Três erros comuns de gerenciamento de dados que você deve evitar!
Em uma era anterior, as organizações frequentemente lutavam para acelerar o tempo para valorização e maximizar o ROI dos seus armazéns de dados e data lakes on-premises. Conforme você moderniza a análise na nuvem, é essencial evitar três erros comuns do passado.
Usar codificação manual para hidratar e processar dados em armazéns de dados, data lakes e lakehouses na nuvem:
As organizações podem recorrer à codificação manual para prototipagem, mas, a longo prazo, a codificação manual é insuficiente para atender aos requisitos corporativos de escala e capacidade de manutenção. O código não é reutilizável à medida que a tecnologia subjacente muda, o que significa que você precisa refazer o trabalho de engenharia e codificação sempre que houver uma mudança na tecnologia, plataforma ou no mecanismo de processamento. A codificação manual também falha em garantir a qualidade de dados e não oferece gerenciamento de metadados para ajudar você a descobrir, catalogar e compreender como seus dados se movem pela organização. Com o tempo, a codificação manual é mais dispendiosa, demorada e arriscada do que usar uma solução inteligente e automatizada que não exige codificação.
Depender de produtos pontuais separados para alcançar o gerenciamento de dados de ponta a ponta:
O uso de vários produtos não integrados aumenta a complexidade e o custo. Podem ser necessários até 10 produtos separados para atingir o gerenciamento de dados de ponta a ponta de que você precisa para um gerenciamento moderno de dados na nuvem. Além disso, juntar produtos desarticulados significa que você deve lidar constantemente com mudanças de roteiros, transbordamentos de custo e tempo e, o que é mais significativo, inconsistência em governança e qualidade de dados.
Contar com soluções limitadas de fornecedores de nuvem que oferecem apenas integração ou ingestão de dados básicas e que não funcionam entre nuvens:
Embora as ofertas de fornecedores de plataforma como serviço (PaaS) ou infraestrutura como serviço (IaaS) sejam projetadas para a nuvem, elas tendem a ter as duas desvantagens citadas acima. Elas normalmente oferecem integração e ingestão de dados básicas, dependem de desenvolvimento codificado manualmente e fornecem recursos limitados às suas próprias plataformas, o que as tornam inadequadas para os ambientes multinuvem de hoje.
Créditos: Informatica