Microsoft Fabric: zet een toekomstbestendig dataplatform neer in 7 stappen
Een dataplatform implementeren: steeds meer organisaties willen het. Want met een dataplatform ben je klaar voor de toekomst. Je kunt beter gebruikmaken van AI, je hebt meer grip op de kosten en je hebt zicht op je performance. Die mate van flexibiliteit maakt je organisatie toekomstbestendig. Dát wil je.
Maar hoe zet je nu precies een dataplatform neer waar je daadwerkelijk resultaten uit haalt? Daar is specifieke expertise voor nodig die veel organisaties niet in huis hebben. Daardoor weten ze vaak niet waar ze moeten beginnen. Of ze maken een intuïtieve start om vervolgens halverwege het proces vast te lopen.
In deze blogpost nemen we je mee in onze bewezen aanpak, die bestaat uit zeven stappen. Weg met ruis en giswerk!
1. Infrastructuur
Een modern dataplatform staat of valt met de basis. Daarom is het essentieel om eerst de componenten binnen Azure aan te maken waarmee je jouw dataplatform kunt bouwen. Hoe sla je organisatiedata op? Hoe transformeer je deze data? En hoe ga je de bijbehorende processen aansturen? De antwoorden op deze vragen vormen het fundament van je infrastructuur.
2. Netwerkinitialisatie en requirements
Hoe gaan de verschillende componenten met elkaar praten? Heb je te maken met gevoelige data waar hogere beveiligingseisen aan verbonden zijn? In hoeverre mag het verkeer in dat kader over het publieke internet verlopen? Tijdens deze stap halen we de juiste input op bij alle stakeholders. Op basis daarvan bepalen we de requirements, zodat we een veilige en schaalbare netwerkstructuur kunnen neerzetten.
3. Platformdeployment
Tijd om de architectuur op te zetten! Ook hiervoor halen we requirements op. Welke data wil je in realtime inzien? En welke data hoef je slechts één keer per uur, dag of week op te halen? Het is belangrijk om dergelijke beslissingen in een vroeg stadium te nemen. Zo kunnen we een stevige architectuur neerzetten én heb je een goed overzicht van het kostenplaatje.
4. Data Lake
Om je Data Lake in te richten, ontsluiten we bronsystemen en structureren we organisatiedata. We bekijken welke bronnen je op welke manier wilt ontsluiten. Daarnaast bepalen we samen hoe jouw datalagen eruitzien en hoe we de data gaan transformeren en structureren. Bij Wortell werken we met drie lagen: brons (ruwe data), zilver (opgeschoonde en getransformeerde data) en goud (gestructureerde en volledig betrouwbare data). Oftewel, de uitkomst van het proces is een zuivere dataset.
5. Datamodellen en rapportages
Tijdens deze stap gaan front-end developers aan de slag met het modelleren van data. Zij knopen data dusdanig aan elkaar dat ze een veiligheidsmarge inbouwen en een krachtig, herbruikbaar datamodel creëren. Hier kun je vervolgens rapportages voor de business uit halen. Dit doe je met data uit de gouden laag, want deze vormen een single point of truth: één waarheid waar iedereen binnen de organisatie mee kan werken.
6. Testen en validatie
Omdat je in elk onderdeel van het proces kwaliteit en betrouwbaarheid wilt borgen, is het belangrijk om alles te testen. Tijdens deze stap controleren we of de data correct wordt opgehaald. We bouwen het end-to-end proces na om bij elke stap te bekijken of het nieuwe dashboard dezelfde variabelen toont als het oude dashboard. Ook gaan we na of het eindpunt klopt.
7. Overdracht naar beheer
Heb je een team van engineers die met het dataplatform gaan werken? Bij Wortell willen we organisaties graag zelfredzaam maken. Daarom nemen we je engineers graag mee gedurende het project. Wij laten hen zien hoe we de architectuur opzetten en bronnen ontsluiten om tijdens de zevende stap een goede overdracht te kunnen doen. Wil je het beheer en de doorontwikkeling uitbesteden, dan kan dat uiteraard ook. In dat geval dragen we het dataplatform over aan onze interne organisatie.
Met deze aanpak hebben wij Microsoft Fabric inmiddels al bij tientallen organisaties succesvol geïmplementeerd.