Att undvika dataöversvämningar: Vikten av strukturerad datastyrning

Många företag tror att moderna data lakehouse-lösningar kan lösa alla deras datautmaningar. Men utan ett logiskt lager som kan förena, styra och tolka data förvandlas en data lake snabbt till ett träsk. Resultatet blir långsamma sökningar av data, ökande risker och investeringar som inte levererar det värde som utlovades.

I Sverige, liksom i övriga Europa, har företag investerat miljoner i moderna data lake- och lakehouse-plattformar. Arkitekturen kan se toppmodern ut på papperet: Databricks eller Snowflake i molnet, med äldre system i bakgrunden.

Trots detta ser vi att frustrationen kvarstår. När ledningen efterfrågar insikter över HR, finans, drift och kundservice tvingas företagen ofta samla information manuellt.

Flaskhalsen ligger sällan i lagringen eller processorkraften, utan i den semantiska förvirringen och splittrad styrning. Olika avdelningar tolkar begrepp på olika sätt, vilket leder till otydliga rapporter och stora utmaningar för compliance-avdelningen.

Data lakes och lakehouses marknadsförs som ultimata lösningar: samla allt i en plattform – så kommer innovationen. Men bristen på struktur gör miljön komplex och träskliknande.

Det är som att bygga ett stort bibliotek utan katalogsystem. Böckerna finns där, men utan märkning blir det omöjligt att hitta det man behöver.

Organisationer står inför tre återkommande problem: inga gemensamma definitioner, data som finns i silos och compliance-utmaningar. Viss data finns i molnbaserade lakehouses, annan i äldre databaser eller SharePoint.

Om svenska företag fortsätter att förlita sig enbart på sina lakehouse-investeringar riskerar de att möta kostsamma och ineffektiva processer.

Framtidens vinnare kommer att vara de som ser data som ett levande ekosystem, där ett logiskt lager skapar struktur och affärsnytta. Data måste bli navigerbart för att gå från insamling till konkurrens.