Varför en Data Lake inte räddar er historiska data?

Emanuel Böminghaus, expert på äldre system, Managing Director för AvenDATA

Emanuel Böminghaus

expert på äldre system,
Managing Director för AvenDATA

Äldre system är mästare på att överleva. De fortsätter att köras långt efter att era användare har gått över till moderna applikationer. Tidigare fick dessa miljöer ofta ticka på i det tysta men i dag försöker många verksamheter lösa problemet genom att kort och gott dumpa all historisk data i en Data Lake. Det som vid första anblicken verkar vara en smart idé visar sig snabbt vara en farlig återvändsgränd. Istället för ordning och reda skapar ni ett bottenlöst dataträsk.

Myten om en Data Lake som räddare i nöden

Idén låter lovande. Ni bygger en Data Lake som en enorm lagringsplats där all tänkbar data samlas in oavsett om den är strukturerad eller ostrukturerad. Det kan handla om allt från signaler från uppkopplade enheter och innehåll från sociala medier till kompletta tabeller från era affärssystem. Allt samlas på en enda plats och är alltid tillgängligt för analyser. Visionen är att er Data Lake ska fungera som en gyllene och absolut sanning.

Men i verkligheten förvandlas denna sjö ofta till ett bottenlöst träsk. Nödvändiga datastrukturer saknas helt och viktiga sammanhang dokumenteras inte vilket gör att all metadata drunknar. Den stora lagringsplatsen lovar full transparens men skapar i själva verket enbart ett ohanterligt kaos.

När era äldre system sjunker till botten

Situationen blir extra problematisk när ni som verksamhet försöker trycka in era äldre system och er historiska data i denna Data Lake. Denna information är nämligen inte bara historisk utan omfattas av stenhårda krav på arkivering och granskning enligt bokföringslagen. Skatteverket och externa revisorer samt er interna revision kräver alla omedelbar åtkomst till gamla affärshändelser.

Om ni dumpar denna typ av data helt okontrollerat förlorar ni inte bara struktur och läsbarhet. Ni riskerar allvarliga brott mot regelefterlevnad och försvårar alla typer av revisioner. Dessutom skapar ni ett nytt och ännu större problem i form av ett oöverskådligt datalager som helt saknar juridisk säkerhet.

Brons, silver och guld i teorin jämfört med den hårda verkligheten

I teorin låter strukturen för en Data Lake väldigt välorganiserad. Ni har en zon av brons för rådata och en zon av silver för bearbetad data samt en zon av guld för färdig och verifierad information. Men den praktiska verkligheten fungerar inte alls som i en saga.

Historisk data är ofta extremt svårhanterlig.
Tabellstrukturer är föråldrade eller låsta till specifika format.
Affärslogik från äldre applikationer passar helt enkelt inte in i moderna modeller.

Resultatet blir tydligt. Det som borde glänsa som guld fastnar i en tjock dimma och gör er Data Lake till ett dataträsk som väcker betydligt fler frågor än det ger svar.

Att stänga ner system i stället för att bara samla på data

Tankefelet är ganska uppenbart.

Målet får inte vara att blint flytta äldre system till moderna lagringsstrukturer. Målet måste vara att stänga ner äldre miljöer under kontrollerade former och arkivera all data på ett juridiskt säkert sätt.

Det är exakt här AvenDATA kommer in i bilden. Med vår lösning ViewBox arkiverar vi historisk data från avvecklade system på ett sätt som är revisionssäkert och alltid tillgängligt enligt kraven i bokföringslagen. Ni behåller den fulla överblicken och sänker era kostnader samt uppfyller alla lagkrav utan att täppa till er Data Lake.

Trendiga begrepp löser inga gamla problem

Oavsett om ni pratar om Data Lake eller Data Mesh eller Data Fabric lovar varje nytt koncept nästa stora genombrott inom datahantering. Men den allra snyggaste arkitekturen är helt värdelös om gammal ballast dras med helt okontrollerat. Det är först när ni skapar en renodlad separation mellan er produktiva drift och er arkiverade historiska data som ni får verklig tydlighet.

Sammanfattning: Dränka eller arkivera. Valet är enkelt.

En Data Lake kan absolut vara ett kraftfullt verktyg. Men den är ingen lösning på problemet med föråldrade system och gammal data. Den som bara dumpar äldre miljöer och historisk information rakt ner i sjön riskerar att inte alls rädda den utan snarare dränka den för gott. En betydligt bättre strategi är att stänga ner och arkivera samt säkerställa full transparens.

På så sätt förvandlas en potentiell risk till en tydlig fördel och er Data Lake förblir precis det den ska vara. Den förblir ett verktyg för nya insikter och inte en gravplats för gamla systemproblem.

Planerar ni att arkivera ett äldre system?