Что такое озеро-хранилище данных?

Масштабируемость и гибкость в управлении данными

Озера-хранилища легко масштабируются для работы с растущими объемами данных различных типов, что дает компаниям необходимую гибкость для адаптации к меняющимся условиям.

Одно озеро в Microsoft Fabric — это открытое озеро данных с возможностями для неограниченного масштабирования, приема структурированных и неструктурированных данных и обработки больших объемов информации. Кроме того, это озеро данных поддерживает оптимизацию производительности для различных аналитических подсистем.

В озера-хранилища данных интегрируются надежные механизмы безопасности для защиты конфиденциальной информации. Например, в Одном озере применяются передовые инструменты для обеспечения безопасности и управления данными, которые позволяют гарантировать качество данных организации и предоставлять доступ к ним только уполномоченным пользователям. Это помогает компаниям соответствовать отраслевым нормативным требованиям и защищаться от несанкционированного доступа.

Благодаря экономичному облачному хранению и оптимизированной обработке данных, озера-хранилища представляют собой доступное решение для хранения и анализа больших объемов структурированных и неструктурированных данных. Microsoft Fabric дополнительно снижает затраты за счет единого пула емкости и хранилища, который можно использовать для любых рабочих нагрузок.

Озера-хранилища предоставляют специалистам по обработке и анализу данных возможность работать в реальном времени на потоковых данных, что позволяет организациям быстро и проактивно реагировать на меняющиеся условия. Такие рабочие нагрузки, как Аналитика в реальном времени в Fabric, способны принимать потоковые данные, преобразовывать их, выполнять запросы в режиме реального времени и активировать действия в ответ на какие-либо события.

Архитектура озера-хранилища данных включает в себя несколько основных компонентов, которые вместе формируют единую систему для управления данными и их анализа. Ниже приведен подробный разбор каждого из этих компонентов.

1. Прием данных.На уровне приема данных осуществляется сбор информации из различных источников, например баз данных, приложений, устройств Интернета вещей и внешних API (в пакетном режиме и в реальном времени). Фабрика данных Fabric позволяет создавать потоки данных и конвейеры для приема, подготовки и преобразования данных из большого количества источников. Этот уровень обеспечивает доступность всех релевантных данных (структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных) для их дальнейшего анализа и предоставляет целостное представление о данных организации.

2. Хранение данных.Уровень хранения — это основа озера-хранилища, где происходит обработка больших объемов необработанных данных с помощью масштабируемых и экономичных решений для хранения. На этом уровне данные различных типов (например, текст, изображения и видео) сохраняются в исходном формате, и при этом устраняется необходимость в жестких схемах. Такой подход расширяет возможности масштабирования.

3. Метаданные.Уровень метаданных обеспечивает каталогизацию данных и хранение информации о схемах, что поддерживает высокое качество данных для эффективного выполнения запросов. Благодаря этому профильные специалисты понимают контекст и структуру данных, с которыми они работают, что делает их аналитику более точной и актуальной.

4. API.Уровень API предоставляет интерфейс, который разработчики и специалисты по обработке и анализу данных используют для доступа к данным и взаимодействия с ними. Этот уровень играет важную роль, поскольку позволяет работать с данными различным приложениям и пользователям, даже если у людей нет глубоких технических знаний о базовой архитектуре озера-хранилища.

5. Использование данных.Уровень использования включает в себя инструменты и платформы, которые позволяют пользователям анализировать и визуализировать данные. Сюда входят инструменты бизнес-аналитики (например, Power BI), а также рабочие нагрузки для машинного обучения и обработки и анализа данных (например, Обработка и анализ данных в Fabric), которые используют данные из озера-хранилища. На этом уровне необработанные данные превращаются в полезную аналитику, которая позволяет заинтересованным лицам в рамках всей организации принимать решения на основе актуальной информации.

Неважно, переносите ли вы существующие данные или настраиваете решение с нуля, внедрение озера-хранилища проходит в несколько этапов. Ниже представлен пошаговый обзор этого процесса и описаны основные аспекты, на которые нужно обратить внимание.

1. Оцените ландшафт данных.Сначала нужно выявить все существующие источники данных, включая базы данных, приложения и внешние потоки. Чтобы оценить потребности в хранении, разделите данные из этих источников на три категории: структурированные, слабоструктурированные и неструктурированные.

2. Определите потребности и сформулируйте цели.Затем важно четко сформулировать цели. Это поможет вам оценить потребности с учетом ожидаемых объемов данных и их увеличения в будущем. Также для защиты конфиденциальных данных определите, какие нормативные требования вам нужно будет соблюдать.

3. Выберите технологические решения.Выберите облачное или локальное решение для хранения данных, которое подойдет для реализуемого озера-хранилища. Затем оцените доступные средства для обработки и анализа данных. Также необходимо определить, какие инструменты вы будете использовать для каталогизации, управления данными и отслеживания их происхождения.

4. Разработайте стратегию миграции.Чтобы минимизировать сбои уже на этапе разработки стратегии, запланируйте поэтапную миграцию, начиная с менее критичных данных. Оцените качество данных, составьте список задач по их очистке и преобразованию, а также разработайте стратегию резервного копирования для обеспечения целостности данных.

5. Создайте конвейеры.После разработки стратегии миграции настройте процессы приема данных (в пакетном режиме и в реальном времени) с помощью API. Для упрощения этих процессов обдумайте внедрение инструментов автоматизации, например Microsoft Power Automate. С ними вы сократите количество операций, которые нужно выполнять вручную.

6. Настройте управление хранилищем. При настройке системы хранения важно следовать заранее определенной структуре для каждого типа данных. Внедрите практики управления метаданными для обеспечения обнаружения данных, а также настройте права доступа и протоколы безопасности для защиты данных.

7. Сформируйте инфраструктуру анализа данных.На этом этапе подключите инструменты бизнес-аналитики, например Power BI, для создания отчетов и визуализации данных. Также нужно предоставить разработчикам необходимые платформы, инструменты и точки доступа для машинного обучения и расширенной аналитики.

8. Регулярно проводите мониторинг и оптимизацию.После завершения внедрения регулярно оценивайте производительность системы, а также возможности хранения и обработки данных с помощью инструментов сквозного мониторинга, например в Microsoft Fabric. Также необходимо наладить механизм отправки отзывов для пользователей, чтобы выявлять области для улучшения и оптимизации.

Ведущие организации со всего мира внедряют архитектуру озер-хранилищ, чтобы оптимизировать использование своих данных, повысить качество принимаемых решений и стимулировать применение инноваций в операционной деятельности. Ниже приведены несколько ярких примеров успешного внедрения.

1. Единый источник достоверных данных
Нидерландская компания Flora Food Group, которая занимается поставками продуктов питания, хотела объединить несколько инструментов аналитики в рамках одной более эффективной платформы. Они обратились к Microsoft Fabric, чтобы в одном решении совместить создание отчетов, инжиниринг данных, обработку и анализ данных, а также безопасные каналы. Объединив все потоки данных, компания смогла упростить архитектуру своей платформы и сократить затраты, а клиенты стали своевременно получать более детализированную аналитику. Это повысило их удовлетворенность и улучшило качество обслуживания.

2. Расширенная аналитика и машинное обучение
Аэропорт Мельбурна (второй по загруженности в Австралии) нуждался в обновлении своих средств аналитики данных. Это было важно для повышения операционной эффективности и улучшения качества обслуживания пассажиров. Внедрив Microsoft Fabric, организация смогла объединить данные из множества источников, включая системы парковки, учета продаж и эксплуатации аэропорта. Кроме того, удалось расширить доступ к аналитическим данным для технических специалистов и неподготовленных корпоративных пользователей. В результате аэропорт повысил эффективность работы на 30 % во всех процессах, связанных с данными.

3. ИИ и глубокое обучение
Компания Avanade, которая специализируется на цифровых инновациях, поставила себе цель улучшить процессы принятия стратегических решений с помощью технологий искусственного интеллекта. В Avanade объединили всю инфраструктуру данных с помощью Fabric и обучили аналитике данных более 10 000 сотрудников. Так компания заложила основу для более легкого внедрения ИИ-инструментов среди пользователей. Сотрудники стали применять полученные навыки для разработки собственных ИИ-решений, включая различные информационные панели, созданные с использованием запросов на естественном языке и Copilot в Power BI.

4. Аналитика в реальном времени
Перед компанией Dener Motorsport, главным организатором чемпионата Porsche Carrera Cup Brasil, встала задача предоставлять инженерам и спонсорам полные и актуальные данные о характеристиках автомобилей и их ремонте. Внедрив Microsoft Fabric, включая функции аналитики, хранения и создания отчетов, организация смогла наладить снабжение заинтересованных лиц полезной информацией в режиме реального времени. Во время одной из недавних гонок инженеры смогли выявить неисправность двигателя и приняли решение снять этот автомобиль с заезда в целях безопасности.