Het kiezen van het juiste dataplatform is één van de meest cruciale beslissingen voor elke organisatie die waarde uit haar data wil halen. In een wereld waarin data steeds belangrijker wordt, is een solide data-architectuur geen luxe, maar een noodzaak. Bij KVL begrijpen we dat deze keuze complex kan zijn, gezien het brede scala aan beschikbare technologieën en de specifieke behoeften van elke organisatie. Dit artikel belicht de overwegingen en de unieke aspecten van de data platformen waarmee wij bij KVL werken, zodat jij een weloverwogen beslissing kunt nemen.
De cruciale vraag: wat is de behoefte en wie gaat het gebruiken?
Er is geen one-size-fits-all oplossing als het gaat om data platformen. De ideale keuze hangt af van diverse factoren, waaronder de omvang van jouw organisatie, de sector waarin jij opereert, jouw specifieke data volumes, de behoefte aan compliance en governance, de wensen voor AI- en machine learning-toepassingen, en de mate van in-house data engineering kennis. Laten we dieper ingaan op enkele van de toonaangevende platformen die wij bij KVL implementeren.
Databricks: krachtig voor grote datasets en meerdere teams
Databricks is een uitermate krachtig platform, met name geschikt voor organisaties die werken met grote data volumes en geavanceerde AI- en machine learning-toepassingen willen ontwikkelen.
Wanneer kies je voor Databricks?
- Diverse programmeertalen: Als jouw team(s) werken met verschillende programmeertalen zoals Python, SQL of Scala, biedt Databricks hiervoor uitgebreide ondersteuning. Ook in een multi-cloud omgeving met AWS of Google Cloud is Databricks geschikt.
- End-to-end oplossing: Databricks kan een complete oplossing bieden voor jouw data analytics platform, van data-invoer tot geavanceerde analyses voor Machine Learning Modellen of visualisatie in onder meer PowerBi en Tableau.
- AI & machine learning: Met ingebouwde ML flow is het platform bij uitstek geschikt voor AI-toepassingen en het ontwikkelen van machine learning-modellen.
- Schaalbaarheid en prestaties: Databricks is opgericht door de eigenaren van Apache. De geoptimaliseerde versies zoals Apache Iceberg bieden de beste prestaties.
- Samenwerking: Het platform faciliteert naadloze samenwerking tussen data engineers, BI-specialisten en data scientists.
- Geavanceerde Audit trails en lineage: Databricks biedt uitgebreide mogelijkheden voor auditing en lineage tracking. Dit helpt bij het naleven van compliance-eisen en het begrijpen van de data flow.
Kosten: Kosten zijn sterk afhankelijk van het verbruik van compute resources (DBUs – Databricks Units). Daarnaast maak je ook voor de onderliggende cloudinfrastructuur (VM’s, opslag, netwerk) van je gekozen cloudprovider.
Aandachtspunten: Databricks vereist aanzienlijke kennis voor de opzet en het onderhoud, en de kosten kunnen snel oplopen. Daarnaast is orchestratie via andere applicaties soms noodzakelijk.Databricks vraagt wat meer technische expertise dan andere platformen.
Ideale organisatieprofiel: Databricks is erg geschikt voor middelgrote en grotere organisaties met meerdere teams, verschillende disciplines en een sterke focus op grote datasets en machine learning/ AI.
Microsoft Fabric: de nieuwe generatie end-to-end analytics
Microsoft Fabric is een relatief nieuw end-to-end data & analytics oplossing die een reeks van Microsoft Producten verenigt in één geïntegreerde omgeving.
Wanneer kies je voor Microsoft Fabric?
- Data Warehousing, engineering en analytics ineen: Als u op zoek bent naar een alles-in-één oplossing, van data-ontsluiting tot rapportage, waarbij de kloof tussen back-end en front-end kleiner wordt.
- OneLake Catalog: Alle data wordt gecentraliseerd in één Onelake. Ook al werken er diverse losse datateams in diverse domeinen per tenant is de opslag centraal geregeld en te beveiligen.
- Self-service en datavirtualisatie: Het platform maakt het gemakkelijk om selfservice omgevingen voor medewerkers in de organisaties in te richten. Data kan op diverse niveaus ontsloten worden van ruwe bestanden in Onelake
- Beveiliging en governance: Sluit aan op Microsoft architectuur en kent uitgebreide opties voor datamasking en beveiliging op object, item en rij- en kolomniveau.
- Low code opties: Veel functionaliteit is toegankelijk via low-code( te bewerken via visuele flows) opties, zoals Data Flow Gen2. Dat maakt dat beperkte engineering kennis nodig is.
- Ingebouwde Governance met Microsoft Purview: Microsoft Fabric is te koppelen met Microsoft Purview, waardoor data governance, lineage en compliance rechtstreeks binnen het platform kunnen worden beheerd.
- Kosten: kosten in Fabric zijn goed te beheersen door een bepaalde capaciteit (SKU) in te kopen. Processen stoppen wel als de capaciteit bereikt is. Het gebruik van no-code oplossingen vraagt meer dan de inzet van notebooks. Het is niet altijd transparant wat je aan capaciteit nodig hebt.
Aandachtspunten: Een sluitende OTAP -straat (ontwikkeling, test, acceptatie, productie) straat is soms een uitdaging. Ook qua kosten is het binnen de Saas omgeving beperkt mogelijk zelf te optimaliseren. Microsoft neemt dat uit handen is de gedachte.
Ideale organisatieprofiel: Kleine tot middelgrote organisaties met eem Microsoft focus die behoefte hebben aan alles-in-een en geen uitgebreid maatwerk platform wensen.
Azure Native: maatwerk en flexibiliteit in de Azure stack
Azure Native staat voor een aanpak waarbij een dataplatform wordt gebouwd met individuele Azure-services, wat een hoge mate van maatwerk en flexibiliteit biedt.
Wanneer kies je voor Azure Native?
- Aanpasbaar platform: Als u een platform nodig heeft dat precies is afgestemd op de unieke behoeften van uw organisatie.
- Volledig in Azure: Voor organisaties die al diep geïntegreerd zijn in het Azure-ecosysteem en willen profiteren van naadloze integratie en beveiliging via Entra-ID..
- Transparante kosten: Kosten zijn direct inzichtelijk en het “pay-as-you-go” model maakt het budget beheersbaar.
- Laagdrempelig voor eindgebruikers: Met tools zoals Azure Data Factory (ADF) kunnen eindgebruikers laagdrempelig aan de slag met dagelijkse dataverwerking.
- Flexibele Governance met Azure Diensten: Met Azure Native kunnen governance-functies worden opgebouwd met behulp van verschillende Azure-diensten zoals Azure Purview, Azure Data Catalog en Azure Policy. Dit vergt wel werk dat in andere platformen voor je gedaan wordt.
Aandachtspunten: Het is al snel een maatwerk platform op zowel Infra als Datawarehouse vlak.
Ideale organisatieprofiel: Kleine tot middelgrote organisaties die behoefte hebben aan zelf de controle hebben op de Azure inrichting, ruimte hebben voor maatwerk, en beheersbare kosten willen. Veelal gebruiken organisaties externe kennis en referentiearchitecturen om te zorgen dat het platform beheersbaar blijft.
Ervaar en kies een platform
Het kiezen van het juiste dataplatform vereist inzicht in de behoeften van je organisatie, het gebruikersprofiel en de gewenste flexibiliteit. Of het nu gaat om de krachtige schaalbaarheid van Databricks, de geïntegreerde eenvoud van Microsoft Fabric of het maatwerk van Azure Native: elk platform heeft zijn eigen kracht.
Meer weten over welk platform het beste bij jouw organisatie past? We helpen je graag om een strategische keuze te maken die past bij je datavolwassenheid en toekomstvisie.
Neem hieronder contact met ons op.
