מהו מאגר נתונים?

כושר הרחבה וגמישות בניהול נתונים

מאגרי נתונים יכולים לשנות קנה מידה בצורה חלקה כדי להתאים לנפחי נתונים גדלים על פני סוגי נתונים מגוונים, ובכך מספקים לעסקים את הגמישות להסתגל לנופי נתונים משתנים.

Microsoft OneLake ב- Fabric הוא אגם נתונים פתוח שיכול לשנות את קנה המידה באופן אינסופי, לקלוט נתונים מובנים ולא מובנים, ולעבד כמויות עצומות של נתונים, כל זאת תוך מיטוב ביצועים בין מנגנוני ניתוח.

מאגרי נתונים כוללים אמצעי אבטחה חזקים כדי להגן על נתונים רגישים. OneLake, לדוגמה, משתמש בכלים המובילים בתעשייה לאבטחה ולפיקוח על נתונים כדי להבטיח את איכות הנתונים של הארגון שלך, ורק לאנשים הנכונים יש גישה נכונה לנתונים אלה. זה עוזר לארגון שלך להישאר תואם לתקנות התעשייה ומוגן מפני גישה לא מורשית.

באמצעות אחסון נתונים בענן חסכוני ועיבוד נתונים ממוטב, מאגרי נתונים מציעים פתרון משתלם לאחסון וניתוח נתונים מובנים ושאינם מובנים בקנה מידה גדול. Microsoft Fabric מפחית עוד יותר עלויות על-ידי כך שהוא מספק מאגר יחיד של קיבולת ואחסון שניתן להשתמש בו לכל עומס עבודה.

מאגרי נתונים מאפשרים לארגונים להגיב במהירות ובאופן יזום לתנאים משתנים כאשר הם מתעוררים, על-ידי כך שהם מספקים למדעני נתונים ולאנליסטים את היכולת לבצע ניתוחי נתונים בזמן אמת בנתונים זורמים. עומסי עבודה כגון בינה בזמן אמת של Fabric יכולים לקלוט ולשנות הזרמת נתונים, בירור בזמן אמת, ולהפעיל פעולות בתגובה.

ארכיטקטורת מאגר נתונים מורכבת מכמה רכיבים מרכזיים שעובדים יחד כדי ליצור מערכת מאוחדת לניהול וניתוח נתונים. להלן פירוט מפורט של כל רכיב:

1. עיבוד. שכבת העיבוד אחראית על איסוף נתונים ממקורות שונים, כולל מסדי נתונים, יישומים, מכשירי IoT וממשקי API חיצוניים, הן באצוות סקירה והן בזמן אמת. Fabric Data Factory מאפשר לך להטמיע זרימות נתונים וצינורות לצורך עיבוד, הכנה, והמרת נתונים בין מערכת מקורות עשירה. שכבה זו מבטיחה שכל הנתונים הרלוונטיים - מובנים, מובנים למחצה ולא מובנים - זמינים לניתוח, ומספקת תמונה מקיפה של נוף הארגון.

2. אחסון. שכבת האחסון משמשת כבסיס של מאגר הנתונים, מטפלת בנפחים גדולים של נתונים גולמיים באמצעות פתרונות אחסון בעלי כושר הרחבה וחסכוניים. שכבה זו מאפשרת לאחסן נתונים תבנית הגולמית שלהם, מתאימה לסוגי נתונים שונים, כמו טקסט, תמונות ווידאו, תוך ביטול הצורך בסכימות נוקשות כך שהנתונים יכולים להיות בעלי יותר כושר הרחבה.

3. מטה-נתונים. שכבת המטה-נתונים מקטלגת נכסי נתונים ושומרת מידע על סכמות, מה שמבטיח איכות נתונים לבירורים יעילים. צוותי הנתונים יכולים להבין את ההקשר והמבנה של הנתונים שהם עובדים איתם, מה שמוביל לתובנות יעילות יותר.

4. API. שכבת ה- API מספקת את הממשק שבו מפתחים, מדעני נתונים ואנליסטים משתמשים כדי לגשת לנתונים ולקיים איתם אינטראקציה. שכבה זו היא קריטית מכיוון שהיא מאפשרת ליישומים ומשתמשים שונים לעבוד עם הנתונים מבלי לדרוש ידע טכני מעמיק על הארכיטקטורה הבסיסית.

5. צריכה. שכבת הצריכה כוללת את הכלים והפלטפורמות שנותנים לכל משתמש את היכולת לנתח ולחזות נתונים. ביניהם כלים לניתוח עסקי (BI) כגון Power BI, וכן עומסי עבודה במדע נתונים ולמידת מכונה כגון Fabric Data Science, שמשתמשים בנתונים המאוחסנים במאגר הנתונים. שכבת הצריכה הופכת נתונים גולמיים לתובנות שמאפשרות פעולה, ומאפשרת למשתמשים בכל הארגון לקבל החלטות מונחות נתונים.

בין אם אתה מעביר את הנתונים שלך ובין אם אתה מקים פתרון חדש לחלוטין, יישום מאגר נתונים כולל מספר צעדים קריטיים. להלן סקירה שלב-אחר-שלב של התהליך, כולל שיקולים מרכזיים:

1. הערך את הנוף. תחילה, תרצה לזהות את כל מקורות הנתונים הקיימים שלך, כולל מסדי נתונים, יישומים והזנות חיצוניות. כדי להבין את דרישות האחסון, תרצה לחלק את הנתונים לקטגוריות במקורות אלה כמובנים, מובנים למחצה או לא מובנים.

2. הגדר דרישות ומטרות. לאחר מכן, חיוני שתתאר בבירור את היעדים שלך, פעולה שתעזור לך לקבוע מהם הצרכים שלך בהתבסס על נפח וגידול נתונים צפויים. כדי להגן על הנתונים הרגישים שלך, תרצה גם לזהות את דרישות התאימות שבהן תצטרך לעמוד.

3. בחר מערום. בחר פתרון אחסון בענן או מקומי התומך בצרכים של מאגר הנתונים שלך, ולאחר מכן הערך אפשרויות לעיבוד וניתוח נתונים. כדאי גם לבחור את הכלים שבהם תשתמש לצורך יצירת קטלוג, פיקוח ומעקב אחר תחקור זרימת הנתונים.

4. פתי אסטרטגיית העברה. כדי למזער שיבושים בעת פיתוח אסטרטגיית העברה, כדאי לתכנן העברה מדורגת, החל מנתונים פחות קריטיים. עליך להעריך את איכות הנתונים, לזהות משימות ניקוי או המרה נחוצות, ולקבוע אסטרטגיות גיבוי כדי להבטיח את שלמות הנתונים.

5. צור קווי צינור. לאחר שביססת את אסטרטגיית ההעברה שלך, הגיע הזמן להגדיר תהליכים למקורות עיבוד נתונים באצוות סקירה ובזמן אמת באמצעות ממשקי API. כדי להמשיך ולייעד את עיבוד הנתונים, ייתכן שתרצה לשקול גם הטמעת כלי אוטומציה, כגון Microsoft Power Automate, כדי להפחית התערבות ידנית.

6. קבע תצורה של ניהול אחסון. בעת הגדרת מערכת האחסון, כדאי לעשות זאת בהתאם למבנה המוגדר עבור כל סוג נתונים. עליך להקים שיטות עבודה לניהול מטא-נתונים כדי להבטיח יכולת גילוי של נתונים, וכדאי גם שתגדיר הרשאות גישה ופרוטוקולי אבטחה להגנה על הנתונים.

7. בסס מסגרת ניתוחים. בשלב זה, תרצה לחבר את כלי ה- BI והניתוחים שלך, כגון Power BI, לצורך דיווח ותצוגה חזותית. כדאי גם שתספק למפתחים את המסגרות, הכלים ונקודות הגישה הנחוצים עבור למידת מכונה וניתוח מתקדם.

8. נטר, מטב ובצע איטרציה. לאחר סיום ההטמעה, כדאי שתעריך באופן קבוע את הביצועים, תעריך את יכולות האחסון והעיבוד באמצעות פונקציות ניטור מקצה לקצה כמו אלו שנמצאות ב- Fabric. כדאי גם שתקים מנגנון משוב עם המשתמשים כדי לזהות אזורים לשיפור ולמיטוב.

הארגונים המובילים בעולם משתמשים בארכיטקטורות מאגר נתונים כדי לייעל את השימוש בנתונים שלהם, לשפר את קבלת ההחלטות ולמנף חדשנות בכל הפעולות. להלן כמה דוגמאות בולטות של הטמעות מוצלחות:

1. מקור יחיד של אמת
חברת אספקת המזון שממוקמת בהולנד Flora Food Group חיפשה לאחד מספר כלי ניתוח בתוך פלטפורמה אחת, ולכן הם בחנו את Fabric כדי לאחד את הדיווח, הנדסת הנתונים, מדע הנתונים, וערוצי האבטחה שלהם בפתרון אחד. על-ידי חיבור כל זרמי הנתונים שלה, החברה הצליחה לפשט את ארכיטקטורת הפלטפורמה שלה, להפחית עלויות ולהציע תובנות מפורטות יותר ללקוחותיה ובזמן, ובכך לשפר את אספקת השירות ואת שביעות הרצון של הלקוחות.

2. ניתוח מתקדם ולמידת מכונה
נמל התעופה מלבורן, הנמל השני העמוס ביותר באוסטרליה, היה זקוק לשדרוג יכולות הניתוח שלו כדי לשפר את היעילות התפעולית ואת חוויית הנוסעים. על-ידי אימוץ Fabric, הארגון הצליח לאחד נתונים ממגוון רחב של מקורות נתונים, כולל חניה, מכירות, ומערכות תפעול של נמל התעופה, וכן להרחיב את הגישה לתובנות מונחות נתונים עבור משתמשים עסקיים טכניים ולא טכניים. כתוצאה מכך, הנמל השיג עלייה של 30% ביעילות הביצועים בכל הפעולות הקשורות לנתונים.

3. AI ולמידה מעמיקה
חברת החדשנות הדיגיטלית Avanade שאפה לשפר את תהליכי קבלת ההחלטות האסטרטגיות בתוך הארגון שלה באמצעות טכנולוגיות בינה מלאכותית. על-ידי איחוד נכסי הנתונים שלהם באמצעות Fabric, והכשרת למעלה מ- 10,000 עובדים בניתוח נתונים, Avanade הניחה את היסודות למשתמשים לאמץ בינה מלאכותית בקלות רבה יותר. המשתמשים הצליחו להשתמש בכישורים שלמדו כדי לפתח פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית, כולל לוחות מחוונים שונים שנבנו על בסיס שפה טבעית ועל בסיס Copilot ב-Power BI.

4. תובנות בזמן אמת
Dener Motorsport, המארגנת המובילה של Porsche Carrera Cup Brasil, קיבלה משימה לספק נתונים מקיפים ועדכניים על ביצועי רכבים ותיקונים למהנדסים וללקוחות כאחד. על-ידי אימוץ Fabric והטמעת תכונות הניתוח, האחסון והדיווח בזמן אמת, הארגון הצליח לתמוך טוב יותר בבעלי העניין באמצעות תובנות מעשיות בזמן אמת. במרוץ האחרון, המהנדסים הצליחו אפילו לזהות מנוע כושל במכונית מרוץ של פורשה, מה שגרם להם להוציא את המכונית מהמרוץ מתוך דאגה לבטיחות.