X

Wat je altijd al wilde weten over de verborgen data-economie

Julien Harbers
External Communications

⏱️ geschatte leestijd: 3minuten

In het midden van de 18e eeuw waren er in de VS maar liefst 8.000 verschillende valuta in omloop. Kleine stadsbanken, kredietmaatschappijen en zelfs spoorwegmaatschappijen drukten hun eigen geld. Wanneer je op reis ging, daalde de waarde van je geld of werd het zelfs geweigerd, omdat men bijvoorbeeld in de ene staat het geld uit de andere staat niet vertrouwde. Barmannen en hotels verwezen naar gigantische logboeken met maandelijkse wisselkoersen. De daaruit voortvloeiende transactiekosten waren een rem op de nationale economie.

Hoe omslachtig dit ook mag klinken, het heeft veel weg van de data die momenteel binnen bedrijven circuleert. Misschien heeft jouw bedrijf ook een verborgen interne data-economie. En waarschijnlijk presteert die niet optimaal. 

Data wordt gegenereerd, of wanneer je het aan geld relateert, gemunt, door duizenden apps, apparaten en sensoren in de hele organisatie – elk met een eigen formaat en structuur. Zie dit als de aanbodzijde van data. De vraag naar die gegevens komt van duizenden analyse-, AI- en andere apps. Zij willen deze data gebruiken, maar dan in andere formaten en structuren of in combinatie met andere datasets.

De oplossing waarvoor de Verenigde Staten in bovenstaand voorbeeld koos, namelijk de introductie van een gezamenlijke munt, gaat niet op voor de data-economie binnen organisaties. De creatie van uiteenlopende data en het gebruik ervan op nieuwe manieren is onlosmakelijk verbonden met innovaties op het gebied van apps, analytics en AI.

Tegelijkertijd biedt de digitale wereld een mogelijkheid die de fysieke wereld niet biedt – de transformatie van data. Bijvoorbeeld wanneer je data wilt schrijven als JSON-objecten en deze vervolgens wil bevragen met SQL alsof de data afkomstig is uit relationele tabellen. Nu steeds meer bedrijven zich realiseren dat ze data willen analyseren die gecreëerd is door web- en mobiele apps, groeit de behoefte hieraan. Het is goed mogelijk dat een bank die transacties in een relationeel model registreert deze data wil opvragen als een netwerk of grafiek, bijvoorbeeld van betalingen en overboekingen om patronen te ontdekken die wijzen op witwaspraktijken.

Dit inzicht is een van de belangrijkste drijfveren achter Oracle's converged database. Oracle’s multi-model, multi-tenant, multi-workload database brengt een unieke combinatie van mogelijkheden samen om transformerende data op schaal te leveren. Oracle's geconvergeerde database is:

  • Multi-model. Het biedt native ondersteuning voor meerdere soorten datamodellen en toegangsmethoden met modeloverschrijdende methoden zoals SQL, RESTful API's voor JSON-objecten of PGQL (property graph query language);
  • Geschikt voor meerdere gebruikers. Een multi-tenant database container architectuur die database consolidatie, isolatie en flexibiliteit biedt;
  • Multi-workload. Het biedt een breed scala aan softwareoptimalisaties die stand-alone werken of in combinatie met elkaar om uitzonderlijke prijs-prestatieverhoudingen te leveren voor alle soorten databasetaken.

Oracle's geconvergeerde database helpt bedrijven de waarde van hun verborgen data-economie op een aantal manieren te verhogen. Ten eerste kunnen bedrijven gebruik maken van hun ‘datacake’ door developers, data scientist en analisten te geven wat ze willen: API's met de toegangsmethoden die hun huidige project vereist, terwijl CTO's en operationele IT-medewerkers ook krijgen wat ze willen: apparatuur die geconfigureerd is voor een specifieke taak, maar met dezelfde architectuur, tooling, beveiligingsmethoden, patch-schema’s en hetzelfde upgrade plan. 

Dit artikel is geschreven door Paul Sonderegger, Senior Data Strategist bij Oracle.

Be the first to comment

Comments ( 0 )
Please enter your name.Please provide a valid email address.Please enter a comment.CAPTCHA challenge response provided was incorrect. Please try again.