Giriş

Data Warehouse (DWH) təşkilatın müxtəlif mənbələrdən gələn məlumatlarını analitika və hesabatlıq üçün bir yerdə toplayan mərkəzi sistemdir. Son on ildə əsas sual dəyişib: artıq “DWH lazımdırmı?” deyil, “DWH harada yerləşməlidir, şirkətin öz serverlərində (on-premise), yoxsa bulud provayderində (cloud)?” Bu seçim təkcə İT departamentinin deyil, birbaşa data analitiklərin gündəlik işinə, sorğuların sürətinə, alət seçiminə və hətta karyera bacarıqlarına təsir edir.

İki model necə işləyir?

On-premise modelində şirkət serverləri, saxlama sistemlərini və lisenziyaları özü alır, öz data mərkəzində quraşdırır və öz komandası ilə idarə edir. Bulud modelində isə infrastruktur AWS, Google Cloud və ya Microsoft Azure kimi provayderə məxsusdur, şirkət yalnız istifadə etdiyi resurs üçün ödəyir, avadanlıq və baxım provayderin üzərindədir.

Şəkil 1. On-premise və bulud DWH arxitekturalarının sadələşdirilmiş müqayisəsi

Müqayisə: üstünlüklər və çatışmazlıqlar

Şəkil 2. İllüstrativ xərc dinamikası: on-premise böyük başlanğıc investisiya, bulud isə istifadə artdıqca yığılan əməliyyat xərci tələb edir

Qlobal təcrübə: kim nəyi seçir?

Qlobal miqyasda texnologiya və e-ticarət şirkətləri buluda daha tez keçdi. Netflix demək olar ki, bütün data platformasını AWS üzərində qurub; Spotify Google BigQuery-yə, Airbnb və Uber isə hibrid bulud data platformalarına əsaslanır. Capital One ABŞ-ın ilk iri banklarından biri kimi data mərkəzlərini bağlayaraq tam AWS-ə keçdi , bu, maliyyə sektorunda da bulud DWH-nin mümkünlüyünü göstərdi. Snowflake, BigQuery və Databricks kimi platformaların sürətli böyüməsi bu trendin əsas göstəricisidir.

Digər tərəfdən, iri banklar, sığorta şirkətləri, dövlət qurumları və müdafiə sektoru çox vaxt on-premise və ya hibrid modeldə qalır. Səbəblər: data rezidentliyi qanunları, tənzimləyici tələblər, onilliklər ərzində qurulmuş Oracle/Teradata sistemlərinə edilmiş investisiya və miqrasiya riskləri. Nəticədə qlobal bazarda ən geniş yayılmış yanaşma hibrid modeldir: həssas data lokal saxlanılır, analitik yüklər isə tədricən buluda köçürülür.

Azərbaycan reallığı

Azərbaycanda mənzərə qlobal trenddən bir qədər fərqlidir və üç amillə formalaşır: tənzimləmə, infrastruktur və bazar ölçüsü.

• Bank və maliyyə sektoru: Mərkəzi Bankın tələbləri və məlumat təhlükəsizliyi standartları səbəbindən iri banklar DWH-ni əsasən on-premise saxlayır. Oracle Exadata, Vertica, Teradata və SQL Server tipik seçimlərdir. Müştəri məlumatının ölkə daxilində saxlanması gözləntisi bulud miqrasiyasını məhdudlaşdırır.
  
• Telekom və dövlət sektoru: böyük həcmli data və rezidentlik tələbləri burada da lokal həllərə üstünlük verdirir; AzInTelecom-un dövlət bulud xidmətləri (G-Cloud) kimi lokal bulud təşəbbüsləri ara variant rolunu oynayır.
  
• Startaplar və e-ticarət: yeni nəsil şirkətlər (fintech, marketplace, delivery) isə əksinə, ilk gündən BigQuery, Snowflake və ya bulud PostgreSQL üzərində qurulur, çünki başlanğıc kapital tələb etmir və kiçik data komandası ilə idarə olunur.

Beləliklə, Azərbaycanda tipik mənzərə belədir: ənənəvi korporativ sektor on-premise və hibrid, gənc rəqəmsal biznes isə bulud yönümlüdür.

Data analitik üçün bu nə deməkdir?

• On-premise mühitdə analitik sabit SQL dialekti (məsələn, Vertica və ya Oracle) ilə işləyir, sorğu xərci düşünmür, lakin ümumi klaster resurslarını başqaları ilə bölüşür, “ağır sorğu hamını yavaşladır” problemi tanış vəziyyətdir. Yeni alətlərin əlavə olunması İT təsdiqindən keçir və vaxt aparır.
  
• Bulud mühitdə compute və storage ayrıldığı üçün analitik öz warehouse-unu ayrıca miqyaslandıra bilir, dbt, Python/R notebook-ları və ML xidmətləri ilə inteqrasiya asandır. Əvəzində yeni məsuliyyət yaranır: sorğunun maliyyə xərci. Optimallaşdırılmamış SELECT * sorğusu real pul itkisidir.
  
• Karyera baxımından hər iki dünyanı bilmək ideal kombinasiyadır: lokal bazarda Vertica/Oracle/SQL Server təcrübəsi banklarda qiymətləndirilir, Snowflake/BigQuery bacarıqları isə beynəlxalq və remote imkanların qapısını açır.
  

Nəticə

On-premise və bulud arasında universal “düzgün cavab” yoxdur. Seçim tənzimləmə mühitindən, data həcmindən, komandanın ölçüsündən və maliyyə modelindən asılıdır. Qlobal trend aydın şəkildə bulud və hibrid istiqamətindədir; Azərbaycanda isə tənzimlənən sektorlar üçün hibrid model ən real yoldur: həssas data lokal qalır, analitik eksperimentlər və yeni məhsullar isə buludda inkişaf etdirilir. Data analitik üçün ən yaxşı strategiya platformadan asılı olmayan güclü SQL təməli üzərinə hər iki mühitin alətlərini əlavə etməkdir.