Hvorfor redder data lakes ikke ældre data?
Emanuel Böminghaus, ekspert i legacy-systemer, administrerende direktør i AvenDATA
Emanuel Böminghaus
ekspert i legacy-systemer, administrerende direktør i AvenDATA
Ældre systemer er overlevelseskunstnere. De kører videre, selv når brugerne for længst er skiftet til moderne applikationer. Mens de tidligere stille og roligt arbejdede i baggrunden, forsøger virksomheder i dag ofte i en fart at hælde disse gamle byrder over i en data lake. Det virker smart ved første øjekast, men viser sig hurtigt at være en farlig fejltagelse: I stedet for orden opstår der en datasump.
Myten om data lake som redningsmand
Idéen lyder lovende: En data lake som et enormt lager, hvor alle data, både strukturerede og ustrukturerede, samles. Fra IoT-signaler og indhold fra sociale medier til komplette ERP-tabeller. Alt samlet ét sted, altid tilgængeligt og altid muligt at analysere. Visionen: data lake som „den gyldne sandhedskilde“.
Men i virkeligheden bliver søen ofte til en sump. Datastrukturer mangler, sammenhænge er ikke dokumenteret, og metadata går tabt. Det store lager lover gennemsigtighed, men skaber kaos.
Når ældre systemer drukner i søen
Det bliver især problematisk, når virksomheder skubber deres legacy-systemer og ældre data ind i søen. For disse oplysninger er ikke blot historiske. De er underlagt revisions- og opbevaringspligt. Skattemyndighederne, revisorer, intern revision: Alle kræver adgang til gamle forretningstransaktioner.
Hvis man ukontrolleret hælder disse data ind i en data lake, mister man ikke blot struktur og læsbarhed. Man risikerer compliance-overtrædelser, gør revisioner vanskeligere og skaber et nyt, endnu større problem: et uoverskueligt datalager uden juridisk sikkerhed.
Bronze, sølv, guld: teori og hård praksis
I teorien lyder data lakes velordnede. Bronzezone til rådata, sølvzone til bearbejdede data, guldzone til de kontrollerede oplysninger. Men i praksis findes der ingen eventyrlogik:
- Ældre data er genstridige.
- Tabelstrukturer er forældede eller proprietære.
- Fagspecifik logik fra legacy-applikationer passer ikke ind i det moderne skema.
Resultatet: Det, der skal skinne som guld, bliver hængende i tågen og gør data lake til en datasump, som rejser flere spørgsmål, end den giver svar på.
Systemnedlukning i stedet for dataindsamling
Tankefejlen er åbenlys:
Målet må ikke være blindt at flytte ældre systemer over i moderne lagringsstrukturer. Målet skal være at lukke ældre systemer kontrolleret ned og arkivere deres data retssikkert.
Det er netop her, AvenDATA kommer ind i billedet. Med vores ViewBox arkiverer vi historiske data fra nedlukkede systemer revisionssikkert, i overensstemmelse med revisionskrav og med adgang når som helst. Virksomheder bevarer overblikket, reducerer omkostningerne og opfylder alle lovkrav uden at tilstoppe deres data lakes.
Buzzwords løser ikke problemet med gamle byrder
Uanset om det er data lake, data mesh eller data fabric: Hvert koncept lover det næste store gennembrud inden for datastyring. Men den smukkeste arkitektur nytter ikke noget, hvis gamle byrder slæbes ukontrolleret med. Først en ren adskillelse mellem produktiv it og arkiverede ældre data skaber klarhed.
Konklusion: Sænk eller arkivér. Valget er klart.
Data lakes kan være stærke værktøjer. Men de er ikke løsningen på problemet med forældede systemer og data. Hvis man blot hælder ældre systemer og data ned i søen, risikerer man ikke at redde dem, men at sænke dem for altid. Den bedre strategi: Luk ned, arkivér og sikr gennemsigtighed.
Sådan bliver den tilsyneladende risiko til en klar fordel, og data lake forbliver det, den skal være: et værktøj til indsigt og ikke en gravplads for gamle byrder.
Planlægger du at arkivere et ældre system?