.
Een data lake werkt anders. Waar databases en datawarehouses gebaseerd zijn op structuur en gestructureerde data, is dat bij een data lake niet het geval. In een data lake worden grote hoeveelheden informatie in ruwe en onbewerkte vorm opgeslagen. De ongestructureerde vorm maakt een data lake zeer geschikt voor data mining en machine learning. Een data lake gebruikt je als opslagmedium voor een enorme hoeveelheid aan data die ogenschijnlijk niet directe waarde heeft.
Wat is data modeling?
Data modeling of data modellering is gericht op het analyseren, in kaart brengen en bepalen van datastromen van en naar alle soorten databases in je organisatie. Dit is met name van belang bij het ontwikkelen van een nieuwe databasestructuur. De ontwerper hiervan maakt gebruik van een stroomdiagram om de kenmerken van de data, structuren en databasefuncties te definiëren. Hierdoor kan er optimaal voldaan worden aan de eisen die worden gesteld aan de datastromen en het data management binnen je organisatie.
Datamodellen vormen een belangrijk onderdeel van softwareontwikkeling en analyses. Ze bieden een gestandaardiseerde methode voor het definiëren en opmaken van databasecontent in verschillende systemen. Hierdoor kunnen verschillende applicaties dezelfde data delen. Dit is bijvoorbeeld belangrijk bij de koppeling van je ERP systemen aan WMS, CRM of andere ICT systemen. Het datamodel beschrijft dan de database die de koppeling mogelijk maakt en de manier waarop de datastromen lopen.
Waarom is data modeling belangrijk?
Een goed ontworpen datamodel is van cruciaal belang voor het garanderen van de consistentie van de databasecontent en het verbeteren van de efficiëntie van de database. Het stelt ontwikkelaars in staat om beter te begrijpen hoe de database functioneert en om de database beter te onderhouden. Het stelt ook analisten in staat om betere inzichten te krijgen in de data, zodat je betere beslissingen kan nemen op basis van die data.
Een goed ontworpen en geoptimaliseerd datamodel speelt een belangrijke rol bij de ontwikkeling van een vereenvoudigde, logische database die redundantie (het dubbel voorkomen van dezelfde data) voorkomt, opslagvereisten vermindert en efficiënt ophalen van data mogelijk maakt. Daarnaast zorgt het voor één enkele bron van waarheid voor al je systemen. Dit is van groot belang voor een effectieve werking en een aantoonbare naleving van regelgeving (data governance).
Wat is een datawarehouse en hoe pas je deze toe?
Wat is een datawarehouse?
Een datawarehouse is een database voor het centraal opslaan en verwerken van gestructureerde data uit verschillende onderliggende databases. Deze onderliggende databases horen bij meerdere operationele systemen, zoals ERP software, CRM software, HRM software of andere soorten bedrijfssoftware. Bij het dagelijkse gebruik van de operationele systemen, benutten deze alleen hun eigen databases. Als er tussen verschillende bedrijfsprocessen met behulp van data verbanden gelegd of conclusies getrokken moeten worden, dan lukt dat niet meer door gebruik te maken van de afzonderlijke databases. De oplossing is dan om alle data samen te voegen in een centrale database: het datawarehouse.
De databases van operationele systemen bevatten gestructureerde data. Kenmerk daarvan is dat deze data in tabelachtige structuren opgeslagen kan worden. Ook het resultaat van de samenvoeging, het datawarehouse, is weer een database met gestructureerde data. Met hulp van business intelligence en data analytics kan je waardevolle inzichten verwerven uit deze data en op basis daarvan beslissingen nemen. Een goed datawarehouse draagt hierdoor in grote mate bij aan het succes van een datagedreven organisatie.
Waarom een datawarehouse toepassen?
Datawarehouses kan je om verschillende redenen toepassen:
- Integratie – Om een volledig overzicht te krijgen van al je bedrijfsprocessen, klanten en leveranciers is het van belang om alle data eenduidig te bundelen in een centrale database. Op die manier ontstaat een eenduidig beeld over je gehele organisatie en je activiteiten.
- Snelle reactie – De operationele systemen waarin de data gegenereerd wordt (ERP, CRM, enz.), zijn ontworpen om in een hoog tempo talloze kleine data-uitwisselingen uit te voeren. Voor het analyseren van je bedrijfsdata, waarbij tegelijkertijd miljoenen dataelementen verzameld, samengevoegd, verwerkt en afgebeeld moeten worden, zijn de databases van deze systemen minder geschikt. De structuur van een datawarehouse leent zich daar beter voor en is daardoor sneller.
- Beschikbaarheid – Met een datawarehouse kunnen je medewerkers eerder en beter de betekenis van data begrijpen. Met losse databases is het vaak lastiger om dit doel te bereiken, zeker als deze databases van verschillende aanbieders zijn, geen standaard structuren kennen of moeilijk bereikbaar zijn. Een datawarehouse zorgt voor een goede en snelle beschikbaarheid van alle data, waardoor je medewerkers eerder tot waardevolle inzichten kunnen komen.
- Rapportages – Dankzij de gestructureerde opbouw van een datawarehouse kan je snel en eenvoudig analyses en rapportages maken, die je bovendien makkelijk kan aanpassen. Zo wordt bijvoorbeeld bij het analyseren van financiële aspecten gemakkelijk geschakeld tussen maanden en kwartalen. Als je op die manier ‘speelt’ met het verwerken en visualiseren van data, kan je waardevolle en unieke inzichten verwerven.
- Self service – Een datawarehouse in combinatie met toegankelijke business intelligence oplossing, zorgt ervoor dat je medewerkers zelfstandig analyses en rapportages kunnen maken. Om niet-IT medewerkers zo min mogelijk afhankelijk te laten zijn van de BI- en IT-experts binnen of buiten je organisatie, is het belangrijk te investeren in een goede infrastructuur tussen het datawarehouse en de BI tools.
- Historische data – Een enkele aan operationele systemen gekoppelde database registreert vaak niet de historie van je data. Er is een grote kans dat de oude waarde direct wordt vervangen door de nieuwe, zonder de oude waarde ergens op te slaan. Hierdoor gaat veel waardevolle informatie verloren, die juist kan zorgen voor een compleet beeld van gegevens en prestaties door de tijd heen. Door ook historische data in een analyse te verwerken, ontstaat een veel betrouwbaarder beeld, dan wanneer je alleen actuele informatie gebruikt. Een datawarehouse bewaart ook de historische data, door alle mutaties in de oorspronkelijke databases op te slaan.
- Datakwaliteit – De kwaliteit van data in de databases van operationele systemen kan niet altijd worden gegarandeerd. Er vinden standaard geen controles op de datakwaliteit plaats. Gebruikers hebben de mogelijkheid zelfstandig data aan het systeem toe te voegen of te wijzigen. Veelal blijken gegevens dan ook niet juist of onvolledig te zijn opgeslagen. Met een datawarehouse kan de datakwaliteit worden verbeterd door automatisch fouten te herkennen en te laten verbeteren.
- Operationeel – Door alle data te verzamelen in een datawarehouse en van daaruit analyses uit te voeren, wordt de druk op de onderliggende databases ontlast. Op die manier kan je grote hoeveelheden data analyseren, zonder dat de bronsystemen operationele problemen ondervinden door overbelasting. Jullie bedrijfsprocessen kunnen onbelemmerd voortgezet worden, terwijl via het datawarehouse complexe en veel data gebruikende analyses worden uitgevoerd.
Wat is een data lake en hoe pas je deze toe?
Wat is een data lake?
Data lakes bieden een oplossing voor gestructureerde en ongestructureerde data. Er is steeds meer data uit steeds meer verschillende bronnen beschikbaar. Iedere organisatie beschikt over een toenemende hoeveelheid data over klanten, leveranciers, interne bedrijfsprocessen, marktontwikkelingen, financiële transacties of websitebezoek. Vanuit productieprocessen zijn steeds meer gegevens beschikbaar. Social media en andere communicatievormen voegen daar nog veel data aan toe, evenals apparaten die met het internet verbonden zijn (internet of things). Daarnaast is ook vanuit externe bronnen een toenemende hoeveelheid data beschikbaar.
Veel van deze data heeft, op het moment dat het beschikbaar is, nog geen toepassing, maar wil je wel bewaren. Omdat de kosten voor dataopslag relatief laag zijn, kan dit ook. De verzamelplaats van die data wordt een data lake genoemd.
Gestructureerde en ongestructureerde data
Voorheen was de beschikbare data voornamelijk gestructureerd. Gestructureerde data kan in logische tabellen worden weergegeven en is afkomstig van operationele systemen, zoals ERP software of CRM software. Met een datawarehouse als centraal verzamelpunt van gestructureerde data uit meerdere systemen, is deze data bruikbaar voor business intelligence en andere data analytics toepassingen.
Het grootste deel van alle data die je op dit moment kan verzamelen is echter ongestructureerd. Hiervoor is een andere databasetechnologie nodig is. Een data lake biedt de oplossing om alle beschikbare data, gestructureerd en ongestructureerd, op te slaan. Zelfs zonder beoogde toepassing, wordt het data lake gevuld met data. Door de lage kosten van dataopslag hoeft de opslag niet direct verbonden te zijn aan een concreet doel. De data gebruikt je pas als deze nodig is voor een analyse. Wat je ermee wilt onderzoeken hoef je nu nog niet te weten.
Waarom pas je een data lake toe?
Een data lake kan alle data bevatten waarover je beschikt en is een combinatie van geordende databases, op zichzelf weinigzeggende losse bestanden en alles daar tussenin. Het gebrek aan structuur biedt voordelen bij het zoeken naar verbanden tussen verschillende databronnen door middel van machine learning. De oplossing wordt niet beperkt door de vaste structuur, die datawarehouses wel hebben. Hierdoor is een data lake een experimentele plek, waar je bijna grenzeloos je data kan onderzoeken, om zo tot nieuwe inzichten te komen. Het is een extra opslagmogelijkheid om naast bestaande databases te gebruiken.
Wat bepaalt de keuze tussen een datawarehouse of een data lake?
Er valt niet de zeggen dat de één een betere oplossing is dan de andere. Wat het beste is, verschilt per organisatie en is afhankelijk van het doel. Er bestaan voldoende analyse oplossingen voor zowel datawarehouses als data lakes. Heb je vooral behoefte aan overzichtelijke en eenduidige gestructureerde data om te gebruiken voor BI tools en datavisualisatie, dan is een datawarehouse een voor de hand liggende keuze.
Als je beschikt over veel ongeordende en ongestructureerde data voor geavanceerde analyses door middel van machine learning, dan is een data lake een betere oplossing. Beide opties hoeven elkaar niet uit te sluiten. Je kan ook kiezen voor oplossingen waarbij een datawarehouse en data lake naast elkaar bestaan en beide optimaal benut worden voor hun eigen specifieke eigenschappen.
Wat is een data platform en hoe pas je deze toe?
Wat is een data platform?
Een data platform is een oplossing voor het centraal opslaan en verwerken van zoveel mogelijk relevante data in je organisatie. Hierin komen alle gegevens samen en hier kan alle data worden opgeslagen. De belangrijkste functies van het platform zijn het verzamelen en bundelen van je data, het optimaliseren van de kwaliteit daarvan, het omzetten van data zodat het voor je organisatie bruikbaar is en het doorlopend beschikbaar stellen van je data aan gebruikers voor data analyse, business intelligence en iedere andere toepassing waarvoor je je data nodig hebt. Het platform kan van één leverancier zijn of bestaat uit enkele geïntegreerde oplossingen.
Data platforms zijn onmisbaar geworden als je zinvol gebruik wilt maken van je data. Met hulp van een platform is het voor je eenvoudiger om op een succesvolle manier je data te centraliseren en te integreren en je data infrastructuur te moderniseren. Hierdoor kan je nauwkeurig beslissingen nemen en je gemakkelijker aanpassen aan veranderende omstandigheden in een steeds complexere en meer concurrerende omgeving.
Waarom is een data platform belangrijk?
Data behoort de belangrijkste IT tools van je bedrijf. Het is cruciaal voor het begrijpen van klantgedrag, het optimaliseren van je bedrijfsprocessen en het identificeren van kansen en bedreigingen in de markt waarin je actief bent. Een data platform zorgt ervoor je al je data kan verzamelen, integreren, verwerken en analyseren, waardoor deze waardevolle inzichten kan genereren en je concurrentiepositie kan versterken.
Daarnaast stelt een data platform je organisatie in staat om je data infrastructuur te moderniseren en te schalen, waardoor je beter kan omgaan met de groeiende hoeveelheid data die je verzamelt. Het zorgt voor een gestandaardiseerde aanpak van je gegevensbeheer en stroomlijnt je processen voor data management en data analyse.
Soorten data platformen
Er zijn verschillende soorten data platformen beschikbaar, elk met hun eigen specifieke kenmerken en toepassingen. Veelvoorkomende soorten data platformen zijn:
- Cloudgebaseerde data platformen – Deze platformen worden gehost in de cloud en bieden je de mogelijkheid om data op te slaan, te beheren en te verwerken zonder zelf de infrastructuur te hoeven bouwen en onderhouden. Voorbeelden hiervan zijn Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure en Google Cloud Platform.
- On premises data platformen – Deze platformen worden geïnstalleerd op de infrastructuur van je bedrijf en bieden je volledige controle over je data en de infrastructuur. Voorbeelden hiervan zijn Hadoop en Apache Spark.
- Hybrid data platformen – Deze platformen combineren de voordelen van cloudgebaseerde en on premises platformen en bieden je de flexibiliteit om data op te slaan en te verwerken waar ze het meest geschikt zijn. Voorbeelden hiervan zijn Microsoft Azure en oplossingen van Google.
- Branchespecifieke data platformen – Deze platformen zijn ontworpen voor specifieke sectoren en toepassingen en bieden daarom branchespecifieke functionaliteiten en toepassingen.
- Open source data platformen – Deze platformen worden ontwikkeld en onderhouden door de open source community en bieden je de mogelijkheid om data op te slaan en te verwerken met behulp van gratis en open source software. Voorbeelden hiervan zijn Apache Cassandra en PostgreSQL.
Data opslag specialisten
Overzicht van leveranciers en adviseurs
Experts op het gebied van data storage kunnen je helpen bij het maken van de juiste keuzes en het realiseren van betrouwbare oplossingen. Je vindt ze in dit overzicht.
Lees verder over data management
Meer weten over data management? Download ‘Alles over DATA & AI – Update’
Meer achtergronden? Download deze boeken op ICT boekensite
Hulp of advies nodig? Deze data management experts staan voor je klaar!
Op de hoogte blijven? Schrijf je in voor de ICT nieuwsbrief
Ook interessant
Data analytics
Business intelligence
Data management
Data security
Digitale transformatie
