Kas ir datu ezernīca?

Mērogojamība un elastība datu pārvaldībā

Datu ezernīcas var nevainojami pielāgoties augošiem datu apjomiem dažādos datu tipos, nodrošinot uzņēmumiem elastību pielāgoties mainīgajai datu videi.

OneLake Microsoft platformā Fabric ir atvērts datu ezers, kas var neierobežoti paplašināties, uzņemt strukturētus un nestrukturētus datus un apstrādāt milzīgus datu apjomus, vienlaikus optimizējot veiktspēju analītikas programmās.

Datu ezernīcas iekļauj spēcīgus drošības pasākumus, lai aizsargātu sensitīvus datus. Piemēram, OneLake izmanto nozares vadošos drošības un pārvaldības rīkus, lai nodrošinātu jūsu organizācijas datu kvalitāti un to, ka tikai atbilstošām personām ir tiesības piekļūt šiem datiem. Tas palīdz jūsu organizācijai saglabāt atbilstību nozares regulām un aizsargāt pret nesankcionētu piekļuvi.

Izmantojot izmaksu ziņā efektīvu mākoņkrātuvi un optimizētu datu apstrādi, datu ezernīcas piedāvā pieejamu risinājumu liela apjoma strukturētu un nestrukturētu datu uzglabāšanai un analīzei. Microsoft Fabric turpina samazināt izmaksas, nodrošinot vienotu jaudas un krātuves kopu, ko var izmantot katrai darba slodzei.

Dodot datu zinātniekiem un analītiķiem iespēju veikt reāllaika analīzi par straumēšanas datiem, datu ezernīcas ļauj organizācijām ātri un proaktīvi reaģēt uz mainīgajiem apstākļiem, tiklīdz tie rodas. Darba slodzes, piemēram, Fabric reāllaika informācija, var uzņemt un transformēt straumēšanas datus, veikt vaicājumus reāllaikā un izsaukt darbības atbildes reakcijā.

Datu ezernīcas arhitektūra sastāv no vairākiem galvenajiem komponentiem, kas kopā veido vienotu sistēmu datu pārvaldībai un analīzei. Tālāk sniegts detalizēts katra komponenta pārskats:

1. Iegūšana. Iegūšanas slānis ir atbildīgs par datu vākšanu no dažādiem avotiem, tostarp datu bāzēm, lietojumprogrammām, IoT ierīcēm un ārējiem API, gan partijās, gan reāllaikā. Fabric datu fabrika ļauj izveidot datu plūsmas un konveijerus datu iegūšanai, sagatavošanai un transformēšanai no plaša avotu klāsta. Šis slānis nodrošina, ka visi attiecīgie strukturētie, daļēji strukturētie un nestrukturēti dati ir pieejami analīzei, nodrošinot visaptverošu skatu uz organizācijas ainavu.

2. Krātuve. Uzglabāšanas slānis ir datu ezernīcas pamats, kas apstrādā lielus neapstrādātu datu apjomus, izmantojot mērogojamus un izmaksu ziņā efektīvus uzglabāšanas risinājumus. Šis slānis ļauj uzglabāt datus to neapstrādātā formātā, pielāgojoties dažādiem datu veidiem, piemēram, tekstam, attēliem un video, vienlaikus novēršot nepieciešamību pēc stingrām shēmām, lai dati būtu mērogojamāki.

3. Metadati. Metadatu slānis kataloģizē datu aktīvus un uztur shēmas informāciju, kas nodrošina datu kvalitāti efektīvai vaicāšanai. Datu komandas var saprast datu kontekstu un struktūru, ar kuriem tās strādā, rezultātā iegūstot efektīvākus ieskatus.

4. API. API slānis nodrošina saskarni, ko izstrādātāji, datu zinātnieki un analītiķi izmanto, lai piekļūtu datiem un mijiedarbotos ar tiem. Šis slānis ir ļoti svarīgs, jo tas ļauj dažādām lietojumprogrammām un lietotājiem strādāt ar datiem, neprasot padziļinātas tehniskās zināšanas par pamatstruktūru.

5. Patēriņš. Patēriņa slānis ietver rīkus un platformas, kas katram lietotājam dod iespēju analizēt un vizualizēt datus. Tas ietver biznesa informācijas (BI) rīkus, piemēram, Power BI, kā arī datu zinātnes un mašīnmācīšanās darba slodzes, piemēram, Fabric datu zinātni, kas izmanto ezernīcā uzkrātos datus. Patēriņa slānis pārvērš neapstrādātus datus rīcībspējīgos ieskatos, dodot iespēju visiem ieinteresētajiem darbiniekiem visā organizācijā pieņemt lēmumus, balstoties uz datiem.

Neatkarīgi no tā, vai migrējat savus datus vai izveidojat pilnīgi jaunu risinājumu, datu ezernīcas ieviešana ietver vairākus svarīgus posmus. Tālāk sniegts detalizēts pārskats par procesu, tostarp galvenie apsvērumi:

1. Novērtējiet ainavu. Vispirms jums būs jāidentificē visi jūsu esošie datu avoti, tostarp datu bāzes, lietojumprogrammas un ārējās plūsmas. Lai saprastu uzglabāšanas prasības, būs jākategorizē dati šajos avotos kā strukturēti, daļēji strukturēti vai nestrukturēti dati.

2. Definējiet prasības un mērķus. Tālāk ir svarīgi skaidri definēt savus mērķus, kas palīdzēs noteikt vajadzības, pamatojoties uz paredzamo datu apjomu un pieaugumu. Lai aizsargātu sensitīvos datus, ir svarīgi identificēt atbilstības prasības, kuras jāizpilda.

3. Izvēlieties tehnoloģiju kopu. Izvēlieties mākoņkrātuves vai lokālās krātuves risinājumu, kas atbilst jūsu datu ezernīcas vajadzībām, un novērtējiet datu apstrādes un analīzes iespējas. Jāizvēlas rīki, kurus izmantosiet kataloģizēšanai, pārvaldībai un izcelsmes izsekošanai.

4. Izstrādājiet migrācijas stratēģiju. Lai samazinātu traucējumus, izstrādājot migrācijas stratēģiju, ir jāplāno pakāpeniska migrācija, sākot ar mazāk svarīgiem datiem. Jānovērtē datu kvalitāte, jāidentificē nepieciešamās datu attīrīšanas vai transformācijas darbības un jāizveido dublēšanas stratēģijas, lai nodrošinātu datu integritāti.

5. Izveidojiet konteinerus. Kad esat izstrādājis migrācijas stratēģiju, ir laiks izveidot procesus partiju un reāllaika datu ieguvei, izmantojot API. Lai vēl vairāk optimizētu datu iegūšanu, varat apsvērt iespēju ieviest automatizācijas rīkus, piemēram, Microsoft Power Automate, lai samazinātu manuālo iejaukšanos.

6. Konfigurējiet glabāšanas pārvaldību. Konfigurējot glabāšanas sistēmu, ir jāievēro katra datu veida noteiktā struktūra. Jāizveido metadatu pārvaldības prakses, lai nodrošinātu datu atklājamību, kā arī jādefinē piekļuves atļaujas un drošības protokoli datu aizsardzībai.

7. Izveidojiet analītikas ietvaru. Šajā posmā vēlēsities savienot savus BI un analītikas rīkus, piemēram, Power BI, ziņošanai un vizualizācijai. Ir jānodrošina izstrādātājiem nepieciešamie ietvari, rīki un piekļuves punkti mašīnmācīšanās un uzlabotas analītikas vajadzībām.

8. Uzraugiet, optimizējiet un atkārtojiet. Kad esat pabeidzis ieviešanu, ir jāveic regulāra veiktspējas novērtēšana, jānovērtē uzglabāšanas un apstrādes iespējas, izmantojot pilnīgu uzraudzības funkcionalitāti, piemēram, to, kas pieejama Fabric. Ir jāizveido atsauksmju mehānisms ar lietotājiem, lai identificētu uzlabojumu un optimizācijas jomas.

Pasaules vadošās organizācijas izmanto datu ezernīcas arhitektūras, lai optimizētu datu izmantošanu, uzlabotu lēmumu pieņemšanu un veicinātu inovācijas visās operācijās. Tālāk sniegti daži ievērojami veiksmīgu īstenojumu piemēri:

1. Viens patiesības avots
Nīderlandē bāzētais pārtikas piegādes ķēdes uzņēmums Flora Food Group vēlējās apvienot vairākus analītikas rīkus vienā efektīvākā platformā, tāpēc viņi vērsās pie Fabric, lai apvienotu savus pārskatu veidošanas, datu inženierijas, datu zinātnes un drošības kanālus vienā risinājumā. Savienojot visas savas datu plūsmas, uzņēmums spēja vienkāršot savu platformas arhitektūru, samazināt izmaksas un piedāvāt detalizētākus un savlaicīgākus ieskatus saviem klientiem, tādējādi uzlabojot pakalpojumu sniegšanu un klientu apmierinātību.

2. Uzlabota analītika un mašīnmācīšanās
Melburnas lidostai, otrai noslogotākajai lidostai Austrālijā, vajadzēja uzlabot savas datu analītikas iespējas, lai uzlabotu operatīvo efektivitāti un pasažieru pieredzi. Ieviešot Fabric, organizācija spēja apvienot datus no plaša datu avotu klāsta, tostarp stāvvietām, pārdošanas un lidostas operatīvajām sistēmām, kā arī paplašināt piekļuvi uz datiem balstītiem ieskatiem gan tehniskajiem, gan netehniskajiem biznesa lietotājiem. Tā rezultātā lidostas darbības efektivitāte visās ar datiem saistītajās darbībās ir palielinājusies par 30%.

3. Mākslīgais intelekts un padziļinātā mācīšanās
Digitālās inovācijas uzņēmuma Avanade mērķis bija uzlabot stratēģisko lēmumu pieņemšanas procesu savā organizācijā, izmantojot mākslīgā intelekta tehnoloģijas. Apvienojot savu datu īpašumu ar Fabric un apmācot vairāk nekā 10 000 darbinieku datu analītikā, Avanade izveidoja pamatu, lai lietotāji varētu vieglāk pieņemt mākslīgo intelektu. Lietotāji spēja izmantot iegūtās prasmes, lai izstrādātu pielāgotus mākslīgā intelekta risinājumus, tostarp dažādus paneļus, kas izveidoti, izmantojot dabisko valodu un Copilot Power BI.

4. Reāllaika ieskati
Dener Motorsport, galvenajam Porsche Carrera Cup Brasil organizatoram, tika uzdots sniegt visaptverošus, aktuālus datus par automašīnu veiktspēju un remontu gan inženieriem, gan apmeklētājiem. Ieviešot Fabric un īstenojot tā reāllaika analītikas, glabāšanas un ziņošanas funkcijas, organizācija spēja labāk atbalstīt ieinteresētās puses, sniedzot praktiski izmantojamus reāllaika ieskatus. Nesenās sacīkstēs inženieri pat spēja identificēt Porsche sacīkšu automašīnas dzinēja bojājumus, liekot to izņemt drošības apsvērumu dēļ.