Keskustelu Azure Purviewin ympärillä käy kuumana ja aihe on monilla mielessä. Sen mahdollisuudet ja toiminnallisuudet vakioprosessien ulkopuolelta jäävät kuitenkin usein vähemmälle huomiolle. Blogissa esitellään käyttötapauksia, jotka vaativat Purviewin toiminnallisuuksien laajentamista, sekä millaisia vaihtoehtoja näiden toteuttamiseksi on olemassa. Blogikynää alkoi taas pienen tauon jälkeen syyhyämään, kun tuli vastaan aihe, josta en löytänyt kunnollista kirjoitusta edes englanniksi. Päätinkin vetää nyt yhden...
10-vuotisjuhlavuottaan elävä Cloud1 tunnetaan asiakkaiden keskuudessa pilvitalona, joka tekee asioita, joita muut vasta opettelevat. Se vaatii jatkuvaa osaamisen kehittämistä ja viimeisimpien megatrendien kyydissä pysymistä. Datan määrän kasvu ja liittyvät haasteet ovat yrityksen merkittävimpiä ajureita.
Uuden Azure AamuCastin podcast-sarjan ensimmäinen jakso julkaistiin tänään.
There are many different services on Azure that are used for IIoT solutions. Playfully I call this versatile stack as a jungle. And why not. We can see few different layers there from usage and also from architectural perspective. But before we go into details let’s take a step back to see the forest from the trees so to speak. Download our blueprint about IIoT.
Väitän, että monessa yrityksessä tiedon hallinta ei ole osa jokapäiväistä tekemistä, eli tiedon omistajuutta, eikä laadun tarkkailuprosesseja ole selkeästi määritelty. Asiaa sekoittaa uusien lähteiden monimuotoisuus. Kaikella tiedolla ei enää ole vastaavaa teknistä määritelmää siitä, milloin se olisi oikein. Tällaisesta hyvä esimerkki on ulkoiset lähteet, kuten sosiaalinen media, jossa tiedon oikeellisuutta mitataan pikemminkin sen merkityksellisyytenä haluttuihin käyttötapauksiin kuin teknisillä raja-arvoilla.
Tiedon laadusta puhuttaessa on perinteisesti pääsääntöisesti keskitytty ihmisen tuottamien virheellisten arvojen havaitsemiseen. Virheitä voi syntyä puhtaan huolimattomuuden takia, kuten vaikkapa väärän arvon syöttämisestä. Tai ne voivat olla prosessipohjaisia, eli vaikkapa tilauksen sulkeminen ennen toimituksen tapahtumista. Tai teknisen järjestelmän kiertämistä, kuten vapaatekstikenttien määrämuotoinen käyttö, eli käyttötapaus, jossa selitekenttää käytetään tallentamaan tuotenumero.
Kuten blogisarjan edellisistä osista kävi ilmi, tiedon laatu on monitahoinen ongelma. Yrityksellä tulisi olla määriteltyjä prosesseja, joilla tiedon laatua pyritään aktiivisesti parantamaan. Näiden tulisi olla osa yrityksen laajempaa datastrategiaa. Mittaamisen tulisikin olla keskeinen osa strategiaa, ja sen toteuttamiseksi Data Platform on arkkitehtuurillisesti luonteva paikka.
Jos seuraat datamaailman trendejä, niin olet varmaankin kuullut jo Data Lakehousesta. Se on Databricksin ehdottama arkkitehtuuri, joka käyttää Delta-tauluja tietoaltaan tallennusmuotona.
Tosiasia on, että huonolaatuinen data maksaa yritykselle huomattavia summia. Tästä esimerkkinä vaikkapa IBM:n tutkimus vuodelta 2018, jossa arvioitiin huonon datan maksavan pelkästään Yhdysvalloissa 3,1 biljoonaa dollaria vuosittain. Se on iso tukku rahaa. Ja vastaavia tutkimuksia on ollut useita.
Tiedon laatu aiheena tuskin herättää kovinkaan monella wow-elämyksiä. Enkä tiedä kuinka pahan inflaation se on kärsinyt viimeisimpien hypetermien myllerryksessä. Tekoälyhän tuli ja sen piti tuoda ratkaisu kaikkeen, eikö vain? Totta puhuen, eihän siinä ihan niin käynyt.
