Hvordan bygge en moderne analyse-løsning med Snowflake og open source værktøjer

Når du har koblet Snowflake-datalageret til Tableau Desktop, er det næste skridt at publicere rapporten på Tableau-serveren og dele den med interessenter. Med Tableau kan du udnytte Snowflakes unikke funktioner, såsom at forespørge og visualisere semi-strukturerede data, arbejde med Time Travel-funktionen, dele data, implementere rollebaseret sikkerhed og anvende brugerdefineret aggregation.

I eksemplet tidligere håndterede Matillion ETL både dataindlæsning og transformationer. I stedet for at bruge én samlet løsning, kan vi her skelne disse opgaver og finde de rette værktøjer til hver. Tabellen nedenfor viser opgaverne og de relevante open source værktøjer, der kan anvendes:

Der findes et væld af open source værktøjer på markedet, og Python kan også anvendes. Alternativt kan du vælge et andet programmeringssprog for at bygge tilpassede værktøjer. Dog skal det bemærkes, at denne tilgang kan være svær at skalere, kræver vedligeholdelse og ofte fungerer som en anti-pattern. Hver værktøj og tilgang har sine egne fordele og ulemper, og det er derfor vigtigt at afprøve teknologierne, før man træffer et valg.

En proof of concept (PoC) er afgørende for at evaluere de mulige værktøjer, og resultatet af PoC’en bør være et dokument, der fremhæver den bedste løsning, herunder omkostninger, arbejdskraft og andre relevante faktorer. Dette hjælper med at træffe en informeret beslutning og sikre godkendelse fra ledelsen.

Som vist i diagrammet, kan du implementere Airbyte til dataindlæsning. Airbyte er et open source værktøj, der primært fokuserer på at hente data og har en intuitiv brugerflade med mange connectors til applikationer som Salesforce, Google Analytics og Amplitude. Airbyte kan skrive data til Snowflake, BigQuery og Redshift, og kan installeres lokalt eller anvendes med minikube og Helm charts. Mere om installationen kan findes i kapitelrepositoriet.

Apache Airflow er et af de mest populære Python-baserede orkestreringsværktøjer, der kan håndtere pipelines og jobs ved hjælp af direkte acykliske grafer. Det kan installeres lokalt og integreres med diverse cloud-tjenester, hvilket gør det muligt at køre dataworkflows i skalerbare miljøer.

Metabase, som også er en open source BI-løsning, er meget populær og understøtter SQL-baserede analyser. Det kører nemt i Docker-containere, hvilket giver mulighed for nem integration med Snowflake.

• Skaber et samlet SQL-framework

• Transformerer forretningslogik til SQL

• Understøtter software engineering-principper som CI/CD, unit testing, pre-commit, versionskontrol og blue-green deployment

• Nem at lære og vedligeholde

• Skaber genanvendelige kodesnippets med Jinja-makroer

• Skaber et klart skel mellem udviklings- og produktionsmiljøer

• Muliggør vendor-agnostiske SQL-forespørgsler, hvilket letter migrering mellem forskellige leverandører

I praksis kan du bruge dbt til at skrive SQL-logik for data transformationer. Når du kører dbt-modellerne, kompilerer dbt SQL og sender det til Snowflake for udførelse.

For at starte med dbt skal du klone det relevante repository, oprette et virtuelt miljø, installere nødvendige pakker og konfigurere forbindelsen til Snowflake. Når dette er gjort, kan du begynde at opbygge dit dbt-projekt, som kan indeholde filer som dbt_project.yml, som er konfigurationsfilen, og modellerne, der repræsenterer SQL transformationer.

Endelig er det vigtigt at forstå, at selvom open source værktøjer som dbt, Airbyte og Metabase kan være kraftfulde og økonomisk fordelagtige, kræver de stadig betydelig teknisk viden og vedligeholdelse. Det er nødvendigt at have et stærkt team med erfaring i at implementere og drifte disse værktøjer effektivt. I nogle tilfælde kan det være nødvendigt at bruge cloud-baserede løsninger for at opnå den ønskede skalerbarhed og pålidelighed.

Hvordan Matcher Man Datateknologi Med Rette Funktionalitet?

Migration af data til en cloud-baseret løsning som Snowflake kræver en systematisk tilgang, der både omfatter organisatoriske og tekniske aspekter. Den korrekte teknologi skal vælges i forhold til de specifikke funktionaliteter, som systemet skal understøtte. I stedet for den hurtige "lift and shift"-metode, som måske virker tiltalende, men ofte har begrænset langtidsholdbar værdi, anbefales en mere detaljeret tilgang, hvor migrationen opdeles i faser som prototype, læring og perfektion. Dette skaber et solidt fundament, der kan sikre både kort- og langsigtede fordele for organisationen.

En migrationsproces kan opdeles i to hovedområder: den organisatoriske del og den tekniske del. Begge aspekter er afgørende for, at overgangen til en cloud-løsning forløber effektivt.

Organisatorisk Forberedelse

Før du påbegynder migrationen af et eksisterende system, er det nødvendigt at dokumentere det nuværende setup. Det inkluderer blandt andet at forstå de eksisterende brugerroller, deres rettigheder og adgangskontroller. Snowflake anvender rollebaseret adgangskontrol, og det er essentielt at forstå, hvordan de nuværende systemer håndterer sikkerhed og adgang til følsomme data. Dette vil gøre det muligt at genskabe en lignende sikkerhedskonfiguration i den nye løsning.

Dernæst skal en migrationsstrategi fastlægges. Alle de processer, som skal migreres, bør dokumenteres, herunder de processer, der kræver omstrukturering eller reparation. En vigtig anbefaling er at undgå at lave én stor, samlet migration og i stedet opdele processen i små, inkrementelle skridt. Denne tilgang giver mulighed for at levere hurtig værdi til slutbrugerne, uden at der går for meget tid med at vente på et stort færdigt produkt. I stedet skabes et fleksibelt, agilt datavarehus, der kan tilpasses løbende behov.

Udvikling og Implementering

En af de vigtigste overvejelser i en migrationsstrategi er, hvordan udviklings- og implementeringsprocesserne skal håndteres. Moderne organisationer har ofte DevOps- eller DataOps-praksisser på plads for at optimere kvaliteten og effektiviteten af deres dataoperationer. Det er derfor en god mulighed at integrere sådanne procedurer i migrationsprojektet, hvis de ikke allerede er implementeret. Det inkluderer brug af udviklings-, QA- og produktionsmiljøer, samt versionsstyring og dokumentation af deployment-processerne.

En vigtig faktor i migrationsplanlægningen er at prioritere de datasæt, der skal migreres. I stedet for at begynde med de mest komplekse datasæt, bør man starte med de simple og hurtigt migrerbare datasæt. Det skaber et fundament for den efterfølgende migration og gør det lettere at genbruge de udviklings- og implementeringsmetoder, der er etableret under de tidlige faser.

Teknisk Forberedelse

Den tekniske del af migrationen kræver en detaljeret forståelse af de datastrukturer og afhængigheder, der eksisterer i det nuværende system. Det er derfor nødvendigt at dokumentere disse afhængigheder, så de kan overføres korrekt til den nye platform. En automatiseret proces til at indsamle oplysninger om eksisterende ETL-jobs og jobplaner kan være en stor hjælp, da dette reducerer manuel arbejdskraft og sikrer, at alle ændringer bliver dokumenteret korrekt.

En anden vigtig overvejelse i den tekniske forberedelse er at vælge den rette migrationsteam. Rollen som udvikler, kvalitetssikrer, forretningsansvarlig og projektleder er centrale, og det kan være nødvendigt at engagere eksterne eksperter, som kan hjælpe med migrationsplanlægning og implementering. Det er vigtigt, at teamet har de nødvendige kompetencer til at håndtere de nye teknologier og eventuelt gennemgår ekstra uddannelse, der kan hjælpe med at forstå de særlige krav og best practices for cloud-teknologier som Snowflake.

Budgettering og Tidslinjer

Tydelige forventninger er afgørende for ethvert migrationsprojekt. En af de første skridt i planlægningen er at fastlægge realistiske tidslinjer og budgetter. Mange gange sættes deadlines, før omfanget af migrationen er helt klarlagt, hvilket kan skabe problemer undervejs. Derfor er det vigtigt at have en god forståelse af både omfanget og de nødvendige ressourcer for at sikre, at deadlines og budgetter kan overholdes. Hvis tidsfristerne er faste, og der er risiko for at overskride budgettet, bør der tages en åben dialog med forretningen om, hvordan det videre forløb kan tilpasses.

Forventede Resultater og Kommunikation

At etablere et klart eskalationssystem og en kommunikationsplan er nødvendigt for at sikre, at eventuelle problemer hurtigt kan håndteres. På den måde skaber man ikke kun en succesfuld migration, men også en positiv oplevelse for alle parter involveret.

Endtext

Hvordan Snowflake Demokratiserer Datahåndtering og Transformation

I den moderne dataanalyseverden er adgang til data ikke længere et luksusprodukt for de store organisationer, men en nødvendighed for alle virksomheder, uanset størrelse. Snowflake skiller sig ud som en banebrydende løsning, der udnytter skyens kapacitet til at tilbyde næsten ubegrænsede muligheder for opbevaring og beregning. Med et unikt design, der adskiller opbevaring og beregning, løser Snowflake nogle af de mest udfordrende problemer, som traditionelle datawarehouse-platforme ikke kan håndtere effektivt.

Traditionelt set har organisationer ofte haft et centralt data warehouse, hvor alle processer, uanset om det er ETL-behandlinger (Extract-Transform-Load) eller forretningsanalyse, fandt sted i et tæt sammenknyttet system. Dette betød, at mens ETL-processer blev kørt, kunne forretningsbrugere ikke få adgang til dataene i realtid, da systemet ikke kunne håndtere begge processer samtidigt. Resultatet var et flaskehalsproblem, hvor hver afdeling, der krævede adgang til data, måtte vente på de samme ressourcer. Snowflake ændrer denne dynamik ved at tilbyde en infrastruktur, hvor hver afdeling kan oprette sine egne virtuelle datalagre og behandlingsenheder. Disse virtuelle lagre kan skaleres hurtigt op eller ned alt efter behov, hvilket betyder, at organisationen ikke længere er bundet af fysiske servere eller dyre hardwareinvesteringer.

En vigtig fordel ved Snowflake er, at organisationen kun betaler for de ressourcer, de bruger. Det betyder, at virksomheder ikke behøver at købe dyre servere eller spekulere i fremtidige arbejdsbyrder, som de måske aldrig vil bruge. Denne fleksibilitet og omkostningseffektivitet har gjort det muligt for mindre virksomheder at få adgang til avancerede datateknologier, som tidligere kun var tilgængelige for de største aktører på markedet.

Snowflake er bygget på en såkaldt "multi-cluster" arkitektur, hvor lager- og beregningsressourcer er adskilt. Lageret opbevarer data i en centraliseret skyplatform, mens beregningsenhederne kan håndtere de processer, der er nødvendige for at analysere disse data. Denne struktur gør det muligt for organisationer at udnytte ressourcerne effektivt og samtidig sikre, at de forskellige arbejdsbelastninger, der kører samtidigt, ikke forstyrrer hinanden. For eksempel kan en afdeling køre komplekse analyser, mens en anden kører ETL-processer, og begge grupper kan gøre dette uden at skulle vente på, at ressourcer bliver ledige.

En anden væsentlig fordel ved Snowflake er dets fleksibilitet i forhold til valg af skyudbyder og geografisk placering af data. Snowflake er kompatibel med de store cloud-udbydere som Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure og Google Cloud Platform (GCP), hvilket gør det muligt for organisationer at vælge den udbyder, der passer bedst til deres behov. Ved at vælge den rette geografiske placering for opbevaring af data kan organisationer optimere omkostninger og opnå hurtigere adgang til data afhængig af, hvor deres brugere er placeret.

Selvom Snowflake tilbyder en række fordele, er det vigtigt at forstå, hvordan det fungerer med hensyn til omkostninger. Snowflake bruger et forbrugsbaseret prissætningssystem, der tager højde for brugen af både opbevaring og beregningsressourcer. Det betyder, at organisationer kun betaler for de ressourcer, de faktisk bruger, hvilket giver en meget mere fleksibel og omkostningseffektiv tilgang sammenlignet med traditionelle modeller, hvor man betaler for kapacitet, uanset om den anvendes eller ej.

Når det kommer til opbevaring, er Snowflake designet til at komprimere data, hvilket betyder, at organisationer kun betaler for den komprimerede størrelse af deres data, snarere end den rå størrelse. Dette kan føre til markante besparelser, især når man sammenligner med andre løsninger, der opkræver betaling baseret på den ikke-komprimerede data størrelse.

Snowflake's evne til at tilbyde både avancerede teknologier og enkel adgang til komplekse dataanalyser gør det til en game-changer for både store og små organisationer. Den adskilte arkitektur, fleksible skalering og avancerede funktioner som data-deling og tidsrejser gør Snowflake til et ideelt valg for virksomheder, der ønsker at udnytte skyens kraft til at optimere deres dataanalyser og beslutsomhed.

Det er dog vigtigt at overveje, hvordan Snowflake integreres i virksomhedens eksisterende infrastruktur, samt at tage højde for de specifikke krav til datasikkerhed og compliance, der kan variere afhængigt af virksomheden og dens branche. Desuden skal man være opmærksom på, at omkostningerne ved brug af Snowflake kan variere afhængigt af de valgte cloud-udbydere og regioner, hvilket kan påvirke den samlede pris for opbevaring og beregning.