Uutisia ja puheenvuoroja

Monilla aloilla, meidän data-alamme mukaan lukien, uusia ideoita, malleja ja ratkaisuja syntyy huimaa tahtia. On motivoivaa toimia alalla, joka kehittyy jatkuvasti ja tarjoaa uusia mahdollisuuksia ja haasteita. Uusien mallien seassa navigoidessa on välillä hyvä pysähtyä palauttamaan mieleen myös perusasioita ja syitä käytettyihin ratkaisuihin. Menneisiin malleihin ei pidä jäädä jumiin, mutta on aivan yhtä tärkeätä muistaa mitä ongelmia pyrittiin ratkaisemaan ja mistä nämä haasteet syntyivät. Teknologian...

Power BI:ssä, kuten aika monissa muissakin analytiikka välineissä, on aina ollut haasteita, kun siirrytään todella suuriin tietomääriin. Kuten nyt vaikkapa miljardin rivin taulun analysointi. Tällaiseen ongelmaan on pyritty yleensä vastaamaan tallentamalla osa tiedoista analytiikka työvälineen muistiin, jota yleensä on rajoitetusti, ja ohjaamalla sitten tarkennettuja kyselyitä tietokantaan. Vielä muutama vuosi takaperin, testaillessani miten Databricks suoriutuisi Power BI:n suorista kyselyistä, jouduin...

Pyrin yleensä kirjoittamaan sellaisten aiheiden ympäriltä, joiden soveltaminen käytäntöön saattaa olla osaksi teknologian usvan peitossa, mutta joiden tavoite on yleensä hyvinkin selkeä, jopa käsin kosketeltava. Data governance, eli siis tiedon hallintamallit ja prosessit, eivät ole lainkaan suoraviivaisia, yksiselitteisiä tai tarkoin rajattuja. Uudet ideologiat monesti vielä vähemmän. Asiat, joissa ihmiset vaikuttavat huomattavasti tekniikkaa enemmän, harvoin ovat. Tämän kertainen aiheeni, Data Mesh, sisältää...

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...

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.