我在一家中型物流公司的数据部门工作,该公司正从“老派”的前提下BI数据仓库转向一种更“现代”的基于云的数据湖方法。另一个上下文:数据团队是独立于应用程序开发团队的。可能很常见,但精确性有助于解释我的以下问题。
现在,大多数应用程序都在向我们的新数据平台实时提供数据。
在典型的“分析性”/“长期”报告(技术上: Redshift->PowerBI)之上,我们已经开始在这个新平台上创建更多(近)实时解决方案(典型示例:现场用户使用的实时操作仪表板,用于进行操作决策)(技术上:lambdas->角JS)
我可能错了,但这种实时报告解决方案似乎与应用程序团队可以直接在应用程序DB之上构建可视化(就像任何其他应用程序前端一样)之间存在重叠。
我怀疑没有硬性的规则,而且抽签是个案的基础,但是当一个人选择一个而不是另一个的时候,有什么准则吗?哪些因素在决策中起着重要的作用,主要的因素是什么?
我在想以下几点,但怀疑还有更多吗?:
史蒂夫
发布于 2022-04-07 20:13:06
在数据仓库/湖泊/沼泽(而不是事务性数据库)上运行报告有一个困难的技术原因,这是因为它们可以减缓应用程序的速度。
除此之外,让我永远感到欣慰的是,公司在这些现成的报告工具上花费了数千甚至数百万,这些工具应该是用来做任何事情的,还有一个团队来编写它们的报告,然后让应用程序开发人员让它们成为一个网站报告,因为它更漂亮!
您已经购买了powerbi/kibana/splunk/任何东西,使用它!如果它不做你需要做的事,那就检查你的购买过程。找出原因,不要一直为它付费而不使用它。
https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/437892
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