Hvad er et datasøhus?

Skalerbarhed og fleksibilitet i datastyring

Datasøhuse kan problemfrit skalere for at imødekomme voksende datamængder på tværs af forskellige datatyper, hvilket giver virksomhederne agilitet til at tilpasse sig ændrede datalandskaber.

Microsoft OneLake i Fabric er en åben datasø, der kan skalere uendeligt, indsamle strukturerede og ustrukturerede data og behandle enorme mængder data, alt imens den optimerer ydeevnen på tværs af analyseværktøjer.

Datasøhuse inkorporerer robuste sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte følsomme data. OneLake bruger for eksempel branchens førende sikkerheds- og styringsværktøjer til at sikre kvaliteten af din organisations data, og at kun de rette personer har den rette adgang til disse data. Dette hjælper din organisation med fortsat at overholde branchens reguleringer og være beskyttet mod uautoriseret adgang.

Gennem omkostningseffektivt skylager og optimeret databehandling tilbyder datasøhuse en overkommelig løsning til opbevaring og analyse af store datamængder, både strukturerede og ustrukturerede. Microsoft Fabric reducerer omkostningerne yderligere ved at tilbyde én enkelt pulje af kapacitet og lager, der kan bruges til hver arbejdsbelastning.

Ved at give dataforskere og analytikere mulighed for at udføre realtidsanalyse på streamingdata, gør datasøhuse det muligt for organisationer at reagere hurtigt og proaktivt på ændrede forhold, når de opstår. Arbejdsbelastninger som Intelligens i realtid fra Fabric kan indsamle og transformere streamingdata, forespørge i realtid og udløse handlinger som reaktion.

Datasøhus-arkitekturen består af flere nøglekomponenter, der arbejder sammen for at skabe et samlet system til styring og analyse af data. Her er en detaljeret gennemgang af hver komponent:

1. Dataindtagelse. Dataindtagelseslaget er ansvarligt for at indsamle data fra forskellige kilder, herunder databaser, programmer, IoT-enheder og eksterne API'er, både i batch og i realtid. Fabric Data Factory giver dig mulighed for at implementere dataflows og pipelines til indtagelse, forberedelse og transformation af data på tværs af en lang række kilder. Dette lag sikrer, at alle relevante data – strukturerede, delvist strukturerede og ustrukturerede – er tilgængelige til analyse, hvilket giver et omfattende overblik over organisationens landskab.

2. Lager. Lagerlaget fungerer som fundamentet for datasøhuset, der håndterer store mængder rå data ved hjælp af skalerbare og omkostningseffektive lagringsløsninger. Dette lag tillader data at blive opbevaret i sit rå format, hvilket imødekommer forskellige datatyper, såsom tekst, billeder og videoer, samtidig med at det eliminerer behovet for stive skemaer, så dataene kan være mere skalerbare.

3. Metadata. Metadatalaget katalogiserer dataaktiver og opretholder skemaoplysninger, hvilket sikrer datakvalitet for effektiv forespørgsel. Datateams kan forstå konteksten og strukturen af de data, de arbejder med, hvilket resulterer i mere effektive indsigter.

4. API. API-laget giver den brugergrænseflade, som udviklere, dataforskere og analytikere bruger til at få adgang til og interagere med data. Dette lag er afgørende, fordi det giver forskellige programmer og brugere mulighed for at arbejde med dataene uden at det kræver dybdegående teknisk viden om den underliggende arkitektur.

5. Forbrug. Forbrugslaget omfatter de værktøjer og platforme, der giver hver bruger mulighed for at analysere og visualisere data. Dette inkluderer business intelligence-værktøjer (BI) som Power BI foruden datavidenskab og arbejdsbelastninger til maskinel indlæring, f.eks. Fabric Data Science, som bruger de data, der er gemt i søhuset. Forbrugslaget omdanner rå data til handlingsorienterede indsigter, hvilket giver interessenter på tværs af hele organisationen mulighed for at træffe datadrevne beslutninger.

Uanset om du migrerer dine data eller opsætter en helt ny løsning, involverer implementeringen af et datasøhus flere vigtige trin. Her er et trin-for-trin overblik over processen, herunder vigtige overvejelser:

1. Vurder landskabet. Først vil du gerne identificere alle dine eksisterende datakilder, herunder databaser, programmer og eksterne feeds. For at forstå lagringskravene vil du kategorisere dataene i disse kilder som strukturerede, delvist strukturerede eller ustrukturerede.

2. Definer krav og mål. Dernæst er det vigtigt, at du tydeligt skitserer dine mål, hvilket vil hjælpe dig med at bestemme dine behov baseret på forventet datamængde og -vækst. For at beskytte dine følsomme data vil du også gerne identificere de overholdelseskrav, du skal opfylde.

3. Vælg teknologistak. Vælg en cloudlagerløsning eller en lokal lagringsløsning, der understøtter dine datasøhusbehov, og vurder derefter mulighederne for databehandling og analyse. Du skal også vælge de værktøjer, du vil bruge til katalogisering, styring og afstamningssporing.

4. Udvikl migreringsstrategien. For at minimere forstyrrelser når du udvikler en migreringsstrategi, vil du gerne planlægge en faseopdelt migrering, der starter med mindre kritiske data. Du bør vurdere datakvaliteten, identificere nødvendige rense- eller transformationsopgaver og etablere backup-strategier for at sikre dataintegritet.

5. Opret pipelines. Når du har etableret din migreringsstrategi, er det tid til at opsætte processer for batch- og realtids-datainputkilder ved hjælp af API'er. For yderligere at strømline dataindtagelsen vil du måske også overveje at implementere automatiseringsværktøjer, f.eks. Microsoft Power Automate, for at reducere manuel indgriben.

6. Konfigurer lagerstyring. Når du konfigurerer lagringssystemet, vil du gerne gøre det i henhold til den definerede struktur for hver datatype. Du skal etablere metadatahåndteringspraksisser for at sikre mulighed for dataopdagelse, og du skal også definere adgangstilladelser og sikkerhedsprotokoller for at beskytte data.

7. Fastlæg analysestrukturen. På dette tidspunkt vil du gerne forbinde dine BI- og analyseværktøjer, f.eks. Power BI, til rapportering og visualisering. Du skal også give udviklerne de nødvendige strukturer, værktøjer og adgangspunkter til maskinel indlæring og avanceret analyse.

8. Overvåg, optimer, og gentag. Når du er færdig med implementeringen, vil du gerne regelmæssigt vurdere ydeevnen og evaluere lagrings- og behandlingskapaciteter ved hjælp af end-to-end-overvågningsfunktionalitet som den, der findes i Microsoft Fabric. Du vil også gerne etablere en feedbackmekanisme med brugerne for at identificere områder til forbedring og optimering.

Verdens førende organisationer bruger datasøhus-arkitekturer til at optimere brugen af deres data, forbedre beslutningstagning og drive innovation på tværs af driften. Her er nogle bemærkelsesværdige eksempler på succesfulde implementeringer:

1. Én kilde til sandhed
Det hollandske fødevareforsyningskædefirma Flora Food Group søgte at konsolidere flere analyseværktøjer til en enkelt, mere effektiv platform, så de så mod Fabric for at forene deres rapportering, dataengineering, datavidenskab og sikkerhedskanaler i én løsning. Ved at forbinde alle deres datastreams kunne virksomheden forenkle sin platformsarkitektur, reducere omkostningerne og tilbyde mere detaljerede og rettidige indsigter til sine kunder, hvilket igen forbedrede tjenesteleverancen og kundetilfredsheden.

2. Avanceret analyse og maskinel indlæring
Melbourne Airport, den næststørste lufthavn i Australien, havde brug for at opgradere sine dataanalysekapaciteter for at forbedre den driftsmæssige effektivitet og passageroplevelsen. Ved at tage Fabric i brug var organisationen i stand til at konsolidere data fra et væld af datakilder, herunder parkering, salg og lufthavnsdriftssystemer, samt udvide adgangen til datadrevne indsigter for både tekniske og ikke-tekniske forretningsbrugere. Som et resultat har lufthavnen opnået 30 % øget ydeevneeffektivitet på tværs af al datarelateret drift.

3. Kunstig intelligens og deep learning
Det digitale innovationsfirma Avanade sigtede mod at forbedre strategiske beslutningsprocesser inden for deres organisation ved hjælp af AI-teknologier. Ved at forene deres dataejendom med Fabric og ved at oplære over 10.000 medarbejdere i dataanalyse lægger Avanade fundamentet for, at brugerne lettere kan tage kunstig intelligens i brug. Brugerne kunne anvende de færdigheder, de lærte, til at udvikle tilpassede AI-løsninger, herunder forskellige dashboards bygget på naturligt sprog og Copilot i Power BI.

4. Indsigt i realtid
Dener Motorsport, den førende arrangør af Porsche Carrera Cup Brasil, blev bedt om at levere omfattende, opdaterede data om bilpræstation og -reparationer til både teknikere og sponsorer. Ved at tage Fabric i brug og implementere dens realtidsanalyse-, lagrings- og rapporteringsfunktioner kunne organisationen bedre understøtte interessenterne med handlingsrettet indsigt i realtid. Ved et nyligt ræs kunne ingeniørerne endda identificere en svigtende motor i en Porsche-racerbil, hvilket fik dem til at fjerne bilen af sikkerhedsmæssige årsager.