TimeXtender of Microsoft: welke past beter bij jouw organisatie?

Wat is de beste keuze?

De keuze tussen de Microsoft-stack gebruiken of de integratie van TimeXtender is zoals het uitkiezen van een maatpak. Als besluitvormer ben je bezig met het selecteren van het ideale pak dat perfect aansluit bij de unieke behoeften van je organisatie. Elke optie vertegenwoordigt een ander kledingstuk, en net als bij het ontwerpen van een pak gaat het erom dat je een datastrategie ontwerpt die naadloos aansluit bij je doelen. Hier kan je de opties verkennen tegen de achtergrond van een veranderend gegevenslandschap en de zoektocht naar toekomstbestendige oplossingen, zodat u een datamanagementstrategie kunt creëren die op maat is gemaakt voor je succes.

Om eerst de beschikbare opties te begrijpen, moet jij je er bewust van zijn wat de verschillen, overeenkomsten en mogelijkheden zijn van beide tools.

Microsoft Fabric

Wat is Fabric

Fabric wordt beschouwd als Software as a Service (SaaS) en is ontworpen om de complexiteit van het integreren van alle data-activiteiten binnen een organisatie weg te nemen. Door de opslag van gegevens te standaardiseren en Data Warehousing, Data Engineering, Data Factory, Data Science, Real Time Analytics en Power BI te onder één dak te brengen, verloopt de samenwerking tussen teams/leden naadloos en eenvoudiger dan ooit tevoren. Dit gaat ook gepaard met uniforme governanceprincipes en de aankoop van computermiddelen, waardoor ze efficiënter worden voor je organisatie. Voor een diepere duik in de verschillende proposities kun je terecht in onze andere blog over Microsoft Fabric, maar voor nu gaan we actief kijken naar wat Microsoft te bieden heeft als het gaat om datamanagement.

Data management in Microsoft Fabric

Microsoft biedt een uitgebreide set tools en diensten voor data-engineering, een cruciaal onderdeel van de datalevenscyclus waarbij gegevens worden verzameld, verwerkt en voorbereid voor analyse en gebruik. Het aanbod van Microsoft op het gebied van data-engineering is gecentreerd rond het Azure-cloudplatform en een breed scala aan producten en diensten die zijn ontworpen om organisaties te helpen hun data effectief te beheren. Onder de belangrijkste functionaliteiten van Microsoft voor datamanagement vinden we:

• Azure Data Factory voor het maken, plannen en beheren van datapijplijnen.
• Azure Databricks voor big data verwerking, data exploration en machine learning.
• Azure Synapse Analytics dat enterprise data warehousing en big data analytics combineert.
• Azure Stream Analytics voor real-time data-invoer en -verwerking.
• Azure Data Lake Storage, een schaalbare en veilige data lake oplossing voor het opslaan van grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data.
• Azure SQL Database biedt beheerde relationele databaseservices die kunnen worden gebruikt voor de opslag en verwerking van gestructureerde gegevens.
• Azure Logic Apps en Azure Function; serverloze computerdiensten die kunnen worden gebruikt om workflows voor gegevensverwerking en automatisering te bouwen.

TimeXtender

Wat is TimeXtender?

TimeXtender dient als een low-code softwareplatform met een primaire focus op het vereenvoudigen en automatiseren van de ingewikkelde stappen die betrokken zijn bij data-integratie, modellering en voorbereiding voor analytische doeleinden. De kernmissie draait om het stroomlijnen van het vaak complexe proces van het extraheren, transformeren en laden van gegevens uit verschillende bronnen in een gecentraliseerd datawarehouse. Hierdoor stelt het organisaties in staat om moeiteloos toegang te krijgen tot hun gegevens en deze te analyseren, waardoor datagestuurde besluitvorming eenvoudig en efficiënt wordt.

Waar kan TimeXtender toevoegen?

TimeXtender is geen directe vervanging voor alle tools van Microsoft. Het biedt echter verschillende mogelijkheden die een aanvulling kunnen zijn op Microsofts functies voor data-engineering en waarde kunnen toevoegen en mogelijk bepaalde mogelijkheden kunnen vervangen:

• Integratie: Net zoals in Azure Data Factory kan je in TimeXtender gegevens uit verschillende bronnen halen, transformeren en laden in datawarehouses, datamarts of data lakes.
• Metadatabeheer: Hiermee kun je data lineage, transformaties en afhankelijkheden documenteren, bijhouden en beheren.
• Datatransformatie: TimeXtender kan een deel van de functionaliteit van services zoals Azure Data Factory, Azure Databricks of Azure Data Lake Analytics vervangen door ETL-taken (Extract, Transform, Load).
• Automatisering: Gedurende het hele data-integratieproces bied TimeXtender de mogelijkheid om onderdelen te automatiseren, vergelijkbaar met wat Azure Logic Apps en Azure Functions bieden voor workflow orkestratie en event-gedreven dataverwerking.
• Data Warehousing: Wordt gebruikt voor het creëren en beheren van data warehouses, waardoor het een potentieel alternatief is voor Azure Synapse Analytics voor kleinschaligere data warehousing behoeften.

Maar, er zijn verschillende gebieden waar TimeXtender geen directe vervanging is voor Microsoft Fabric:

• Real-time gegevensverwerking: Azure Stream Analytics is ontworpen voor real-time gegevensverwerking en event-driven architecturen, wat geen primaire focus is van TimeXtender.
• Big Data Verwerking: TimeXtender is niet specifiek ontworpen voor big data verwerking op schaal, zoals het geval is met Azure HDInsight. Het is beter geschikt voor traditionele data-integratie en warehousing scenario’s.
• Serverloos computergebruik: Services zoals Azure Functions worden gebruikt voor serverless computing en aangepaste gegevensverwerkingstaken die worden geactiveerd door gebeurtenissen. TimeXtender biedt geen mogelijkheden voor serverless computing.
• Data Lake Storage: Azure Data Lake Storage is geoptimaliseerd voor grootschalige, ongestructureerde dataopslag, wat niet de primaire functie van TimeXtender is. TimeXtender is meer gericht op data-integratie en automatisering.

Wat is de beste keuze voor jou?

Alleen de Microsoft stack gebruiken:

Als je organisatie zwaar geïnvesteerd heeft in het Azure ecosysteem, inclusief Azure SQL Data Warehouse, Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory en andere Azure diensten, kan het zinvol zijn om de volledige suite van Microsoft tools te gebruiken. Als je data-engineeringsteam al goed bekend is met Microsoft-technologieën en geen ervaring heeft met tools van derden zoals TimeXtender, kan het eenvoudiger en kosteneffectiever zijn om vast te houden aan de Microsoft-stack in termen van training en het ontwikkelen van vaardigheden.

Bovendien kan het gebruik van enkel Microsoft-diensten je kostenbeheer vereenvoudigen, omdat je één factureringsplatform (Azure) hebt voor al uw gegevensgerelateerde uitgaven. Dit kan het gemakkelijker maken om uw cloudkosten te controleren en te optimaliseren.

TimeXtender integreren

Als je data-integratie-eisen complex zijn en een breed scala aan gegevensbronnen, formaten en transformaties omvatten, kunnen de gebruikersvriendelijke interface en automatiseringsmogelijkheden van TimeXtender het proces vereenvoudigen en de ontwikkelingstijd verkorten. Het blinkt ook uit in metadatabeheer, waardoor het een uitstekende keuze is als je sterke datagovernance, lineage tracking en documentatie van datatransformaties nodig hebt.

Als je organisatie opereert in een hybride cloud of multi-cloud omgeving, waar je een combinatie van cloud providers of on-premise databronnen gebruikt, kan de flexibiliteit helpen de kloof te overbruggen en een integratie bieden in een low-code oplossing voor een bredere groep gebruikers zonder de benodigde achtergrond in data-engineering.

In veel gevallen kiezen organisaties voor een combinatie van beide benaderingen. Ze gebruiken Microsofts native services voor bepaalde taken en integreren TimeXtender waar het waarde toevoegt, zoals voor data-integratie, metadatabeheer en snelle ontwikkeling. Uiteindelijk moet de keuze worden afgestemd op de unieke behoeften, vaardigheden en langetermijnstrategie voor data van uw organisatie. Net als bij uw lokale kleermaker is het belangrijk om de mogelijkheden te evalueren met ervaren consultants en te beoordelen hoe elke optie past in uw algehele data-engineeringarchitectuur. Zo verkrijg je het meest optimale resultaat voor je bedrijf.