Što je jezero podataka (data lakehouse)?

Skalabilnost i fleksibilnost u upravljanju podacima

Jezera podataka (data lakehouses) mogu se neometano skalirati kako bi zadovoljila rastuće volumene podataka kroz raznolike vrste podataka, pružajući poslovanjima agilnost da se prilagode promjenjivim podacima.

Microsoft OneLake u Fabricu otvoreno je jezero podataka (data lake) koje može beskonačno skalirati, unositi strukturirane i nestrukturirane podatke te obrađivati ogromne količine podataka, sve uz optimizaciju performansi kroz analitičke motore.

Jezera podataka (data lakehouses) uključuju robusne sigurnosne mjere za zaštitu povjerljivih podataka. OneLake, na primjer, upotrebljava alate za sigurnost i upravljanje koji su vodeći u industriji kako bi osigurao kvalitetu podataka vaše organizacije i da samo prave osobe imaju odgovarajući pristup tim podacima. To pomaže vašoj organizaciji da ostane usklađena s industrijskim propisima i zaštićena od neovlaštenog pristupa.

Kroz isplativu pohranu u oblaku i optimiziranu obradu podataka, jezera podataka (data lakehouses) nude pristupačno rješenje za pohranu i analizu velikih količina podataka, kako strukturiranih tako i nestrukturiranih. Microsoft Fabric dodatno smanjuje troškove pružajući jedinstveni skup kapaciteta i pohrane koji se može upotrebljavati za svako radno opterećenje.

Dajući znanstvenicima u podatkovnoj znanosti i analitičarima mogućnost izvođenja analitike u stvarnom vremenu na podacima u strujanju, jezera podataka (data lakehouses) omogućuju organizacijama da brzo i proaktivno odgovore na promjenjive uvjete. Radna opterećenja kao što je Inteligencija u stvarnom vremenu u Fabricu mogu unositi i transformirati podatke u stvarnom vremenu, postavljati upite u stvarnom vremenu i pokretati akcije kao odgovor.

Arhitektura jezera podataka (data lakehouse) sastoji se od nekoliko ključnih komponenti koje zajedno rade na stvaranju jedinstvenog sustava za upravljanje i analizu podataka. Evo detaljnog pregleda svake komponente:

1. Unos. Sloj unosa odgovoran je za prikupljanje podataka iz raznih izvora, uključujući baze podataka, aplikacije, IoT uređaje i vanjske API-je, kako u serijama tako i u stvarnom vremenu. Fabric Data Factory omogućuje vam implementaciju tijekova podataka i kanala za unos, pripremu i transformaciju podataka iz bogatog skupa izvora. Ovaj sloj osigurava da su svi relevantni podaci – strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani – dostupni za analizu, pružajući sveobuhvatan pregled krajolika organizacije.

2. Pohrana. Sloj pohrane služi kao temelj jezera podataka (data lakehouse); upravlja velikim volumenima neobrađenih podataka koristeći skalabilna i isplativa rješenja za pohranu. Ovaj sloj omogućuje pohranu podataka u njihovom neobrađenom formatu, prilagođavajući se raznim vrstama podataka, kao što su tekst, slike i videa, dok eliminira potrebu za krutim shemama kako bi podaci bili skalabilniji.

3. Metapodaci. Sloj metapodataka katalogizira podatkovne resurse i održava informacije o shemama, što osigurava kvalitetu podataka za učinkovito postavljanje upita. Timovi za podatke mogu razumjeti kontekst i strukturu podataka s kojima rade, što rezultira učinkovitijim uvidima.

4. API. Sloj API-ja pruža sučelje koje programeri, znanstvenici podataka i analitičari upotrebljavaju za pristup i interakciju s podacima. Ovaj sloj je ključan jer omogućuje različitim aplikacijama i korisnicima rad s podacima bez potrebe za dubokim tehničkim znanjem o temeljnoj arhitekturi.

5. Potrošnja. Sloj potrošnje obuhvaća alate i platforme koje svakom korisniku omogućuju analizu i vizualizaciju podataka. To uključuje alate za poslovnu inteligenciju (BI) kao što je Power BI, kao i radna opterećenja za znanost o podacima i strojno učenje kao što je Fabric Data Science, koja upotrebljavaju podatke pohranjene u jezeru podataka (data lakehouse). Sloj potrošnje pretvara sirove podatke u akcijske uvide, osnažujući dionike širom cijele organizacije da donose odluke vođene podacima.

Bilo da migrirate svoje podatke ili postavljate potpuno novo rješenje, implementacija jezera podataka (data lakehouse) uključuje nekoliko ključnih koraka. Evo pregleda detaljnog procesa, uključujući ključne aspekte:

1. Procijenite krajolik. Prvo, trebate identificirati sve svoje postojeće izvore podataka, uključujući baze podataka, aplikacije i vanjske izvore. Da biste razumjeli zahtjeve pohrane, trebate kategorizirati podatke u tim izvorima kao strukturirane, polustrukturirane ili nestrukturirane.

2. Definirajte zahtjeve i ciljeve. Zatim, važno je da jasno definirate svoje ciljeve, što će vam pomoći da odredite svoje potrebe na temelju očekivanog volumena podataka i rasta. Da biste zaštitili svoje osjetljive podatke, također ćete htjeti identificirati zahtjeve usklađenosti koje trebate ispuniti.

3. Odaberite tehnološki skup. Odaberite rješenje za pohranu u oblaku ili na lokaciji koje podržava potrebe vašeg jezera podataka (data lakehouse), a zatim procijenite opcije za obradu podataka i analitiku. Također ćete htjeti odabrati alate koje ćete upotrebljavati za katalogizaciju, rukovođenje i praćenje podataka.

4. Razvijte strategiju migriranja. Da biste smanjili prekid prilikom razvijanja strategije migracije, trebate planirati faznu migraciju, počevši s manje kritičnim podacima. Trebate procijeniti kvalitetu podataka, identificirati potrebne zadatke čišćenja ili transformacije te uspostaviti strategije sigurnosne kopije kako biste osigurali integritet podataka.

5. Kreirajte kanale. Nakon što uspostavite svoju strategiju migracije, vrijeme je da postavite procese za unos podataka u serijama i u stvarnom vremenu koristeći API-je. Da biste dodatno pojednostavili unos podataka, možda biste trebali razmotriti implementaciju alata za automatizaciju, kao što je Microsoft Power Automate, kako biste smanjili ručnu intervenciju.

6. Konfigurirajte upravljanje pohranom. Konfiguriranje sustava pohrane napravite prema definiranoj strukturi za svaku vrstu podataka. Trebate uspostaviti prakse upravljanja metapodacima kako biste osigurali otkrivanje podataka, a trebate definirati i dozvole za pristup i sigurnosne protokole za zaštitu podataka.

7. Uspostavite analitički okvir. U ovom trenutku želite povezati svoje BI i analitičke alate, kao što jePower BI, za izvješćivanje i vizualizaciju. Trebat ćete i osigurati programerima potrebne okvire, alate i pristupne točke za strojno učenje i naprednu analitiku.

8. Pratite, optimizirajte i iterirajte. Kada završite s implementacijom, trebate redovito procjenjivati performanse, evaluirati mogućnosti pohrane i obrade koristeći funkcionalnost sveobuhvatnog praćenja poput one koja se nalazi u Fabricu. Također ćete htjeti uspostaviti mehanizam povratnih informacija s korisnicima kako biste identificirali područja za poboljšanje i optimizaciju.

Najveće svjetske organizacije upotrebljavaju arhitekture jezera podataka (data lakehouse) za optimizaciju upotrebe svojih podataka, poboljšanje donošenja odluka i poticanje inovacija u operacijama. Evo nekoliko značajnih primjera uspješnih implementacija:

1. Jedinstven izvor istinitih činjenica
Tvrtka za opskrbu hranom sa sjedištem u Nizozemskoj, Flora Food Group, nastojala je konsolidirati više analitičkih alata u jedinstvenu, učinkovitiju platformu pa su se obratili Fabricu kako bi ujedinili svoje izvještavanje, inženjering podataka, znanost o podacima i sigurnosne kanale u jedno rješenje. Povezivanjem svih svojih tijekova podataka, tvrtka je uspjela pojednostaviti svoju arhitekturu platforme, smanjiti troškove i ponuditi detaljnije i pravovremene uvide svojim kupcima, čime je poboljšala isporuku usluga i zadovoljstvo kupaca.

2. Napredna analitika i strojno učenje
Melbourne Airport, druga najprometnija zračna luka u Australiji, trebala je unaprijediti svoje analitičke sposobnosti podataka kako bi poboljšala operativnu učinkovitost i iskustvo putnika. Usvajanjem Fabrica, organizacija je uspjela konsolidirati podatke iz širokog spektra izvora podataka, uključujući parkiranje, prodaju i operativne sustave aerodroma, kao i proširiti pristup uvidima temeljenim na podacima za tehničke i netehničke poslovne korisnike. Kao rezultat toga, zračna luka je postigla povećanje učinkovitosti performansi od 30 % povećanje učinkovitosti u svim operacijama vezanim uz podatke.

3. AI i duboko učenje
Tvrtka za digitalne inovacije Avanade ciljala je poboljšati procese strateškog odlučivanja unutar svoje organizacije koristeći AI tehnologije. Ujedinjujući svoje podatkovno nasljeđe s Fabricom i osposobljavanjem više od 10 000 zaposlenika u analitici podataka, Avanade postavlja temelje za lakšu usvajanje AI-ja. Korisnici su mogli iskoristiti vještine koje su naučili za razvoj prilagođenih AI rješenja, uključujući različite nadzorne ploče izgrađene na prirodnom jeziku i Copilot u rješenju Power BI.

4. Uvidi u stvarnom vremenu
Dener Motorsport, vodeći organizator kupa Porsche Carrera Cup Brasil, imao je zadatak pružiti sveobuhvatne, ažurirane podatke o performansama automobila i popravcima inženjerima i posjetiteljima. Usvajanjem Fabrica i implementacijom njegovih značajki analitike u stvarnom vremenu, pohrane i izvješćivanja, organizacija je mogla bolje podržati dionike s akcijskim uvidima u stvarnom vremenu. Na nedavnoj utrci, inženjeri su čak uspjeli identificirati neispravan motor u Porscheovom trkaćem automobilu, što ih je potaknulo da uklone automobil u interesu sigurnosti.