Hoe breng je data analisten en IT’ers bij elkaar?

Met het eerste hybride data analytics-platform binnen de industrie. Data analytics zijn hip & happening. Maar klop je als data analist tijdens je data-analyse aan bij IT, dan schieten de IT’ers nogal eens in de kramp. Om die twee werelden bij elkaar te brengen, bestaat er nu een speciaal platform: HPE Ezmeral Unified Analytics. Het allereerste moderne, hybride analytics en data lakehouse-platform binnen de industrie.

Ooit weleens dit soort antwoorden gekregen van de IT’ers van je bedrijf toen je enthousiast vroeg naar de juiste IT-resources voor jouw data analyses? Je wil wel iets speciaals, hè? Sorry, kan ik niet direct bij helpen. Ik heb hier helaas geen tijd voor. Met als gevolg dat je je heil maar zocht in shadow IT of de cloud? Om vervolgens ook daar tegen problemen aan te lopen? Je bent niet de enige… De hamvraag is dus: hoe kom je als data analist beter in contact met je IT’ers en hoe kun je effectief met hen samenwerken?

Drie hardnekkige uitdagingen
Bij data analytics loop je vaak tegen dezelfde drie hardnekkige uitdagingen aan. Eén: je hebt iemand nodig die creatief in staat is om relevante data te vissen uit de berg aan informatie. Twee: je hebt een robuust algoritme nodig. En drie: hoe schoon je je, vaak vuile, data op (cleansing) zodat je überhaupt iets, nu en in de toekomst, met de data kunt doen?

Opschonen data
Om bij punt drie te beginnen: heel vaak zijn de data binnen een bedrijf niet op orde. Het zit overal verstopt, gestructureerd en ongestructureerd. Probeer die boel maar eens bij elkaar te krijgen. Er zijn genoeg bedrijven die mensen aannemen om hun data op te schonen. Cleansing. Data zo maken dat je er iets mee kunt en volgend jaar nog steeds. Zorgen dat je software altijd begrijpt wat er aan de hand is.

Met die schone data kan er pas een creatieve oplossing worden bedacht die kan worden opgenomen in het productieproces. Helaas doen veel bedrijven bij dat opschonen al een beroep op de wat meer creatievere types. Maar juist dit soort creatieveling rent vaak door dit soort werk binnen no time gillend weg.

Robuust algoritme
Punt twee: je hebt een robuust algoritme nodig, zodat de boel niet ineens kan crashen omdat er ‘ergens’ een getalletje ontbreekt. Dat vraagt om een ander type medewerkers: software ontwikkelaars. Pas als zij klaar zijn, kan het in productie worden genomen. Dat vraagt om documentatie en onderbouwing. En het aanleveren van software dat met fouten om kan gaan. Een veel serieuzere stap dan menigeen denkt.

Creatief vissen
Daarna kan de datavisser pas los; iemand die de kunst verstaat om allerlei interessante inzichten te halen uit een, op het eerste oog, brij aan data. En daar ook nog bijzondere voorspellingen aan weet te koppelen. Zij willen juist iedere keer iets nieuws en anders vinden. Laten zien dat het nog beter kan. De datavissers kunnen pas aan het werk als de twee andere uitdagingen zijn weggenomen en hun oplossingen zijn opgenomen in het productieproces.

Platform HPE Ezmeral software
Hoe breng je deze drie verschillende uitdagingen samen tot één geïntegreerde aanpak? Met HPE Ezmeral Unified Analytics. Een platform dat zorgt dat je je data overal en nergens vandaan kunt halen en dat je gemakkelijk rechten geeft aan de juiste persoon. Het biedt de elasticiteit en flexibiliteit binnen de cloud die je vast wenst. Zo kun je allerlei verschillende datatypes van bestanden, tabellen, streams en objecten verwerken binnen één consistent platform; data engineering met overzicht dat zich uitstrekt tot ver in de hybride cloud.

Opschonen grote bulk
Er gaat veel tijd zitten in data analytics, gek genoeg zijn dat vaak niet eens de uren van de echte data analisten: hooguit 10 tot 30 procent van de tijd. Veruit de meeste tijd (60 à 70 procent) wordt aan de voor- en achterkant van het proces verbruikt. Daar zit vaak de meeste ‘rommel’. Om die grote bulk op te schonen heb je open source tools nodig. Die tools kun je met een vinkje zo uit het Ezmeral-platform tevoorschijn toveren. Vervolgens kunnen de mensen die écht moeten toveren veel makkelijker uit de voeten.

Tegemoet komen aan IT
Het mooie is: omdat we die grote bulk aan data standaardiseren, brengen we zo’n project veel beter en sneller in kaart dan als je dat zelf zou moeten bedenken. Daarmee komen we tegemoet aan alle IT’ers die natuurlijk best willen helpen, maar daar niet altijd de tijd voor hebben. Vooral niet voor uitzonderingen. Ze besteden hun spaarzame en dure tijd graag zo effectief mogelijk. En tegelijkertijd krijgen de data analisten wat ze nodig hebben om hun werk goed te kunnen doen.

Behoud specialisten
Kortom; met de nieuwe Ezmeral tools kom je tegemoet aan de wensen van zowel data analisten als IT’ers, zonder dat het tot extra werk leidt. En ondertussen houd je zo ook je gekoesterde data-specialisten in huis. Ook niet onbelangrijk. Zij zijn schaars, verdienen veel geld en kunnen echt overal terecht. Maar waarom zouden ze vertrekken als het werk binnen hun huidige functie nog gestroomlijnder wordt?

Tenslotte
Uiteraard komen er bij data analytics-projecten meer zaken kijken dan we hier behandelen. Het mooie is: daar zijn specialisten voor.