Olen työskennellyt tallennusratkaisujen parissa yli 30 vuotta ja sinä aikana ei ole ollut yhtäkään vuotta jolloin ei olisi hämmästelty datamäärän kasvua. Datamäärän kasvun aiheuttama ihmettely on ollut lähinnä tekniikkaan liittyvää eli mistä löytyy se tekniikka jolla hoidetaan tämä datamassa, mihin se talletetaan, kuinka se varmistetaan , onko suorituskyky riittävä, miten hoidetaan migraatiot jne. Datamäärään liittyvä ihmettely on nyt siirtynyt uudelle tasolle eli miten se saadaan yhä tehokkaammin liiketoiminnan käyttöön. Erityisesti on kyse tietokantojen ulkopuolisesta datasta jonka määrä on räjähtänyt kasvuun. Kyse on Big Datasta.

Big Datan isoin asia ei ole tekniikka vaan se miten liiketoiminta voi hyötyä IT:stä. Ajatus on hämmentävä. Eikö IT:tä tehdä sen takia että liiketoiminta hyötyy siitä ? Näinhän sen pitäisi olla vaikka joskus on tuntunut siltä että IT:tä on rakennettu siksi että saadaan tekniikalle uusia leluja. Tämän jälkeen on jouduttu muuttamaan liiketoimintaprosesseja niin että jo hankittua tekniikkaa on voitu hyödyntää. Reilut kymmenen vuotta sitten näin oli vähän pakkokin tehdä sillä ei ollut olemassa tarpeeksi joustavia teknisiä ratkaisuja liiketoiminnan tarpeisiin. Tekniikka saneli liiketoimintaa ja ilman IT:tä toiminta ei ollut kustannustehokasta.

Nyt tilanne on toinen. Liiketoimintajohto määrittää tarpeet ja sen jälkeen IT-osasto hakee näitä tarpeita täyttävät ratkaisut. Tästä seuraava steppi on se että yritys innovoi omasta talletetusta datastaan uusia liiketoimintaideoita ja keksii että aikaisemmin ’roskana’ pidetyllä datalla on todellista arvoa. Se arvo saattaa tuottaa uutta kauppaa tai kustannustehokkuutta. Mahdollisesta data itsessään on myytävä tuote. Olemme Big Data ratkaisujen ytimessä.

Yrityksen Big Data -politiikasta ei kannata unohtaa tallennustekniikkaratkaisuilta vaadittavia ominaisuuksia. Isojen datamassojen käsittely ilman struktuuria on hidasta ja vaivalloista. Sanoisin sen siinä tapauksessa olevan enemmän manuaalista tietojenkäsittelyä (MTK) kuin automaattista.

Big Data stepit:

  1. Tunnista yrityksesi big data lähteet
  2. Käytä hakumoottoreita (Hadoop) ja keskitä data
  3. Valitse objektitallennuslaitteet joissa on tehokkaat metadatan käsittelyt ja joita ei tarvitse erikseen varmistaa
  4. Indeksoi automaattisilla työkaluilla mitä voit. Tee ei-strukturoidusta datasta osittain strukturoitua.
  5. Valitse oikeat analysointityökalut
Osmo Laita

Osmo aloitti uransa tallennustekniikan parissa jo vuonna 1976. Hitachin ja IBM-yhteensopivien tallennusjärjestelmien teknisenä tukena hän toimi yli 15 vuotta ennenkuin siirtyi Storagetekin tallennuslaitteista vastaavan tukiorganisaation johtoon ja sitä kautta myyntiin. Seuraavat 16 vuotta meni tallennusintegraattori Proactin peräsimessä ja siitä olikin luontevaa siirtyä takaisin Hitachille vuonna 2013.

Hitachi Data Systems
Hitachi Data Systems on yksi maailman johtavista tallennusjärjestelmien toimittajista tarjoten tallennustekniikkaa, -palveluja ja -ratkaisuja. Visiomme on tuottaa kasvavasta datamassasta hyödyllistä informaatiota virtualisoinnin, pilvitekniikoiden ja analytiikan keinoin. Olemme markkinajohtaja levyjärjestelmien virtualisointiratkaisuissa. Hitachi Data Systemsillä on kansainvälisesti yli 6300 työntekijää ja se toimii yli sadassa maassa. Suomessa Hitachi Data Systems on markkinajohtaja suurten konesalien tallennusratkaisuissa. Tämä koeteltu luotettavuus, osaaminen ja palvelukyky on oleellista kaikissa tallennusympäristöissä. Kattavan kumppaniverkostomme avulla Hitachin tuotteet ja palvelut ovat lähellä asiakasta kaikkialla Suomessa
Avainsana: 

Leave a comment

Filtered HTML

  • Www-osoitteet ja email-osoitteet muutetaan automaattisesti linkeiksi.
  • Sallitut HTML-tagit: <a> <em> <strong> <cite> <blockquote> <code> <ul> <ol> <li> <dl> <dt> <dd>
  • Rivit ja kappaleet päätetään automaattisesti.

Plain text

  • No HTML tags allowed.
  • Www-osoitteet ja email-osoitteet muutetaan automaattisesti linkeiksi.
  • Rivit ja kappaleet päätetään automaattisesti.
Roskapostitorjuntaa.