Главные препятствия на пути внедрения облачных технологий по оценкам Immuta

Трудности при внедрении облака
Андрей Васенин

Андрей Васенин

Автор статьи. Сфера интересов: ИТ-специалист (программирование, администрирование, DBA). Кандидат экономических наук. Подробнее .

Облако меняет способ использования данных предприятиями, и в то же время способ использования данных меняет само облако.

Организации внедряют несколько облачных платформ данных, чтобы максимизировать ценность данных, но при этом часто усложняются команды инженерии данных и DataOps, что может подавить саму причину инвестирования в эти платформы.

На вебинаре с участием Сумита Саркара, старшего директора по маркетингу продуктов Immuta, обсудили три самых больших препятствия для команд DataOps, управляющих платформами облачных данных, и способы их преодоления.

Саркар пояснил, что DataOps - это практика совместного управления данными, направленная на улучшение связи, интеграции и автоматизации потоков данных между инженерами данных и потребителями данных в организации.

По его словам, DataOps - это не инструмент интеграции данных, ни нечто, что использует Apache Airflow, или даже что-то более продвинутое, что используют низкооплачиваемые инженеры.

Прямо сейчас команды DataOps наблюдают появление различных тенденций, включая использование различных облачных платформ и использование конфиденциальных и регулируемых данных.

Согласно исследованию Immuta «Состояние обработки данных и операций для аналитики, 2020», 75% респондентов ожидают, что в ближайшие 24 месяца они будут «полностью» или «преимущественно» использовать облачные технологии.

По словам Саркара, группы обработки данных сочли «маскирование или анонимность данных» и «мониторинг и аудит использования данных» наиболее сложными шагами в процессе управления данными. Проблемы множатся с появлением большего количества платформ облачных данных.

Три самых больших препятствия, связанных с увеличением количества платформ облачных данных и более конфиденциальными данными, включают:

  • Многократный рост ролей при использовании данных
  • Трудно классифицировать данные
  • Разрозненная защита данных

По его словам, существует несколько уровней современной экосистемы облачных данных, которые можно автоматизировать. Эти области включают:

  • уровень приема и преобразования;
  • уровень хранения (элементы управления хранилищем объектов);
  • уровень запросов и обработки;
  • выходной слой (аналитический инструмент управления);
  • независимая политика, применяемая на уровне запросов и обработки.

По словам Саркара, результатом этого является увеличение разрешенных вариантов использования на 400%, повышение производительности разработки данных на 40%, упрощение управления ролями в 200 раз и сокращение времени доступа к данным с месяцев до секунд.

Вас заинтересует / Intresting for you:

Oracle и SailGP объявили о рас...
Oracle и SailGP объявили о рас... 328 просмотров Андрей Васенин Wed, 21 Apr 2021, 18:12:00
Сертификация Oracle Cloud Deve...
Сертификация Oracle Cloud Deve... 815 просмотров Андрей Васенин Fri, 13 Mar 2020, 17:18:28
Эксперты обсудили передовые ме...
Эксперты обсудили передовые ме... 396 просмотров Андрей Васенин Tue, 16 Mar 2021, 10:13:51
На конференции Ignite 2021 пок...
На конференции Ignite 2021 пок... 512 просмотров Светлана Комарова Sat, 13 Mar 2021, 18:47:41
Войдите чтобы комментировать

ildergun аватар
ildergun ответил в теме #9957 21 апр 2021 17:51
Ага, согласен с экспертами. Классификация, множественность вариантов использования и доступа (защиты) данных - главные краеугольные камни при внедрении облачных платформ.