本文来自Adaptive Biotechnologies的高级数据仓库架构师Cyrus Virdeh，这是一家开创性地利用免疫测序技术改革患者护理的创业公司。
当您考虑数字化转型时，您可能会想到大型成熟的企业。但创业公司也需要不断改造自己！透视和重塑是成功创业成长和成熟的核心。
创业公司与大型企业有什么共同之处？
他们可以非常快速地收集大量数据。释放这些数据是在一个充满活力和竞争激烈的市场中真正理解和发展业务的关键。但是创业公司该怎么做呢？Adaptive Biotechnologies是一家生物技术创业公司，通过有机和收购实现跨越式发展。在此过程中，他们积累了大量来自多个来源和系统的数据。但他们没有数据仓库或严格的数据管理方法 - 他们很快就意识到他们需要真正以数据为中心，才能成功发展和发展他们的业务。为此，他们需要构建一个强大的分析和数据管理解决方案，包括一个自助服务分析环境，以便通过及时和可访问的数据提供全面支持业务敏捷性。为了既有纪律又敏捷，他们制定了五个关键策略，帮助我们扩展自助服务分析：
1.在云中接受自助服务分析
Adaptive Biotechnologies选择了一种架构，其中包括用于分析的数据的公共云存储以及用于云数据集成的Informatica的iPaaS（集成平台即服务）。该架构有助于他们为Tableau中的分析提供可靠，及时和相关的数据，并为他们的分析环境提供可扩展性和灵活性。
随着数据量的增加，他们可以灵活地随时扩展他们的环境，快速更改数据模型，适应不断变化的业务流程并快速加载新的数据源。它还能使他们能够轻松管理数据管理系统，并降低成本。
2.架构师允许临时发现和治理操作报告
正如分析家喜欢说，他们常常不知道他们不知道什么。这就是实验的用武之地。但是一旦他们找到了喜欢的分析，就可以将其操作化并自动化，这样所有人都能分享到好处。那么，该如何启用两者？
Adaptive Biotechnologies决定在他们的架构中将云数据仓库与云数据湖相结合。云数据湖存储大量原始数据，由iPaaS从多个来源大量摄取，以促进Tableau分析师的临时分析和实验。云数据仓库托管由iPaaS从多个来源集成的所有标准化和标准化数据，以便在Tableau中进行操作化报告和分析。
3.努力实现所有数据集成的自动化
以前，我们对多个SaaS和遗留系统中创建的数据有非常孤立的观点，包括Salesforce，NetSuite，生物信息学和样本管理等业务特定系统，平面文件，客户门户以及他们的营销系统。B2B数据也来自支付处理商和其他供应商等外部合作伙伴。手动整合这些孤立的数据是一项耗时的任务，每天可能很容易花费数小时 - 而且他们经常需要为我们的生态系统快速添加新系统并退出其他系统。
他们决定使用Informatica的iPaaS解决方案实现一种自动化的、可重复的、基于云的数据集成方法。这使他们能够使用预先构建的连接器和模板直观，快速地集成来自多个来源的数据，轻松安装新系统，无缝扩展数据集成，并消除耗时的管理任务。数据现在可以自动集成到他们的云数据湖，云数据仓库或直接集成到他们的Tableau环境中。
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4.促进业务和IT协作
Adaptive Biotechnologies成功实施敏捷分析的关键之一是业务用户和IT之间的协作和迭代。IT为业务用户提供经过认证的数据，从云数据湖中的多个来源集成。这允许分析师和企业“超级用户”探索湖中的原始数据，原型和构建报告。
团队协同工作以确定哪些报告以及哪些经过认证的数据应保留并可以运行。它们还确定应在数据仓库中实现哪些业务逻辑，这促进了快速实验，发现和重用的文化，并鼓励员工不断改进流程。我们相信商业智能的过程促进了有关业务实践的协作讨论，并有助于统一流程和数据定义。
5.注入分析文化
成为真正以数据为中心通常需要强大的转型。对于创业公司来说，繁荣甚至生存至关重要。就像每次转型一样，它更像是一次旅程，而不是一夜之间的努力。它需要的不仅仅是新的系统和流程。它还要求进行文化变革。在Adaptive Biotechnologies，IT团队领导了实施以纪律分析为重点的文化的旅程。一旦业务团队意识到这种方法带来的巨大潜力，分析重点真正起飞并成为他们公司文化中的强大内容。随着分析和数据管理解决方案的到位，他们将继续促进讨论，帮助更好地了解他们的业务。
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