Na počátku 90. let si podniky začaly uvědomovat, jaký zlatý důl informací se skrývá v jejich provozních datech. Vizionáři jako Bill Inmon, známý jako "otec datového skladu", prosazovali koncept datových skladů - centralizovaného úložiště určeného k ukládání integrovaných dat z různých zdrojů pro účely reportingu a analýzy. Inmonova stěžejní práce z roku 1992 "Building the Data Warehouse" položila základy nové éry, kdy podniky mohly konsolidovat data na jediném místě, což umožnilo vytvářet sofistikované systémy pro reporting a podporu rozhodování. To změnilo pravidla hry a poskytlo bezkonkurenční přehled o chování zákazníků, provozní efektivitě a tržních trendech.
Cloudová revoluce
S přelomem tisíciletí nastala další seismická změna: cloudová revoluce. V roce 2006 byla spuštěna služba Amazon Web Services (AWS), následovaná konkurenty, jako jsou Microsoft Azure a Google Cloud, a nabídla podnikům příslib škálovatelnosti, flexibility a nákladové efektivity, které byly dříve nepředstavitelné. Cloud demokratizoval analýzu dat tím, že odstranil nutnost velkých počátečních investic do hardwaru a infrastruktury. Umožnil firmám všech velikostí ukládat obrovské množství dat a přistupovat k sofistikovaným analytickým nástrojům na vyžádání, čímž připravil půdu pro další vývoj v oblasti správy dat.
Vznik datových jezer
Koncept datových jezer (Data lakes) se objevil, když se podniky snažily využít prudký nárůst strukturovaných i nestrukturovaných dat - od textu a obrázků až po logy a data IoT. James Dixon, technický ředitel společnosti Pentaho, se zasloužil o vznik termínu "datové jezero", který popisuje úložiště, jež uchovává obrovské množství nezpracovaných dat v jejich původním formátu, dokud nejsou potřeba. Na rozdíl od datových skladů, které vyžadovaly, aby byla data před uložením vyčištěna a strukturována, datová jezera nabízela flexibilnější a nákladově efektivnější způsob ukládání a analýzy dat. To znamenalo významný posun směrem k agilnější, průzkumné analytice, kdy bylo možné získat poznatky z různých typů dat, které dříve nepřicházely v úvahu.
Rozmach architektury typu Lake House
Poslední kapitolou v této pokračující sáze je vznik architektury Lake House, která je harmonickou kombinací datových jezer a datových skladů. Tento inovativní přístup kombinuje flexibilitu a škálovatelnost datových jezer se strukturovaným a řízeným prostředím datových skladů a nabízí to nejlepší z obou světů. Lake House umožňuje podnikům ukládat obrovské množství nezpracovaných dat a zároveň poskytuje nástroje pro analýzu a vizualizaci těchto dat ve strukturované a kvalitní podobě. Tato architektura podporuje jak algoritmy strojového učení, tak tradiční aplikace business intelligence, což z ní činí univerzální nástroj pro rozhodování založené na datech.
Lake House představuje vyvrcholení desetiletí vývoje v oblasti správy dat, od strukturovaného světa datových skladů přes nestrukturovanou oblast datových jezer a nyní k jednotné architektuře, která nabízí bezprecedentní přehled a agilitu. Společnosti jako Databricks a Snowflake stojí v čele a posouvají hranice možností architektur Lake House, které umožňují podnikům využívat svá data v reálném čase pro strategické rozhodování a plánování.
Pro podnikovou sféru, která je závislá na kvalitních datech pro podporu rozhodování a plánování, je architektura Lake House předzvěstí nové éry možností. Slibuje budoucnost, v níž bude možné naplno využít potenciál dat a podpořit tak inovace, efektivitu a konkurenční výhody ve světě, který je stále více založen na datech. Nejde jen o technologickou revoluci, ale o strategický imperativ pro každou firmu, která chce v 21. století prosperovat.
Komentáře
Okomentovat