Co Tracisz Nie Ulepszając Architektury Data Lake Poznaj Klucz Do Sukcesu I Oszczędności

Nigdy nie myślałem, że praca z danymi może być taką karuzelą. Zaczynałem z przekonaniem, że stworzę idealne repozytorium, które będzie działać latami bez większych zmian.

Ach, ta naiwność! Życie weryfikuje wszystko, a zwłaszcza świat technologii, który pędzi jak szalony. Szybko zrozumiałem, że to, co wczoraj było szczytem techniki, dziś może być już wąskim gardłem.

Dziś wiem, że nasze data lakes, te potężne zbiory surowych danych, potrzebują nieustannej opieki, redefiniowania i adaptacji, by nie stać się cyfrowymi cmentarzyskami, gdzie cenne informacje giną w odmętach nieużyteczności.

Musimy patrzeć na nie nie tylko jak na statyczne magazyny, ale jako na dynamiczne ekosystemy, które ewoluują wraz z potrzebami biznesu i postępem technologicznym.

Moje doświadczenia pokazują, że ignorowanie tej zasady to przepis na porażkę, frustrację zespołów i utratę cennej przewagi konkurencyjnej, której nikt sobie nie życzy.

Ewolucja Data Lake: Od Magazynu do Centrum Innowacji

Pamiętam czasy, kiedy samo zebranie danych w jednym miejscu było już wyczynem. Traktowaliśmy data lake jako duży, nieuporządkowany magazyn, do którego wrzucaliśmy wszystko, co tylko wpadło nam w ręce, z nadzieją, że kiedyś “coś z tego będzie”.

Ale to podejście szybko przestało być wystarczające. Firmy zaczęły oczekiwać czegoś więcej niż tylko przechowywania; chciały analityki w czasie rzeczywistym, szybkiego dostępu dla zespołów data science i możliwości uruchamiania złożonych modeli uczenia maszynowego bezpośrednio na surowych danych.

To było jak przejście od składziku rupieci do zaawansowanego laboratorium badawczego. Zdałem sobie sprawę, że kluczem jest zmiana myślenia o data lake – nie jako o końcu procesu zbierania danych, ale o jego początku, platformie, która umożliwia prawdziwą innowację i dostarcza wartość biznesową w niespotykanym dotąd tempie.

Musimy aktywnie zarządzać jakością, dostępem i transformacją danych, aby służyły one jako paliwo dla nowych produktów i usług.

1. Zmiana Paradygmatu: Dane jako Aktywo

Kiedyś myśleliśmy o danych w kategoriach kosztów i konieczności ich składowania. Dziś, dzięki ciągłemu doskonaleniu naszych data lakes, postrzegamy je jako najważniejsze aktywo strategiczne firmy.

To nie jest tylko frazes; naprawdę tak jest! Widzę to na co dzień, gdy dane z różnych źródeł, raz oczyszczone i przetworzone, stają się podstawą do podejmowania kluczowych decyzji biznesowych, optymalizacji procesów, a nawet tworzenia zupełnie nowych linii produktów.

Moje doświadczenie pokazuje, że im szybciej i efektywniej możemy przekształcić surowe dane w actionable insights, tym większą mamy przewagę nad konkurencją.

To wymaga jednak nie tylko odpowiedniej technologii, ale także głębokiego zrozumienia procesów biznesowych i gotowości do eksperymentowania.

2. Data Lake jako Podstawa Analityki Zaawansowanej

Nie wystarczy już tylko przechowywać dane. Prawdziwa moc data lake ujawnia się, gdy staje się ono centrum dla zaawansowanej analityki, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Obserwuję, jak firmy, które skutecznie zintegrowały swoje data lakes z platformami ML/AI, osiągają spektakularne rezultaty – od predykcyjnego utrzymania maszyn, przez personalizację oferty dla klientów, po automatyzację złożonych procesów.

To nie jest już tylko kwestia budowania modeli, ale szybkiego ich wdrażania i monitorowania w środowisku produkcyjnym, czerpiącym z ogromnych zbiorów danych zgromadzonych w data lake.

Bez solidnej, elastycznej i stale ulepszanej architektury data lake, te ambitne projekty po prostu utkną w martwym punkcie, czego sam doświadczyłem w przeszłości.

Architektura Modułowa: Klucz do Zwinności i Skalowalności

Moja największa lekcja z ostatnich lat to ta, że monolit w architekturze data lake to przepis na katastrofę. Kiedyś budowaliśmy te gigantyczne systemy, które były trudne do modyfikacji, a każda zmiana potwornie długo trwała.

To było jak próba przebudowy wieżowca od fundamentów, bez możliwości wyniesienia mieszkańców. Dziś wiem, że jedyną drogą do prawdziwej zwinności i możliwości szybkiego reagowania na zmieniające się potrzeby biznesowe jest podejście modułowe.

Oznacza to budowanie data lake z mniejszych, niezależnych komponentów, które można rozwijać, wdrażać i skalować niezależnie od siebie. To jak Lego dla danych – każdy klocek pełni swoją funkcję, a jednocześnie idealnie pasuje do reszty.

Dzięki temu możemy wprowadzać innowacje znacznie szybciej, bez obawy, że jedna zmiana zepsuje cały system. To podejście naprawdę odmieniło moje projekty, dając mi spokój ducha i elastyczność, której kiedyś mi brakowało.

1. Microservices i Serverless w Świecie Danych

Wdrożenie koncepcji microservices i serverless computing w kontekście data lake było dla mnie prawdziwym przełomem. Zamiast jednej ogromnej aplikacji przetwarzającej dane, mamy zestaw małych, wyspecjalizowanych usług, które wykonują konkretne zadania – np.

ingestowanie danych z jednego źródła, ich walidację, transformację czy ładowanie do konkretnej warstwy. Co więcej, korzystając z technologii serverless, takich jak AWS Lambda czy Azure Functions, możemy skupić się na kodzie, nie martwiąc się o infrastrukturę.

Pamiętam, jak kiedyś miesiącami optymalizowałem serwery; dziś, dzięki serverless, wystarczy, że napiszę funkcję, a dostawca chmury zajmie się całą resztą.

To nie tylko oszczędność czasu, ale i kosztów, ponieważ płacimy tylko za faktyczne zużycie zasobów.

2. Oddzielenie Obliczeń od Pamięci Masowej

Jedną z kluczowych zasad nowoczesnej architektury data lake jest całkowite oddzielenie warstwy obliczeniowej od warstwy pamięci masowej. Kiedyś wszystko było ściśle ze sobą powiązane, co utrudniało skalowanie.

Chciałeś więcej mocy obliczeniowej? Musiałeś skalować całą infrastrukturę pamięci masowej. Dziś, dzięki rozwiązaniom takim jak Amazon S3, Google Cloud Storage czy Azure Data Lake Storage Gen2, możemy przechowywać terabajty danych w chmurze, a do ich przetwarzania używać niezależnych silników, takich jak Apache Spark, Presto czy Snowflake.

To daje niesamowitą elastyczność – możemy dynamicznie zwiększać lub zmniejszać moc obliczeniową w zależności od potrzeb, bez wpływu na dane. Dzięki temu, w szczycie zapotrzebowania na analitykę, możemy uruchomić setki instancji, a po zakończeniu pracy, wyłączyć je, płacąc tylko za faktyczne zużycie.

To prawdziwy game changer w zarządzaniu kosztami i wydajnością.

Wdrażanie Analityki Czasu Rzeczywistego: Dane, Które Mówią Tu i Teraz

Pamiętam te frustrujące momenty, kiedy kluczowe decyzje biznesowe musiały czekać na raporty, które generowały się godzinami, a czasem nawet dniami. W dzisiejszym dynamicznym świecie to po prostu niedopuszczalne.

Klienci oczekują natychmiastowej reakcji, rynek zmienia się w mgnieniu oka, a my musimy nadążać. Moje doświadczenie z wdrożeniami analityki czasu rzeczywistego w data lake pokazało mi, że jest to absolutnie wykonalne, choć wymaga przemyślanej strategii i odpowiednich narzędzi.

Chodzi o to, aby dane płynęły bezustannie, były przetwarzane na bieżąco i dostarczały natychmiastowych informacji, które można wykorzystać do podejmowania decyzji “tu i teraz”.

To rewolucja w sposobie, w jaki firmy wykorzystują dane. Czuję satysfakcję, gdy widzę, jak błyskawiczna reakcja na anomalię w danych pozwala uniknąć milionowych strat lub natychmiastowo zareagować na zmieniające się preferencje klienta.

1. Strumienie Danych i Architektury Zorientowane na Zdarzenia

Kluczem do analityki czasu rzeczywistego są strumienie danych i architektury zorientowane na zdarzenia. Zapomnijcie o przesyłaniu danych w batchach raz na dobę.

Dziś dane płyną non-stop, a my musimy je przechwytywać, przetwarzać i analizować w locie. Technologie takie jak Apache Kafka, Amazon Kinesis czy Google Pub/Sub stały się moimi najlepszymi przyjaciółmi.

Umożliwiają one budowanie potoków danych, które są odporne na awarie, skalowalne i zdolne do obsługi ogromnych wolumenów zdarzeń na sekundę. To jak niekończąca się rzeka informacji, z której możemy czerpać w dowolnym momencie, wyławiając to, co w danej chwili jest dla nas najważniejsze.

Kiedyś myślałem, że to będzie niesamowicie trudne, ale z odpowiednimi narzędziami i planem, jest to absolutnie do osiągnięcia.

2. Wykorzystanie baz danych NoSQL i narzędzi do przetwarzania strumieniowego

Tradycyjne bazy danych często nie nadają się do obsługi wysokich wolumenów danych strumieniowych i ich błyskawicznego przetwarzania. Tutaj na ratunek przychodzą bazy danych NoSQL, takie jak Cassandra, MongoDB czy DynamoDB, które są zaprojektowane do skalowania horyzontalnego i szybkiego zapisu/odczytu.

W połączeniu z narzędziami do przetwarzania strumieniowego, takimi jak Apache Flink czy Spark Streaming, możemy budować potężne systemy analityczne, które reagują na zdarzenia w milisekundach.

To pozwala na monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym, wykrywanie oszustw, personalizowanie treści na stronach internetowych czy optymalizowanie łańcuchów dostaw w locie.

Cała branża, od finansów po e-commerce, czerpie z tego korzyści.

Optymalizacja Kosztów w Chmurze: Jak Nie Utonąć w Wydatkach

Kiedyś patrzyłem na chmurę jako na panaceum na wszystkie problemy z infrastrukturą. I owszem, jest niesamowita! Ale szybko nauczyłem się, że bez odpowiedniej strategii można utonąć w rachunkach.

To trochę jak z nowym samochodem – kupujesz go z radością, a potem odkrywasz, ile kosztuje paliwo i serwis. Data lakes, zwłaszcza te w chmurze, mogą generować ogromne koszty, jeśli nie zarządzamy nimi świadomie.

Moje doświadczenie pokazuje, że optymalizacja wydatków w chmurze to nie jednorazowe działanie, ale ciągły proces, który wymaga monitorowania, analizy i nieustannych usprawnień.

Zauważyłem, że firmy, które aktywnie optymalizują swoje środowiska, potrafią zaoszczędzić dziesiątki, a nawet setki tysięcy złotych rocznie. To nie jest tylko kwestia technologii, ale także dyscypliny i świadomości kosztów na każdym etapie cyklu życia danych.

1. Zarządzanie cyklem życia danych (Data Lifecycle Management)

Kluczowym elementem kontroli kosztów jest aktywne zarządzanie cyklem życia danych. Nie wszystkie dane są sobie równe i nie wszystkie potrzebują być przechowywane na najdroższym i najszybszym storage’u wiecznie.

Stare, rzadko używane dane mogą być przenoszone do tańszych warstw pamięci masowej, a po pewnym czasie archiwizowane lub usuwane. Usługi takie jak AWS S3 Intelligent-Tiering czy Azure Blob Storage Cool/Archive tiers automatycznie przenoszą dane między różnymi klasami przechowywania, optymalizując koszty bez interwencji człowieka.

Pamiętam, jak kiedyś ręcznie przenosiliśmy pliki, co było koszmarem. Dziś to dzieje się automatycznie, co jest ulgą i dużą oszczędnością. To jak sprzątanie piwnicy – wyrzucasz to, co zbędne, a resztę układasz tak, by była pod ręką, ale nie zajmowała miejsca w salonie.

2. Wykorzystanie elastycznych instancji obliczeniowych i auto-skalowania

Chmura daje nam elastyczność w doborze zasobów obliczeniowych, ale musimy z niej korzystać mądrze. Zamiast rezerwować ogromne instancje na stałe, które są drogie i często niewykorzystane, powinniśmy używać instancji spotowych (np.

AWS Spot Instances), które są znacznie tańsze, oraz auto-skalowania. Auto-skalowanie pozwala na dynamiczne zwiększanie lub zmniejszanie liczby instancji w zależności od aktualnego zapotrzebowania.

Gdy ruch jest duży, system dodaje nowe maszyny, a gdy spada – automatycznie je wyłącza, oszczędzając pieniądze. To jest prawdziwa potęga chmury, która pozwala płacić tylko za to, czego faktycznie używamy.

Wdrażając takie rozwiązania, zaobserwowałem znaczące obniżki rachunków za chmurę.

Aspekt	Tradycyjne Data Lake	Nowoczesne, Zwinne Data Lake
Architektura	Monolityczna, sztywna	Modułowa, mikroserwisy, serverless
Skalowalność	Trudna, kosztowna, liniowa	Elastyczna, automatyczna, rozdzielone zasoby
Przetwarzanie danych	Głównie batchowe	Strumieniowe, w czasie rzeczywistym, batchowe
Koszt	Wysokie OPEX, nieoptymalne wykorzystanie zasobów	Zoptymalizowane, płatność za zużycie, niższe OPEX
Innowacje	Powolne wdrażanie, ryzyko	Szybkie iteracje, eksperymenty, niższe ryzyko

Bezpieczeństwo i Zarządzanie Danymi: Fundament Zaufania

O danych mówimy często w kontekście ich wartości, analityki, ale rzadko pamiętamy, że bez solidnego bezpieczeństwa i zarządzania (governance) cała ta misterna konstrukcja może runąć w jednej chwili.

To jak budowanie pięknego domu bez solidnych fundamentów – prędzej czy później wszystko się zawali. Moje doświadczenie pokazuje, że zaniedbanie tych aspektów to prosta droga do utraty zaufania klientów, kar finansowych za naruszenia RODO i poważnych problemów reputacyjnych.

Widziałem firmy, które poniosły ogromne straty z powodu wycieków danych, które można było łatwo uniknąć. Dlatego zawsze podkreślam, że inwestowanie w bezpieczeństwo i governance w data lake to nie koszt, ale inwestycja w przyszłość i stabilność biznesu.

Bez tego, nawet najnowocześniejsze data lake jest tylko tykającą bombą.

1. Implementacja silnych mechanizmów kontroli dostępu i szyfrowania

W data lake, gdzie przechowywane są dane z całej organizacji, a często także dane wrażliwe klientów, absolutnie kluczowe jest wdrożenie precyzyjnych mechanizmów kontroli dostępu.

To nie tylko kwestia hasła, ale rolek, uprawnień na poziomie obiektów, a nawet pojedynczych kolumn danych. Używam polityk IAM w chmurze, systemów takich jak Apache Ranger czy AWS Lake Formation, które pozwalają mi z precyzją określać, kto ma dostęp do jakich danych i w jakim zakresie.

Co więcej, szyfrowanie danych, zarówno w spoczynku (at rest), jak i w ruchu (in transit), jest absolutnym minimum. To jak podwójne zamykanie drzwi na klucz i dodatkowo sejf na najcenniejsze przedmioty.

Bez tego, wszystkie inne wysiłki mogą pójść na marne.

2. Data Governance: Odpowiedzialność i Zgodność

Data governance, czyli zarządzanie danymi, to znacznie szersze pojęcie niż samo bezpieczeństwo. To zbiór polityk, procesów i odpowiedzialności, które zapewniają jakość, spójność i zgodność danych z regulacjami prawnymi (np.

RODO w Polsce i UE). Chodzi o to, aby każdy w firmie wiedział, skąd dane pochodzą, kto jest za nie odpowiedzialny, jak są transformowane i do czego mogą być używane.

Wprowadzanie katalogów danych, słowników biznesowych i mechanizmów lineage (śledzenie pochodzenia danych) jest tutaj niezwykle pomocne. Pamiętam, jak kiedyś traciliśmy godziny na ustalenie, skąd wzięła się konkretna kolumna w raporcie.

Dziś, dzięki świadomemu podejściu do data governance, takie problemy są rzadkością, a zaufanie do danych rośnie w całej organizacji.

Kultura Danych i Ludzie: Niezbędny Element Sukcesu

Moglibyśmy mieć najnowocześniejsze data lake na świecie, zasilane przez najszybsze procesory i najbardziej wyrafinowane algorytmy, ale bez odpowiedniej kultury danych i zaangażowania ludzi, to wszystko będzie bezużyteczne.

Widzę to na co dzień – technologia jest ważna, ale to ludzie nią sterują, to oni interpretują dane i podejmują na ich podstawie decyzje. Pamiętam projekt, w którym wdrożyliśmy świetne narzędzia, ale nikt w firmie nie wiedział, jak z nich korzystać ani dlaczego są ważne.

Rezultat? Narzędzia leżały odłogiem, a my wróciliśmy do starych, nieefektywnych metod. To było dla mnie bolesne doświadczenie, które uświadomiło mi, że edukacja, współpraca i budowanie “myślenia o danych” w organizacji jest absolutnie kluczowe.

To nie jest kwestia jednego szkolenia, ale ciągłej edukacji i promowania świadomości.

1. Budowanie Zespołów Data-Driven i Rozwijanie Umiejętności

Sukces nowoczesnego data lake zależy od ludzi, którzy potrafią z niego korzystać. To oznacza budowanie zespołów, które są “data-driven” – czyli opierają swoje decyzje na danych.

Potrzebujemy inżynierów danych, analityków, specjalistów od uczenia maszynowego, ale także menedżerów i pracowników biznesowych, którzy rozumieją potencjał danych i potrafią zadawać właściwe pytania.

Inwestowanie w szkolenia, tworzenie wewnętrznych akademii danych i promowanie ciągłego uczenia się jest dla mnie priorytetem. Obserwuję, jak ludzie, którzy początkowo bali się danych, po kilku miesiącach stają się ich zapalonymi użytkownikami, odkrywając nowe możliwości i samodzielnie identyfikując obszary do optymalizacji.

To naprawdę budujące.

2. Wspieranie Kolaboracji i Wymiany Wiedzy

Data lake ma sens tylko wtedy, gdy dane są dostępne i zrozumiałe dla tych, którzy ich potrzebują. To wymaga współpracy między różnymi działami – IT, biznesem, analitykami.

Tworzenie platform do wymiany wiedzy, wspólnych warsztatów i otwartej komunikacji jest niezwykle ważne. Widziałem, jak mała zmiana w komunikacji między zespołami potrafiła odblokować ogromne zasoby danych i doprowadzić do powstania innowacyjnych rozwiązań.

Kiedy inżynier rozumie, jak biznes chce wykorzystać dane, a menedżer biznesowy wie, jakie dane są dostępne i jak je interpretować, wtedy dzieje się magia.

Musimy wspierać kulturę, w której ludzie czują się swobodnie, dzieląc się swoją wiedzą i wspólnie odkrywając potencjał drzemiący w danych. To wymaga odejścia od silosów i budowania prawdziwego ekosystemu danych w organizacji.

Przyszłe Trendy: Data Mesh, Data Fabric i Inne Horyzonty

Patrząc w przyszłość, wiem, że ewolucja data lake nigdy się nie zatrzyma. Trendy, które dziś wydają się futurystyczne, jutro będą standardem. Obserwuję z zaciekawieniem rozwój koncepcji Data Mesh i Data Fabric, które stawiają przed nami nowe, ekscytujące wyzwania.

To nie są tylko modne słowa; to ewolucja myślenia o tym, jak organizujemy i udostępniamy dane. Wierzę, że te podejścia, wraz z dalszym rozwojem AI i uczenia maszynowego, będą kształtować przyszłość zarządzania danymi.

Moje doświadczenie podpowiada mi, że warto być na bieżąco, eksperymentować i nie bać się wdrażać nowych rozwiązań, bo to właśnie one zapewnią nam przewagę w cyfrowym wyścigu.

Kiedyś bałem się zmian, dziś wiem, że to one napędzają postęp.

1. Data Mesh: Zdecentralizowane Właścicielstwo Danych

Data Mesh to podejście, które wywraca tradycyjne myślenie o centralnym data lake do góry nogami. Zamiast jednego, scentralizowanego jeziora danych, mamy sieć “produktów danych”, gdzie każdy produkt jest zarządzany przez domenowy zespół (np.

zespół marketingu, zespół sprzedaży), który jest odpowiedzialny za jakość, dostępność i użyteczność swoich danych. To nie jest po prostu rozproszenie danych, ale prawdziwa decentralizacja odpowiedzialności i autonomii.

Moje wrażenia są takie, że to rozwiązanie idealnie pasuje do dużych, złożonych organizacji, gdzie centralne zespoły danych stają się wąskimi gardłami.

Data Mesh promuje niezależność, ale wymaga także silnych standardów i meta-danych, aby wszystkie “produkty danych” mogły ze sobą współdziałać.

2. Data Fabric: Zautomatyzowana Integracja i Zarządzanie Danymi

Z drugiej strony mamy Data Fabric – koncepcję, która koncentruje się na automatyzacji integracji, zarządzania i dostępu do danych, niezależnie od tego, gdzie się znajdują.

To trochę jak niewidzialna sieć, która łączy wszystkie źródła danych w organizacji, sprawiając, że są one dostępne dla użytkowników w sposób bezproblemowy i bezpieczny.

Wykorzystuje to technologie takie jak grafy wiedzy, AI i uczenie maszynowe do inteligentnego zarządzania danymi i dostarczania ich w odpowiedniej formie.

Widzę w tym ogromny potencjał do redukcji manualnej pracy związanej z integracją danych i znacznego przyspieszenia czasu dostarczania wartości z danych.

Może to być przyszłość, w której złożoność infrastruktury danych staje się niemal niewidzialna dla biznesu.

Podsumowanie

Widzicie, świat danych to nieustanna podróż, a nasze data lakes to nie statyczne jeziora, lecz żywe, pulsujące ekosystemy, które nieustannie ewoluują. Moje doświadczenia nauczyły mnie, że sukces w tej dziedzinie nie zależy tylko od najnowszych technologii, ale przede wszystkim od elastyczności architektury, zdolności do szybkiej adaptacji i, co najważniejsze, od ludzi i kultury, która wspiera wykorzystanie danych. Jeśli będziemy podchodzić do nich jak do strategicznych aktywów, ciągle je pielęgnując i rozwijając, staną się one prawdziwą siłą napędową innowacji w naszej organizacji. Nie bójmy się zmian, bo to one torują drogę do przodu!

Warto wiedzieć

1. Zawsze zaczynaj od małych kroków i iteracji. Nie próbuj budować od razu idealnego data lake. Zacznij od jednego, konkretnego przypadku użycia, a następnie rozbudowuj system, ucząc się na błędach i sukcesach.

2. Jakość danych to podstawa, a nie opcjonalny dodatek. Brudne dane prowadzą do błędnych wniosków i utraty zaufania. Inwestuj w procesy walidacji, oczyszczania i monitorowania jakości danych od samego początku.

3. Wybór odpowiedniego dostawcy chmury i technologii ma znaczenie, ale nie jest jedynym czynnikiem sukcesu. Skup się na elastyczności, skalowalności i otwartości rozwiązań, ale pamiętaj, że to strategia i ludzie decydują ostatecznie o powodzeniu.

4. Inwestuj w rozwój umiejętności swojego zespołu. Technologia pędzi do przodu, a bez ciągłego kształcenia i podnoszenia kwalifikacji, nawet najlepsze narzędzia pozostaną niewykorzystane. Stwórz kulturę ciągłego uczenia się.

5. Mierz wartość, jaką dane dostarczają biznesowi. Pokaż konkretne przykłady, jak data lake przyczynia się do oszczędności, zwiększenia przychodów czy poprawy efektywności operacyjnej. To buduje zaufanie i uzasadnia dalsze inwestycje.

Kluczowe wnioski

Nowoczesne data lake to dynamiczny ekosystem, który ewoluował z magazynu danych w centrum innowacji. Kluczem do sukcesu jest modułowa architektura oparta na mikroserwisach i oddzieleniu obliczeń od pamięci masowej, co zapewnia zwinność i skalowalność. Wdrożenie analityki czasu rzeczywistego, wspierane strumieniami danych i bazami NoSQL, umożliwia podejmowanie decyzji “tu i teraz”. Niezwykle ważna jest optymalizacja kosztów w chmurze poprzez zarządzanie cyklem życia danych i inteligentne wykorzystanie zasobów. Fundamentem jest solidne bezpieczeństwo i data governance, a ostateczny sukces zależy od budowania kultury danych i wspierania kolaboracji w zespole. Patrząc w przyszłość, koncepcje takie jak Data Mesh i Data Fabric będą kształtować dalszy rozwój zarządzania danymi.