Mis on andmete järvladu?

Andmehalduse skaleeritavus ja paindlikkus

Andmete järvlaod saavad sujuvalt skaleeruda vastavalt kasvavatele andmemahtudele ja erinevatele andmetüüpidele, andes ettevõtetele vajaliku paindlikkuse, et kohaneda muutuvate andmemaastikega.

Microsoft OneLake Fabricus on avatud andmejärv, mis suudab lõpmatult skaleeruda, võib vastu võtta nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmeid ning suudab töödelda tohutul hulgal andmeid, optimeerides samal ajal jõudlust erinevates analüüsimootorites.

Andmete järvladudel on tugevad turvameetmed, mis kaitsevad tundlikke andmeid. Näiteks kasutab OneLake tööstusharu juhtivaid turbe- ja haldustööriistu, et tagada teie organisatsiooni andmete kvaliteet ja kindlustada, et andmetele pääsevad ligi ainult õiged inimesed. See aitab teie organisatsioonil järgida tööstusstandardeid ning kaitseb volitamata juurdepääsu eest.

Kulutõhusa pilvsalvestusruumi ja optimeeritud andmetöötluse toel pakuvad andmete järvlaod taskukohast lahendust suurte struktureeritud ja struktureerimata andmehulkade salvestamiseks ja analüüsimiseks. Microsoft Fabric vähendab kulusid veelgi, pakkudes ühtset ressursiruumi ja salvestusruumi mahtu, mida saab kasutada kõigi talitlusüksuste jaoks.

Andes andmeteadlastele ja analüütikutele võimaluse teostada voogandmetel reaalajas analüüsi, võimaldavad andmete järvlaod organisatsioonidel muutuvatele oludele kiiresti ja ennetavalt reageerida. Talitlusüksused nagu Fabricu reaalajaandmete analüüs suudavad voogandmeid vastu võtta ja töödelda, teha päringuid reaalajas ning käivitada vastavaid toiminguid.

Andmete järvlao arhitektuur koosneb mitmest põhikomponendist, mis töötavad koos, et luua ühtne süsteem andmete haldamiseks ja analüüsimiseks. Siin on iga komponendi üksikasjalik kirjeldus:

1. Valmendus. Valmenduskiht vastutab erinevatest allikatest, sealhulgas andmebaasidest, rakendustest, IoT-seadmetest ja välistest API-dest, nii pakettidena kui ka reaalajas andmete kogumise eest. Fabric Data Factory võimaldab rakendada andmevooge ja -konveiereid, et andmeid erinevatest allikatest vastu võtta, ette valmistada ja teisendada. See kiht tagab, et kõik asjakohased andmed – struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata – on analüüsiks kättesaadavad, andes tervikliku ülevaate organisatsiooni andmemaastikust.

2. Salvestusruum. Salvestusruumi kiht on andmete järvlao alus, mis haldab suuri toorandmete mahtusid, kasutades mastaabitavaid ja kulutõhusaid salvestuslahendusi. See võimaldab talletada erinevat tüüpi andmeid (nagu tekst, pildid ja videod) ning välistab jäikade skeemide vajaduse, võimaldades paremat skaleeritavust.

3. Metaandmed. Metaandmete kiht kataloogib andmeobjekte ja haldab skeemiteavet, mis tagab andmete kvaliteedi ja võimaldab tõhusat päringute tegemist. Andmetega töötavad meeskonnad saavad paremini mõista andmete konteksti ja struktuuri, millega nad töötavad, mis aitab saavutada tõhusamaid teadmisi.

4. API. API-kiht pakub liidest, mida arendajad, andmeteadlased ja analüütikud kasutavad andmetele juurdepääsuks ja nendega töötamiseks. See kiht on oluline, kuna võimaldab erinevatel rakendustel ja kasutajatel töötada andmetega ilma vajaduseta sügavaks tehniliseks arusaamaks aluseks olevast arhitektuurist.

5. Tarbimine. Tarbimiskiht hõlmab tööriistu ja platvorme, mis annavad igale kasutajale võimaluse andmeid analüüsida ja visualiseerida. See hõlmab ärianalüüsi (BI) tööriistu nagu Power BI ning andmeteaduse ja masinõppe talitlusüksusi nagu Fabric Data Science, mis kasutavad andmete järvlaos talletatud andmeid. Tarbimiskiht muudab toorandmed praktilisteks ülevaadeteks, mille abil saavad kõik organisatsiooniga seotud huvirühmad andmepõhiseid otsuseid langetada.

Olenemata sellest, kas migreerite olemasolevaid andmeid või loote täiesti uue lahenduse, hõlmab andmete järvlao juurutamise protsess mitmeid olulisi etappe. Siin on samm-sammuline ülevaade protsessist koos oluliste kaalutlustega.

1. Hinnake olemasolevat olukorda. Kõigepealt tuleb tuvastada kõik olemasolevad andmeallikad, sealhulgas andmebaasid, rakendused ja välised vood. Vajaliku salvestusruumi suuruse määramiseks, tuleks need andmed klassifitseerida struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeteks.

2. Määrake nõuded ja eesmärgid. Seejärel tuleb selgelt määratleda oma eesmärgid, mis aitavad hinnata teie vajadusi prognoositava andmemahu ja kasvu põhjal. Tundlike andmete kaitsmiseks tuleb samuti tuvastada vastavusnõuded, mida tuleb täita.

3. Valige tehnoloogiaplatvorm. Valige pilvepõhine või kohapealne salvestuslahendus, mis toetab teie andmete järvlao vajadusi, ning hinnake andmetöötluse ja analüüsi võimalusi. Samuti tuleks valida tööriistad kataloogimiseks, andmehalduseks ja andmete päritolu jälgimiseks.

4. Töötage välja migratsioonistrateegia. Häirete vähendamiseks migratsioonistrateegia väljatöötamisel on soovitatav alustada järk-järgulisest migreerimisest, alustades vähem kriitilistest andmetest. Tuleks hinnata andmete kvaliteeti, tuvastada vajalikud puhastus- või teisendustoimingud ning kehtestada varundusstrateegiad andmete tervikluse tagamiseks.

5. Looge konveierid. Kui migratsioonistrateegia on paigas, tuleb seadistada protsessid pakett- ja reaalajas andmeallikate jaoks, kasutades API-sid. Andmete vastuvõttu saab veelgi sujuvamaks muuta, kasutades automatiseerimistööriistu, näiteks Microsoft Power Automate, et vähendada käsitsi sekkumise vajadust.

6. Konfigureerige salvestusruumi haldus. Salvestusruumi süsteemi konfigureerimisel tuleb lähtuda iga andmetüübi määratletud struktuurist. Tuleb kehtestada metaandmete halduse tavad, mis tagavad andmete leitavuse, ning määratleda pääsuõigused ja turbeprotokollid andmete kaitsmiseks.

7. Looge analüüsiraamistik. Selles etapis tuleks ühendada BI- ja analüüsitööriistad, nagu Power BI, aruandluse ja visualiseerimise jaoks. Tuleks tagada ka see, et arendajatel oleks juurdepääs vajalikele raamistikule, tööriistadele ja liidestele masinõppe ja täpsema analüüsiteabe kasutamiseks.

8. Jälgige, optimeerige ja itereerige. Pärast juurutamist tuleb regulaarselt hinnata süsteemi toimivust, salvestus- ja töötlemisvõimekust, kasutades otsast lõpuni jälgimisvõimalusi, mida näiteks Fabric pakub. Samuti tuleks kasutajatega luua tagasisidemehhanism, et tuvastada parendus- ja optimeerimisvõimalusi.

Maailma juhtivad organisatsioonid kasutavad andmete järvlao arhitektuure, et andmeid tõhusamalt rakendada, parendada otsustusprotsesse ja edendada uuendusi kogu organisatsioonis. Siin on mõned silmapaistvad juurutamisnäited.

1. Ainus tõeallikas
Hollandis tegutsev toiduainete tarneahela ettevõte Flora Food Group soovis koondada erinevad analüüsitööriistad ühele tõhusamale platvormile ja otsustas kasutada Fabricut, et viia aruandlus, andmetehnoloogia, andmeteadus ja turbevaldkonnad ühe lahenduse alla. Andmevoogude ühendamisega suutsid nad lihtsustada oma platvormiarhitektuuri, vähendada kulusid ning pakkuda klientidele täpsemaid ja ajakohasemaid teadmisi, parandades seeläbi teenusekvaliteeti ja kliendirahulolu.

2. Täpsem analüüsiteave ja masinõpe
Melbourne’i lennujaam (Austraalia suuruselt teine lennujaam) vajas oma andmeanalüüsi võimekuse uuendamist, et parandada tegevuslikku tõhusust ja reisijate kogemust. Fabricu kasutuselevõtuga suutis lennujaam koondada erinevatest allikatest pärinevad andmed – sealhulgas parkimise, müügi ja operatiivtegevustega seotud andmed – ning laiendada andmepõhise otsustamise võimalusi nii tehnilistele kui ka mittetehnilistele kasutajatele. Tulemuseks oli 30% suurem tõhusus kõigis andmetega seotud tegevustes.

3. Tehisintellekt ja süvaõpe
Digitaalse innovatsiooni ettevõte Avanade soovis tugevdada strateegiliste otsuste tegemist tehisintellektipõhiste tehnoloogiate abil. Ühendades oma andmehalduskeskkonna Fabricuga ja koolitades üle 10 000 töötaja andmeanalüüsi alal, pani Avanade aluse tehisintellekti kasutuselevõtule kogu organisatsioonis. Töötajad rakendasid õpitud oskusi, et luua kohandatud tehisintellektipõhiseid lahendusi, sealhulgas Power BI Copilotile tuginevaid armatuurlaudu loomuliku keele põhjal.

4. Reaalajas ülevaated
Porsche Carrera Cup Brasiilia sarja korraldaja Dener Motorsport sai ülesandeks pakkuda inseneridele ja publikule põhjalikke ja ajakohaseid andmeid autode jõudluse ja hoolduse kohta. Fabricu reaalajas analüütika-, salvestus- ja aruandlusvõimekuse rakendamisega suutis organisatsioon pakkuda asjaosalistele koheseid, rakendatavaid teadmisi. Ühel hiljutisel võistlusel suutis inseneride meeskond isegi tuvastada Porsche võistlusauto rikneva mootori ja eemaldada selle ohutuse huvides võistluselt.