Τι είναι το data lakehouse;

Κλιμάκωση και ευελιξία στη διαχείριση δεδομένων

Τα data lakehouse μπορούν να κλιμακωθούν απρόσκοπτα για να φιλοξενήσουν αυξανόμενους όγκους δεδομένων σε διάφορους τύπους δεδομένων, παρέχοντας στις επιχειρήσεις την ευελιξία να προσαρμόζονται σε μεταβαλλόμενα τοπία δεδομένων.

Το Microsoft OneLake στο Fabric είναι μια ανοιχτή λίμνη δεδομένων που μπορεί να κλιμακωθεί απεριόριστα, να εισάγει δομημένα και μη δομημένα δεδομένα και να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων, ενώ βελτιστοποιεί την απόδοση σε όλες τις μηχανές ανάλυσης.

Τα data lakehouse ενσωματώνουν ισχυρά μέτρα ασφαλείας για την προστασία των ευαίσθητων δεδομένων. Το OneLake, για παράδειγμα, χρησιμοποιεί κορυφαία εργαλεία ασφάλειας και διαχείρισης του κλάδου για να διασφαλίσει την ποιότητα των δεδομένων του οργανισμού σας, καθώς και ότι μόνο τα σωστά άτομα θα έχουν τη σωστή πρόσβαση σε αυτά. Αυτό βοηθά τον οργανισμό σας να παραμείνει σύμμορφος με τις κανονιστικές ρυθμίσεις του κλάδου και προστατευμένος από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση.

Μέσω οικονομικά αποτελεσματικού χώρου αποθήκευσης στο cloud και βελτιστοποιημένης επεξεργασίας δεδομένων, τα data lakehouse προσφέρουν μια προσιτή λύση για την αποθήκευση και ανάλυση δεδομένων μεγάλης κλίμακας, τόσο δομημένων όσο και μη δομημένων. Το Microsoft Fabric μειώνει περαιτέρω το κόστος παρέχοντας μια ενιαία δεξαμενή χωρητικότητας και αποθήκευσης που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για κάθε φόρτο εργασίας.

Δίνοντας στους επιστήμονες δεδομένων και τους αναλυτές τη δυνατότητα να εκτελούν αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο σε ροές δεδομένων, τα data lakehouse επιτρέπουν στους οργανισμούς να ανταποκρίνονται γρήγορα και προληπτικά σε μεταβαλλόμενες συνθήκες καθώς αυτές προκύπτουν. Φόρτοι εργασίας όπως η Ευφυΐα σε πραγματικό χρόνο του Fabric μπορούν να εισάγουν και να μετασχηματίζουν ροές δεδομένων, να εκτελούν ερωτήματα σε πραγματικό χρόνο και να ενεργοποιούν ενέργειες ως απάντηση.

Η αρχιτεκτονική του data lakehouse αποτελείται από αρκετά βασικά στοιχεία που συνεργάζονται για να δημιουργήσουν ένα ενοποιημένο σύστημα για τη διαχείριση και την ανάλυση δεδομένων. Ακολουθεί μια λεπτομερής ανάλυση κάθε στοιχείου:

1. Πρόσληψη δεδομένων. Το επίπεδο πρόσληψης είναι υπεύθυνο για τη συλλογή δεδομένων από διάφορες προελεύσεις, συμπεριλαμβανομένων βάσεων δεδομένων, εφαρμογών, συσκευών IoT και εξωτερικών API, τόσο σε δέσμη όσο και σε πραγματικό χρόνο. Το Fabric Data Factory σας επιτρέπει να εφαρμόσετε ροές δεδομένων και διοχετεύσεις για την εισαγωγή, προετοιμασία και μετασχηματισμό δεδομένων από ένα πλούσιο σύνολο προελεύσεων. Αυτό το επίπεδο διασφαλίζει ότι όλα τα σχετικά δεδομένα—δομημένα, ημι-δομημένα και μη δομημένα—είναι διαθέσιμα για ανάλυση, παρέχοντας μια ολοκληρωμένη εικόνα του τοπίου του οργανισμού.

2. Χώρος αποθήκευσης. .Το επίπεδο αποθήκευσης χρησιμεύει ως θεμέλιο της αρχιτεκτονικής του data lakehouse, διαχειριζόμενo μεγάλους όγκους ανεπεξέργαστων δεδομένων, χρησιμοποιώντας κλιμακούμενες και οικονομικά αποδοτικές λύσεις χώρου αποθήκευσης. Αυτό το επίπεδο επιτρέπει την αποθήκευση των δεδομένων στην ανεπεξέργαστη μορφή τους, φιλοξενώντας διάφορους τύπους δεδομένων, όπως κείμενο, εικόνες και βίντεο, ενώ εξαλείφει την ανάγκη για αυστηρά σχήματα ώστε τα δεδομένα να είναι πιο κλιμακούμενα.

3. Μετα-δεδομένα. Το επίπεδο μετα-δεδομένων καταχωρεί τους πόρους δεδομένων και διατηρεί πληροφορίες σχετικά με τη δομή, διασφαλίζοντας την ποιότητα των δεδομένων για αποτελεσματική αναζήτηση. Οι ομάδες δεδομένων μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο και τη δομή των δεδομένων με τα οποία εργάζονται, οδηγώντας σε πιο αποτελεσματικά συμπεράσματα.

4. API. Το επίπεδο API παρέχει το περιβάλλον εργασίας που χρησιμοποιούν οι προγραμματιστές, οι επιστήμονες δεδομένων και οι αναλυτές για να έχουν πρόσβαση και να αλληλεπιδρούν με τα δεδομένα. Αυτό το επίπεδο είναι ζωτικής σημασίας επειδή επιτρέπει σε διαφορετικές εφαρμογές και χρήστες να εργάζονται με τα δεδομένα χωρίς να απαιτείται βαθιά τεχνική γνώση της υποκείμενης αρχιτεκτονικής.

5. Κατανάλωση. Το επίπεδο κατανάλωσης περιλαμβάνει τα εργαλεία και τις πλατφόρμες που δίνουν σε κάθε χρήστη τη δυνατότητα να αναλύει και να απεικονίζει δεδομένα. Αυτό περιλαμβάνει εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας (BI) όπως το Power BI, καθώς και φόρτους εργασίας επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης όπως το Fabric Data Science, που χρησιμοποιούν τα δεδομένα που αποθηκεύονται στο lakehouse. Το επίπεδο κατανάλωσης μετατρέπει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε αξιοποιήσιμες πληροφορίες, δίνοντας τη δυνατότητα στους ενδιαφερόμενους σε ολόκληρο τον οργανισμό να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Είτε κάνετε μετεγκατάσταση των δεδομένων σας είτε ρυθμίζετε μια εντελώς νέα λύση, η υλοποίηση ενός data lakehouse περιλαμβάνει αρκετά κρίσιμα βήματα. Ακολουθεί μια επισκόπηση της διαδικασίας βήμα προς βήμα, μαζί με τα βασικά σημεία που πρέπει να ληφθούν υπόψη:

1. Αξιολόγηση του τοπίου. Πρώτα, θα πρέπει να εντοπίσετε όλες τις υπάρχουσες προελεύσεις δεδομένων σας, όπως βάσεις δεδομένων, εφαρμογές και εξωτερικές τροφοδοσίες. Για να κατανοήσετε τις απαιτήσεις χώρου αποθήκευσης, θα πρέπει να κατηγοριοποιήσετε τα δεδομένα σε αυτές τις προελεύσεις ως δομημένα, ημι-δομημένα ή μη δομημένα.

2. Καθορισμός απαιτήσεων και στόχων. Στη συνέχεια, είναι απαραίτητο να καθορίσετε με σαφήνεια τους στόχους σας, κάτι που θα σας βοηθήσει να προσδιορίσετε τις ανάγκες σας με βάση τον αναμενόμενο όγκο και την ανάπτυξη των δεδομένων. Για να προστατεύσετε τα ευαίσθητα δεδομένα σας, θα πρέπει επίσης να προσδιορίσετε τις απαιτήσεις συμμόρφωσης που πρέπει να πληροίτε.

3. Επιλογή τεχνολογικής στοίβας. Επιλέξτε μια λύση χώρου αποθήκευσης στο cloud ή εσωτερικής εγκατάστασης που να υποστηρίζει τις ανάγκες σας για data lakehouse και, στη συνέχεια, αξιολογήστε τις επιλογές για επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων. Θα πρέπει επίσης να επιλέξετε τα εργαλεία που θα χρησιμοποιήσετε για την καταγραφή, τη διαχείριση και την παρακολούθηση της καταγωγής δεδομένων.

4. Ανάπτυξη στρατηγικής μετεγκατάστασης. Για να ελαχιστοποιήσετε τις διακοπές κατά την ανάπτυξη μιας στρατηγικής μετεγκατάστασης, θα πρέπει να σχεδιάσετε μια σταδιακή μετανάστευση, ξεκινώντας με λιγότερο κρίσιμα δεδομένα. Πρέπει να αξιολογήσετε την ποιότητα των δεδομένων, να προσδιορίσετε τις απαραίτητες εργασίες καθαρισμού ή μετασχηματισμού και να καθορίσετε στρατηγικές αντιγράφων ασφαλείας για να διασφαλίσετε την ακεραιότητα των δεδομένων.

5. Δημιουργήστε διοχετεύσεις. Αφού έχετε καθορίσει τη στρατηγική μετεγκατάστασης, ήρθε η ώρα να ρυθμίσετε διαδικασίες για την εισαγωγή δεδομένων σε δέσμες και σε πραγματικό χρόνο, χρησιμοποιώντας API. Για να διευκολύνετε περαιτέρω την εισαγωγή δεδομένων, ίσως θελήσετε να εξετάσετε την εφαρμογή εργαλείων αυτοματοποίησης, όπως το Microsoft Power Automate, για να περιορίσετε την ανθρώπινη παρέμβαση.

6. Ρύθμιση παραμέτρων διαχείρισης αποθήκευσης. Όταν ρυθμίσετε τις παραμέτρους του συστήματος χώρου αποθήκευσης, θα πρέπει να το κάνετε σύμφωνα με τη δομή που έχετε καθορίσει για κάθε τύπο δεδομένων. Θα πρέπει να καθιερώσετε πρακτικές διαχείρισης μετα-δεδομένων για να διασφαλίσετε την ανιχνευσιμότητα των δεδομένων, και θα πρέπει επίσης να καθορίσετε δικαιώματα πρόσβασης και πρωτόκολλα ασφαλείας για την προστασία των δεδομένων.

7. Καθιέρωση πλαισίου ανάλυσης. Σε αυτό το σημείο, θα πρέπει να συνδέσετε τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας (BI) και ανάλυσης, όπως το Power BI, για αναφορές και απεικόνιση. Θα χρειαστεί επίσης να παρέχετε στους προγραμματιστές τα απαραίτητα πλαίσια, εργαλεία και σημεία πρόσβασης για μηχανική μάθηση και προηγμένη ανάλυση.

8. Παρακολούθηση, βελτιστοποίηση και επανάληψη. Όταν ολοκληρώσετε την υλοποίηση, θα θέλετε να αξιολογείτε τακτικά τις επιδόσεις και να αξιολογείτε τις δυνατότητες αποθήκευσης και επεξεργασίας, χρησιμοποιώντας λειτουργίες παρακολούθησης από τερματικό σε τερματικό, όπως αυτές που παρέχονται στο Fabric. Θα πρέπει επίσης να καθιερώσετε έναν μηχανισμό σχολίων με τους χρήστες για να εντοπίσετε τομείς βελτίωσης και βελτιστοποίησης.

Οι κορυφαίοι οργανισμοί του κόσμου χρησιμοποιούν αρχιτεκτονικές data lakehouse για να βελτιστοποιήσουν τη χρήση των δεδομένων τους, να ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων και να προωθήσουν την καινοτομία σε όλες τις λειτουργίες. Ακολουθούν μερικά αξιοσημείωτα παραδείγματα επιτυχημένων υλοποιήσεων:

1. Μια μοναδική προέλευση αξιοπιστίας
Η ολλανδική εταιρεία αλυσίδας εφοδιασμού τροφίμων Flora Food Group επιδίωξε να ενοποιήσει πολλά εργαλεία ανάλυσης σε μια ενιαία, πιο αποδοτική πλατφόρμα, οπότε στράφηκαν στο Fabric για να ενοποιήσουν τα κανάλια αναφοράς, μηχανικής δεδομένων, επιστήμης δεδομένων και ασφάλειας σε μια ενιαία λύση. Συνδέοντας όλες τις ροές δεδομένων της, η εταιρεία μπόρεσε να απλοποιήσει την αρχιτεκτονική της πλατφόρμας της, να μειώσει το κόστος και να προσφέρει πιο λεπτομερείς και έγκαιρες πληροφορίες στους πελάτες της, βελτιώνοντας με τη σειρά της την παροχή υπηρεσιών και την ικανοποίηση των πελατών.

2. Προηγμένη ανάλυση και μηχανική μάθηση
Το Αεροδρόμιο της Μελβούρνης, το δεύτερο πιο πολυσύχναστο αεροδρόμιο στην Αυστραλία, χρειάστηκε να αναβαθμίσει τις δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων του για να βελτιώσει τη λειτουργική αποτελεσματικότητα και την εμπειρία των επιβατών. Με την υιοθέτηση του Fabric, ο οργανισμός μπόρεσε να ενοποιήσει δεδομένα από ένα ευρύ φάσμα προελεύσεων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων στάθμευσης, πωλήσεων και λειτουργίας του αεροδρομίου, καθώς και να επεκτείνει την πρόσβαση σε δεδομένα που οδηγούν σε πληροφορίες για τόσο τεχνικούς όσο και για μη τεχνικούς χρήστες. Ως αποτέλεσμα, το αεροδρόμιο έχει επιτύχει αύξηση της λειτουργικής απόδοσης κατά 30% σε όλες τις λειτουργίες που σχετίζονται με δεδομένα.

3. AI και βαθιά μάθηση
Η εταιρεία ψηφιακής καινοτομίας Avanade στόχευσε να ενισχύσει τις διαδικασίες στρατηγικής λήψης αποφάσεων εντός του οργανισμού της χρησιμοποιώντας τεχνολογίες AI. Ενοποιώντας τους πόρους δεδομένων της με το Fabric και εκπαιδεύοντας πάνω από 10.000 υπαλλήλους στην ανάλυση δεδομένων, η Avanade έθεσε τις βάσεις για τους χρήστες ώστε να υιοθετούν ευκολότερα το AI. Οι χρήστες μπόρεσαν να χρησιμοποιήσουν τις δεξιότητες που απέκτησαν για να αναπτύξουν προσαρμοσμένες λύσεις AI, όπως διάφοροι πίνακες εργαλείων που βασίζονται σε φυσική γλώσσα και Copilot στο Power BI.

4. Πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο
Η Dener Motorsport, ο κορυφαίος διοργανωτής του Porsche Carrera Cup Brasil, είχε ως αποστολή να παρέχει ολοκληρωμένα, ενημερωμένα δεδομένα σχετικά με την απόδοση και την επισκευή των αυτοκινήτων τόσο στους μηχανικούς όσο και στους πελάτες. Με την υιοθέτηση του Fabric και την υλοποίηση των δυνατοτήτων ανάλυσης, αποθήκευσης και αναφοράς σε πραγματικό χρόνο, ο οργανισμός μπόρεσε να υποστηρίξει καλύτερα τους ενδιαφερόμενους με αξιοποιήσιμες πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο. Σε έναν πρόσφατο αγώνα, οι μηχανικοί μπόρεσαν ακόμη και να εντοπίσουν έναν ελαττωματικό κινητήρα σε ένα αγωνιστικό αυτοκίνητο Porsche, προτρέποντάς τους να αποσύρουν το αυτοκίνητο για λόγους ασφαλείας.