Mi az az adattótárház?

Skálázhatóság és rugalmasság az adatkezelésben

Az adattótárházak zökkenőmentesen skálázhatók a különböző adattípusokból származó növekvő adatmennyiség kezelésére, így a vállalatok rugalmasan alkalmazkodhatnak a változó adatkörnyezethez.

A Microsoft OneLake a Fabricban egy nyílt adattó, amely korlátlanul skálázható, és képes strukturált és strukturálatlan adatok betöltésére, óriási adatmennyiség feldolgozására, mindezt az elemzőmotorok teljesítményének optimalizálása mellett.

Az adattótárházak robusztus biztonsági funkciókkal rendelkeznek az érzékeny adatok védelme érdekében. A OneLake például iparágvezető biztonsági és irányítási eszközöket használ, hogy biztosítsa a szervezet adatainak minőségét, és hogy csak a megfelelő személyek és a megfelelő jogosultságokkal férhessenek hozzá ezekhez az adatokhoz. Ez segít a szervezetnek abban, hogy megfeleljen az iparági szabályozásoknak, és védett legyen a jogosulatlan hozzáféréssel szemben.

A költséghatékony felhőalapú tárolás és az optimalizált adatfeldolgozás révén az adattótárházak megfizethető megoldást kínálnak a nagy méretű, strukturált és strukturálatlan adatok tárolására és elemzésére. A Microsoft Fabric tovább csökkenti a költségeket azáltal, hogy egyetlen kapacitás- és tárhelykészletet kínál, amely minden tevékenységprofilhoz használható.

Azzal, hogy az adattudósok és -elemzők valós idejű elemzést végezhetnek a folyamatos átvitelű adatokon, az adattótárházak segítségével a szervezetek gyorsan és proaktívan reagálhatnak a változó körülményekre, amint azok felmerülnek. Az olyan tevékenységprofilok, mint a Fabric Valós idejű intelligencia, képesek folyamatos átvitelű adatok betöltésére és átalakítására, valós idejű lekérdezések végrehajtására és válaszreakciók kiváltására.

Az adattótárház architektúrája több kulcsfontosságú összetevőből áll, amelyek együttműködve egy egységes adatkezelő és -elemző rendszert alkotnak. Az egyes összetevők részletes leírása:

1. Betöltés. A betöltési réteg felelős az adatok különböző forrásokból való összegyűjtéséért, beleértve az adatbázisokat, alkalmazásokat, IoT-eszközöket és külső API-kat, mind kötegelve, mind valós időben. A Fabric Data Factory segítségével különböző forrásokból implementálhatók az adatfolyamok és folyamatok az adatbetöltéshez, -előkészítéshez és -átalakításhoz. Ez a réteg biztosítja, hogy minden releváns adat – strukturált, félig strukturált és strukturálatlan – elérhető legyen az elemzéshez, így átfogó képet adva a szervezet helyzetéről.

2. Tárolás. A tárolási réteg az adattótárház alapját képezi: skálázható és költséghatékony tárolási megoldásokkal nagy mennyiségű nyers adatot kezel. Ezzel a réteggel az adatok nyers formátumban tárolhatók a különböző adattípusok – például szöveg, képek és videók – befogadásával, miközben megszünteti a merev sémák szükségességét, így az adatok jobban skálázhatóvá válnak.

3. Metaadatok. A metaadatréteg katalogizálja az adateszközöket és fenntartja a sémainformációkat, így biztosítva az adatminőséget a hatékony lekérdezés érdekében. Az adatcsapatok megérthetik az általuk használt adatok kontextusát és struktúráját, ami hatékonyabb betekintésekhez vezet.

4. API. Az API-réteg biztosítja azt a felületet, amelyet a fejlesztők, adattudósok és elemzők használnak az adatok elérésére és interakcióra. Ez a réteg kulcsfontosságú, mert vele különböző alkalmazások és felhasználók dolgozhatnak az adatokkal anélkül, hogy mély technikai tudásra lenne szükségük a mögöttes architektúráról.

5. Felhasználás. A felhasználási réteg magában foglalja azokat az eszközöket és platformokat, amelyek lehetővé teszik minden felhasználó számára az adatok elemzését és képi megjelenítését. Ide tartoznak az üzleti intelligencia (BI) eszközök, például a Power BI, valamint az adattudományi és gépi tanulási tevékenységprofilok, például a Fabric Data Science, amelyek az adattótárház által tárolt adatokat használják. A felhasználási réteg a nyers adatokat tevékenységre sarkalló betekintésekké alakítja, így az érintettek az egész szervezetben adatvezérelt döntéseket hozhatnak.

Akár az adatait migrálja, akár teljesen új megoldást állít be, az adattótárház megvalósítása számos kritikus fontosságú lépést igényel. Részletes útmutató a folyamatról, a kulcsfontosságú szempontokkal együtt:

1. Mérje fel a helyzetet. Először azonosítsa az összes meglévő adatforrást, beleértve az adatbázisokat, alkalmazásokat és külső csatornákat. A tárolási követelmények megértéséhez sorolja be az e forrásokban található adatokat strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlan kategóriákba.

2. Határozza meg a követelményeket és a célkitűzéseket. Fontos, hogy ezután világosan definiálja a céljait, így könnyebb lesz meghatároznia az igényeit a várható adatmennyiség és növekedés alapján. A bizalmas adatok védelme érdekében a megfelelőségi követelményeket is meg kell határoznia.

3. Válassza meg a technikai hátteret. Válasszon egy felhőalapú vagy helyszíni tárolási megoldást, amely támogatja az adattótárházra vonatkozó igényeit, majd értékelje az adatfeldolgozási és -elemzési lehetőségeket. Válassza ki a katalogizáláshoz, az irányításhoz és az adatéletút nyomon követéséhez használni kívánt eszközöket is.

4. Dolgozza ki az áttelepítési stratégiáját. Az áttelepítési stratégia zökkenőmentes kidolgozásához érdemes többfázisú migrációt tervezni, a kevésbé kritikus adatokkal kezdve. Az adatintegritás megőrzéséhez értékelnie kell az adatminőséget, azonosítani a szükséges adattisztítási vagy átalakítási teendőket, és kidolgozni a biztonsági másolatokra vonatkozó stratégiákat.

5. Hozzon létre folyamatokat. Miután kidolgozta az áttelepítési stratégiát, itt az ideje, hogy beállítsa a batch és valós idejű adatbetöltési források folyamatait API-k használatával. Az adatok betöltésének további egyszerűsítése érdekében érdemes megfontolni automatizálási eszközök – például a Microsoft Power Automate – bevezetését, ezzel csökkentve a kézi beavatkozások mennyiségét.

6. Konfigurálja a tárhelykezelést. A tárolórendszer konfigurálásakor minden adattípus esetében érdemes a meghatározott struktúra szerint eljárni. Az adatok felfedezhetőségének biztosítására metaadat-kezelési gyakorlatokat kell kialakítania, az adatok védelmére pedig meg kell határoznia a hozzáférési engedélyeket és biztonsági protokollokat.

7. Hozza létre az elemzési keretrendszert. Ezen a ponton érdemes összekapcsolni BI- és elemzőeszközeit, például a Power BI-t a jelentésekhez és képi megjelenítéshez. A fejlesztők számára szükséges keretrendszereket, eszközöket és hozzáférési pontokat is biztosítania kell a gépi tanulás és a bővített analitika számára.

8. Kövesse nyomon, optimalizálja és iterálja. A megvalósítás befejezése után érdemes rendszeresen értékelni a teljesítményt, és végpontok közötti monitorozási funkciók – mint amilyenek a Fabricban is megtalálhatók – segítségével kiértékelni a tárolási és feldolgozási képességeket. Érdemes visszajelzési mechanizmust kialakítani a felhasználókkal, hogy azonosítani lehessen a fejlesztési és optimalizálási területeket.

A világ legjobb szervezetei működésük során adattótárház-architektúrákat használnak az adathasználatuk optimalizálására, a döntéshozatal javítására és az innováció előmozdítására. Íme néhány figyelemre méltó példa a sikeres megvalósításokra:

1. Egyetlen hiteles forrás
A hollandiai székhelyű élelmiszer-ellátásilánc vállalat, a Flora Food Group olyan megoldást keresett, amellyel több elemzőeszközt tud egyetlen, hatékonyabb platformba egyesíteni, ezért gondoltak a Fabricra, amely egy megoldásban egyesíti a vállalat jelentési, adattervezési, adattudományi és -biztonsági csatornáit. Az összes adatfolyam összekapcsolásával a vállalat egyszerűsítette platformjának architektúráját, csökkentette költségeit, és részletesebb, időszerűbb betekintést tudott nyújtani ügyfeleinek, ami javította a szolgáltatásnyújtást és az ügyfél-elégedettséget.

2. Bővített analitika és gépi tanulás
A Melbourne Airport, Ausztrália második legforgalmasabb repülőtere frissíteni akarta adatelemzési képességeit, hogy javítsa a működési hatékonyságot és az utasélményt. A Fabric bevezetésével a szervezet képes volt összevonni a parkolási, értékesítési és repülőtéri üzemeltetési rendszerekből származó hatalmas adatmennyiséget, valamint bővíteni a technikai és nem technikai üzleti felhasználók hozzáférését az adatvezérelt betekintésekhez. Ennek eredményeként a repülőtér 30%-kal növelte teljesítményhatékonyságát az összes adattal kapcsolatos műveletben.

3. Mesterséges intelligencia és mélytanulás
A digitális innovációval foglalkozó vállalat, az Avanade célja az volt, hogy AI-technológiák használatával javítsa a szervezeten belüli döntéshozatali folyamatokat. Azzal, hogy a Fabrickal egységesítették adatparkjukat, és több mint 10000 munkavállalójukat tanították be adatelemzésre, az Avanade lefektette annak alapjait, hogy a felhasználók könnyebben alkalmazhassák a mesterséges intelligenciát. A felhasználók képesek voltak az elsajátított készségeiket testreszabott AI-megoldások kifejlesztésére használni, ideértve a természetes nyelven és a Power BI Copiloton alapuló különböző irányítópultokat.

4. Valós idejű betekintések
A Dener Motorsportot, a Porsche Carrera Cup Brasil premier szervezőjét azzal a feladattal bízták meg, hogy átfogó, naprakész adatokat szolgáltasson az autók teljesítményéről és javításáról mind a mérnökök, mind a támogatók számára. A Fabric és annak valós idejű elemzési, tárolási és jelentési funkcióinak bevezetésével a szervezet képes volt az érintettek hatékonyabb támogatására a valós idejű, tevékenységre sarkalló betekintésekkel. Egy nemrégiben megrendezett versenyen a mérnökök még egy Porsche versenyautó motormeghibásodását is azonosítani tudták, ami miatt az autót ki is vonták a versenyből.