Sparkle heeft zijn eigen pragmatische referentiearchitectuur ontwikkeld op basis van jarenlange ervaring, standaarden en industry best practices. Onze referentiearchitectuur dient als startpunt om een klantspecifieke data-architectuur te ontwikkelen. We geloven niet dat één standaardoplossing het best past voor alle klanten, maar onze architectuur verplicht om vooraf na te denken over alle verschillende mogelijkheden. Ze laat toe om voor elk van de potentiële lagen een heel bewuste beslissing te nemen en te beslissen of het (al dan niet al) relevant is. Ons doel is om succes voorspelbaar te maken en voort te bouwen op de ervaring die we door de jaren heen hebben opgebouwd.
Waarom de referentiearchitectuur van Sparkle gebruiken?
De referentiearchitectuur van Sparkle heeft verschillende voordelen en doelen:
- Faciliteer discussies en ontwerpen door de data-architectuur te visualiseren
- Afstemmen van verschillende stakeholders rond een gemeenschappelijke en gedeelde terminologie
- Vooruitplannen: Denk van bij het begin na over de huidige bekende en verwachte toekomstige uitdagingen waarmee de architectuur moet omgaan
- Prioriteren: Laat toe om prioriteiten te stellen en de architectuur af te stemmen op de prioriteiten van de organisatie
- Zorg voor afstemming en inbedding binnen de enterprise architecture
De referentiearchitectuur van Sparkle in detail
Databronnen
Data Lake
Een data lake is een opslagrepository die een enorme hoeveelheid ruwe data in zijn oorspronkelijke formaat bevat. Een data lake kan gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data bevatten. Er is doorgaans geen schema on write, maar schema on read. Een data lake is vaak een kostenefficiënte manier om data op te slaan.
Operationele laag
Foundation-laag
Presentatielaag
In de presentatielaag wordt de data (virtueel) getransformeerd naar een datamodel dat gebaseerd is op de informatiebehoeften van de organisatie en gericht is op reporting. Dit zijn doorgaans star schemas. In combinatie met een foundation-laag kan de presentatielaag altijd van nul worden heropgebouwd. Zo kan snel worden ingespeeld op nieuwe informatiebehoeften. Business rules die enkel voor bepaalde afdelingen gelden, worden hier ook doorgaans gedefinieerd.
Toegangslaag
De toegangslaag maakt de data beschikbaar voor verschillende soorten consumptie. Ze bestaat vooral uit de tools die mensen gebruiken om alle beschikbare informatie te analyseren en erover te rapporteren. Typisch gebruik omvat strategische scorecards, operationele dashboards, pixel-perfect reporting, ad-hoc queries, multidimensionale analyses en de verschillende varianten van analytics. Een nieuw type consumptie dat is ontstaan dankzij de trend om near real-time data hubs te bouwen, is de data beschikbaar maken via API's voor andere applicaties in de organisatie.
Metadata
Data Lab
Het data lab is een aangewezen omgeving waarin een heterogene set databronnen veilig en kostenefficiënt kan worden verkend om te experimenteren, nieuwe use cases te vinden of ad-hoc rapporten te genereren. Doorgaans wordt de data slechts een beperkte tijd opgeslagen. Als het experiment waarde blijkt te bieden en als het op terugkerende basis waarde zou opleveren, wordt het doorgaans opgenomen in het geïndustrialiseerde dataplatform.
Integratiecomponent
Integratiecomponenten bedden de data-architectuur in en integreren ze binnen het bestaande IT-landschap. Veelvoorkomende voorbeelden zijn een webportaal (zoals (Azure) SharePoint) om informatie en rapporten binnen de organisatie te delen, een authenticatie- en autorisatieprovider (zoals (Azure) Active Directory) of een Graphical Information System waarmee informatie op een geografische kaart kan worden gevisualiseerd. Een ander voorbeeld is dat de laatste actie van een dataflow bestaat uit het aanroepen van de API van een andere applicatie of het posten van een topic om andere applicaties over nieuwe informatie te informeren.
OVER DE AUTEURS
Kristof Van de Loock
Managing Partner
