Hva er et datasjøhus?

Skalerbarhet og fleksibilitet i databehandling

Datasjøhus kan sømløst skaleres for å ta imot voksende datavolumer på tvers av ulike datatyper, og gir bedrifter smidigheten til å tilpasse seg datalandskap i endring.

Én datasjø i Microsoft Fabric er en åpen datasjø som kan skaleres uendelig, ta inn strukturerte og ustrukturerte data og behandle enorme mengder data, det hele mens den optimaliserer ytelsen på tvers av analyseverktøy.

Datasjøhus omfatter robuste sikkerhetstiltak for å beskytte sensitive data. Én datasjø bruker for eksempel bransjeledende sikkerhets- og styringsverktøy for å sikre kvaliteten på organisasjonens data, og at bare de riktige personene har riktig tilgang til disse dataene. Dette hjelper organisasjonen din med å overholde bransjereguleringer og forbli beskyttet mot uautorisert tilgang.

Gjennom kostnadseffektiv skylagring og optimalisert databehandling tilbyr datasjøhus en rimelig løsning for lagring og analyse av data i storskala, både strukturerte og ustrukturerte. Microsoft Fabric reduserer ytterligere kostnader ved å tilby et enkelt lager av kapasitet og lagring som kan brukes til alle arbeidsbelastninger.

Ved å gi dataforskere og analytikere muligheten til å utføre sanntidsanalyse på strømmedata, lar datasjøhus organisasjoner reagere raskt og proaktivt på endrede forhold etter hvert som de oppstår. Arbeidsbelastninger som sanntidsinformasjon i Fabric kan ta inn og transformere strømmedata, spørre i sanntid, og utløse handlinger som respons.

Datasjøhusarkitektur består av flere nøkkelkomponenter som samvirker i et enhetlig system for å håndtere og analysere data. Her er en detaljert oversikt over hver komponent:

1. Inntak. Inntakslaget er ansvarlig for å samle inn data fra ulike kilder, blant annet databaser, programmer, IoT-enheter og eksterne API-er, både satsvis og i sanntid. Med Fabric Data Factory kan du implementere dataflyter og -samlebånd for å ta inn, forberede og transformere data på tvers av et rikt sett av kilder. Dette laget sikrer at alle relevante data – strukturerte, halvstrukturerte og ustrukturerte – er tilgjengelige for analyse og gir et omfattende bilde av organisasjonens landskap.

2. Lagring. Lagringslaget fungerer som grunnlaget for datasjøhuset og håndterer store volumer av rådata ved hjelp av skalerbare og kostnadseffektive lagringsløsninger. Dette laget gjør det mulig å lagre data i råformat og ta imot ulike datatyper, blant annet tekst, bilder og videoer, samtidig som det fjerner behovet for strenge skjemaer, slik at dataene blir mer skalerbare.

3. Metadata. Metadatalaget katalogiserer dataressurser og opprettholder skjemaopplysninger, noe som sikrer datakvalitet for effektiv spørring. Datateam kan forstå konteksten og strukturen av dataene de jobber med, noe som resulterer i mer effektiv innsikt.

4. API. API-laget gir grensesnittet som utviklere, dataforskere og analytikere bruker til å få tilgang til og samhandle med data. Dette laget er avgjørende fordi det lar ulike programmer og brukere jobbe med dataene uten krav om inngående teknisk kunnskap om den underliggende arkitekturen.

5. Forbruk. Forbrukslaget omfatter verktøyene og plattformene som gir hver bruker muligheten til å analysere og visualisere data. Dette inkluderer verktøy for forretningsanalyse, for eksempel Power BI, samt arbeidsbelastninger for datavitenskap og maskinlæring, for eksempel Fabric Data Science, som bruker dataene lagret i datasjøen. Forbrukslaget omdanner rådata til handlingsrettet innsikt og gir interessenter i hele organisasjonen muligheten til å ta beslutninger basert på data.

Enten du migrerer dataene eller setter opp en helt ny løsning, består implementeringen av et datasjøhus av flere viktige trinn. Her er en trinnvis oversikt over prosessen, inkludert viktige hensyn:

1. Vurder landskapet. Først identifiserer du alle eksisterende datakilder, inkludert databaser, programmer og eksterne strømmer. For å forstå lagringsbehovene kategoriserer du dataene i disse kildene som strukturerte, halvstrukturerte eller ustrukturerte.

2. Definer krav og mål. Deretter er det viktig at du tydelig skisserer målene, noe som hjelper deg med å bestemme behovene du har, basert på forventet datavolum og vekst. For å beskytte sensitive data må du også identifisere samsvarskravene du må oppfylle.

3. Velg teknologistakk. Velg en skybasert eller lokal lagringsløsning som støtter behovene til datasjøhuset, og vurder deretter alternativer for databehandling og analyse. Du bør også velge verktøyene du vil bruke til katalogisering, styring og sporing av avstamming.

4. Utvikle migreringsstrategien. For å minimere forstyrrelser når du utvikler en migreringsstrategi, må du planlegge en faseinndelt migrasjon som starter med mindre viktige data. Du bør vurdere datakvalitet, identifisere nødvendige rense- eller transformasjonsoppgaver og etablere sikkerhetskopistrategier for å sikre dataintegriteten.

5. Opprett datasamlebånd. Når du har etablert migrasjonsstrategien, er det på tide å sette opp prosesser for satsvis og sanntids datainntakskilder ved hjelp av API-er. For å effektivisere datainntak ytterligere kan du også vurdere å implementere automatiseringsverktøy, for eksempel Microsoft Power Automate, for å redusere manuell inngripen.

6. Konfigurer lagringsadministrasjon. Når du konfigurerer lagringssystemet, vil du gjøre det i henhold til den definerte strukturen for hver datatype. Du må etablere praksiser for metadatahåndtering for å sikre datatilgjengelighet, og du må også definere tilgangstillatelser og sikkerhetsprosedyrer for å beskytte data.

7. Etabler analyserammeverk. På dette tidspunktet vil du koble til forretningsanalyse- og analyserverktøyene, for eksempel Power BI, for rapportering og visualisering. Du må også gi utviklere de nødvendige rammene, verktøyene og tilgangspunktene for maskinlæring og avansert analyse.

8. Overvåk, optimaliser og gjenta. Når du er ferdig med implementeringen, må du jevnlig vurdere ytelsen og evaluere lagrings- og behandlingskapasitet ved hjelp av ende-til-ende-funksjonalitet for overvåking, som den som finnes i Fabric. Du må også opprette en mekanisme for tilbakemelding fra brukere for å identifisere områder for forbedring og optimalisering.

Verdens beste organisasjoner bruker datasjøhusarkitektur til å optimalisere bruken av dataene, ta bedre beslutninger og fremme innovasjon på tvers av driften. Her er noen gode eksempler på vellykket implementering:

1. Én enkelt kilde til sannheten
Det nederlandske matforsyningsselskapet Flora Food Group ønsket å slå sammen flere analyserverktøy til én mer effektiv plattform. De valgte Fabric til å forene rapporteringen, datateknikken, datavitenskapen og sikkerhetskanalene i én løsning. Ved å koble sammen alle dataflytene klarte selskapet å forenkle plattformarkitekturen, redusere kostnader og tilby mer detaljert og tidsriktig innsikt til kundene, noe som igjen forbedret tjenestelevering og kundetilfredshet.

2. Avansert analyse og maskinlæring
Melbourne Airport, den nest travleste flyplassen i Australia, måtte oppgradere dataanalysefunksjonene for å forbedre driftseffektiviteten og passasjeropplevelsen. Ved å ta i bruk Microsoft Fabric klarte organisasjonen å forene data fra et stort utvalg datakilder, blant annet parkering, salg og driftsystemer for flyplassen, samt utvide tilgangen til datadrevet innsikt for både tekniske og ikke-tekniske forretningsbrukere. Som et resultat har flyplassen oppnådd en 30 % økning i ytelseseffektivitet på tvers av all datarelatert drift.

3. Kunstig intelligens og dyplæring
Det digitale innovasjonsselskapet Avanade hadde som mål å forbedre strategiske beslutningsprosesser i organisasjonen ved hjelp av KI-teknologi. Ved å forene dataeiendommen med Fabric, og ved å trene over 10 000 ansatte i dataanalyse, legger Avanade grunnlaget for at brukere lettere kan ta i bruk kunstig intelligens. Brukerne kunne bruke kompetansen de lærte, til å utvikle tilpassede KI-løsninger, blant annet forskjellige instrumentbord bygget på naturlig språk og Copilot i Power BI.

4. Sanntidsinnsikt
Dener Motorsport, den ledende arrangøren for Porsche Carrera Cup Brasil, fikk i oppdrag å gi omfattende, oppdaterte data om bilenes ytelse og reparasjoner til både ingeniører og publikum. Ved å ta i bruk Fabric og implementere sanntidsanalyse, lagring og rapporteringsfunksjoner, ble organisasjonen bedre i stand til å støtte interessenter med handlingsrettet sanntidsinnsikt. Under et nylig løp klarte ingeniører til og med å identifisere en sviktende motor i en Porsche-racerbil, og fjernet bilen av sikkerhetsgrunner.