Какво представлява хранилище за необработени данни с инструменти за управление?

Мащабируемост и гъвкавост при управлението на данни

Хранилищата за необработени данни с инструменти за управление могат безпроблемно да се мащабират, за да поемат нарастващи обеми от различни видове данни, като осигуряват на бизнеса гъвкавост при адаптирането към променящите се пейзажи от данни.

Microsoft OneLake във Fabric е отворено езеро за данни, което може да се мащабира безкрайно, да поглъща структурирани и неструктурирани данни и да обработва огромни количества данни, като същевременно оптимизира производителността на аналитичните двигатели.

Хранилищата за необработени данни с инструменти за управление включват надеждни мерки за сигурност, за да се предпазят чувствителните данни. OneLake, например, използва водещи в индустрията инструменти за сигурност и управление, за да гарантира качеството на данните на вашата организация и че само правилните хора имат правилния достъп до тези данни. Това помага на вашата организация да остане в съответствие с индустриалните разпоредби и да бъде защитена от неоторизиран достъп.

Благодарение на рентабилното съхранение в облака и оптимизираната обработка на данни, хранилищата за необработени данни с инструменти за управление предлагат достъпно решение за съхранение и анализ на големи обеми от данни – както структурирани, така и неструктурирани. Microsoft Fabric допълнително намалява разходите, като осигурява един общ фонд от капацитет и съхранение, който може да се използва за всяко работно натоварване.

Като дават възможност на специалистите по данни и анализаторите да извършват анализи в реално време върху поточни данни, хранилищата за необработени данни с инструменти за управление позволяват на организациите да реагират бързо и проактивно на променящите се условия при възникването им. Работни натоварвания като Fabric Real-Time Intelligence могат да поглъщат и трансформират поточни данни, да правят заявки в реално време и да задействат действия в отговор.

Архитектурата на хранилището за необработени данни с инструменти за управление се състои от няколко ключови компонента, които работят заедно, за да създадат единна система за управление и анализ на данни. Ето подробна разбивка на всеки компонент:

1. Зареждане. Слоят за поглъщане е отговорен за събирането на данни от различни източници, включително бази данни, приложения, устройства IoT и външни API, както на партиди, така и в реално време. Fabric Data Factory ви позволява да реализирате потоци от данни и конвейери за поглъщане, подготовка и трансформиране на данни от богат набор от източници. Този слой гарантира, че всички релевантни данни – структурирани, полуструктурирани и неструктурирани – са налични за анализ, осигурявайки цялостна представа за състоянието на организацията.

2. Място за съхранение. Слоят за съхранение служи като основа на хранилището за необработени данни с инструменти за управление, като обработва големи обеми необработени данни, използвайки мащабируеми и рентабилни решения за съхранение. Този слой позволява данните да се съхраняват в суровия им формат, като се съобразява с различни типове данни, като текст, изображения и видеоклипове, като същевременно се премахва необходимостта от твърди схеми, за да могат данните да бъдат по-добре мащабируеми.

3. Метаданни. Слоят на метаданните каталогизира активите на данните и поддържа информация за схемите, което гарантира качеството на данните за ефективно търсене. Екипите по данни могат да разберат контекста и структурата на данните, с които работят, което води до по-ефективни прозрения.

4. API. Слоят API осигурява интерфейса, който разработчиците, специалистите по данни и анализаторите използват за достъп и взаимодействие с данните. Този слой е от решаващо значение, защото позволява на различни приложения и потребители да работят с данните, без да се изискват задълбочени технически познания за основната архитектура.

5. Потребление. Слоят на потребление обхваща инструментите и платформите, които дават възможност на всеки потребител да анализира и визуализира данни. Това включва инструменти за бизнес разузнаване (BI) като Power BI, както и работни натоварвания в областта на науката за данните и машинното обучение като Fabric Data Science, които използват данните, съхранявани в езерото. Слоят за потребление превръща необработените данни в полезни прозрения, като дава възможност на заинтересованите страни в цялата организация да вземат решения, основани на данни.

Независимо дали мигрирате данните си, или създавате изцяло ново решение, внедряването на хранилище за необработени данни с инструменти за управление включва няколко важни стъпки. Ето поетапен преглед на процеса, включително ключови съображения:

1. Оценка на средата. Първо, ще трябва да идентифицирате всички съществуващи източници на данни, включително бази данни, приложения и външни източници. За да разберете изискванията за съхранение, ще трябва да категоризирате данните в тези източници като структурирани, полуструктурирани или неструктурирани.

2. Определете изискванията и целите. След това е важно ясно да очертаете целите си, което ще ви помогне да определите нуждите си въз основа на очаквания обем и растеж на данните. За да защитите чувствителните си данни, ще трябва да определите и изискванията за съответствие, които ще трябва да спазвате.

3. Изберете технологичен стек. Изберете решение за съхранение в облак или на място, което поддържа нуждите на вашето хранилище за необработени данни с инструменти за управление, след което преценете възможностите за обработка на данни и анализ. Ще трябва да изберете и инструментите, които ще използвате за каталогизиране, управление и проследяване на произхода.

4. Разработване на стратегия за миграция. За да сведете до минимум смущенията при разработването на стратегия за миграция, ще искате да планирате поетапна миграция, като започнете с по-малко критични данни. Трябва да оцените качеството на данните, да определите необходимите задачи за прочистване или преобразуване и да установите стратегии за архивиране, за да осигурите целостта на данните.

5. Създаване на конвейери. След като сте установили стратегията си за миграция, е време да създадете процеси за източниците на постъпване на данни в партиди и в реално време с помощта на API. За да оптимизирате допълнително поглъщането на данни, може да помислите и за внедряване на инструменти за автоматизация, като Microsoft Power Automate, за да намалите ръчната намеса.

6. Конфигуриране на управлението на съхранението. Когато конфигурирате системата за съхранение, ще трябва да го направите в съответствие с определената структура за всеки тип данни. Ще трябва да установите практики за управление на метаданни, за да гарантирате откриваемост на данните, а също така ще трябва да определите разрешения за достъп и протоколи за сигурност за защита на данните.

7. Изграждане на рамка за анализ. На този етап ще искате да свържете инструментите си за BI и анализ, като например Power BI, за отчитане и визуализация. Също така ще трябва да предоставите на разработчиците необходимите рамки, инструменти и точки за достъп за машинно обучение и разширен анализ.

8. Наблюдение, оптимизация и повторение. Когато приключите с изпълнението, ще искате редовно да оценявате производителността, да оценявате възможностите за съхранение и обработка, като използвате функционалност за мониторинг от край до край като тази, която се намира във Fabric. Също така ще искате да създадете механизъм за обратна връзка с потребителите, за да идентифицирате областите за подобрение и оптимизация.

Най-добрите световни организации използват архитектури на хранилището за необработени данни с инструменти за управление, за да оптимизират използването на своите данни, да стимулират вземането на решения и да насърчават иновациите в операциите. Ето няколко забележителни примера за успешни внедрявания:

1. Един източник на истина
Базираната в Нидерландия компания за вериги за доставки на храни Flora Food Group се стреми да консолидира множество инструменти за анализ в една-единствена, по-ефективна платформа, затова потърси Fabric, за да обедини каналите си за отчитане, инженеринг на данни, наука за данните и сигурност в едно решение. Свързвайки всички свои потоци от данни, компанията успя да опрости архитектурата на платформата си, да намали разходите и да предложи по-подробна и навременна информация на своите клиенти, което от своя страна подобри предоставянето на услуги и удовлетвореността на клиентите.

2. Усъвършенстван анализ и машинно обучение
Летището в Мелбърн, второто най-натоварено летище в Австралия, се нуждаеше от модернизиране на възможностите си за анализ на данни, за да подобри оперативната ефективност и преживяванията на пътниците. С внедряването на Fabric организацията успя да консолидира данни от огромен набор от източници на данни, включително паркинг, продажби и оперативни системи на летището, както и да разшири достъпа до информация, базирана на данни, както за технически, така и за нетехнически бизнес потребители. В резултат на това летището е постигнало 30% увеличение на ефективността на работа във всички операции, свързани с данни.

3. ИИ и дълбоко обучение
Компанията за дигитални иновации Avanade имаше за цел да подобри процесите на вземане на стратегически решения в своята организация с помощта на технологии за изкуствен интелект. Чрез обединяване на своите масиви от данни с Fabric и чрез обучението на над 10 000 служители в областта на анализа на данни, Avanade положи основите за по-лесно възприемане на ИИ от потребителите. Потребителите успяха да използват усвоените умения, за да разработят персонализирани решения за ИИ, включително различни информационни табла, изградени на базата на естествен език и Copilot в Power BI.

4. Прозрения в реално време
Денер Моторспорт, главният организатор на Porsche Carrera Cup Brasil, имаше за задача да предостави изчерпателни, актуални данни за представянето и ремонта на автомобилите както на инженерите, така и на покровителите. Като прие Fabric и внедри неговите функции за анализ, съхранение и отчитане в реално време, организацията успя да подпомогне по-добре заинтересованите страни с полезни прозрения в реално време. По време на неотдавнашно състезание инженерите дори успяха да идентифицират повреден двигател в състезателен автомобил Porsche, което ги накара да отстранят автомобила в интерес на безопасността.