Čo je stredisko dátového jazera?

Škálovateľnosť a flexibilita v správe údajov

Strediská dátového jazera sa môžu bezproblémovo škálovať, aby vyhovovali rastúcim objemom údajov v rôznych typov údajov, čo poskytuje podnikom flexibilitu na prispôsobenie sa meniacim sa prostrediam údajov.

Microsoft OneLake na platforme Fabric je otvorené dátové jazero, ktoré sa môže nekonečne škálovať, prijímať štruktúrované a neštruktúrované údaje a spracovávať obrovské množstvá údajov, pričom optimalizuje výkon vo všetkých analytických nástrojoch.

Strediská dátového jazera obsahujú robustné bezpečnostné opatrenia na ochranu citlivých údajov. OneLake napríklad používa nástroje na zabezpečenie a riadenie, ktoré sú lídrom v odvetví, na zabezpečenie kvality údajov organizácie a na to, aby len správni ľudia mali správny prístup k týmto údajom. Pomáha to organizácii dodržiavať odvetvové nariadenia a chrániť sa pred neoprávneným prístupom.

Cez nákladovo efektívne cloudové úložisko a optimalizované spracovanie údajov strediská dátového jazera ponúkajú cenovo dostupné riešenie na ukladanie a analýzu veľkých objemov údajov, a to štruktúrovaných aj neštruktúrovaných. Microsoft Fabric ďalej znižuje náklady poskytovaním jedného fondu kapacity a úložiska, ktorý sa dá použiť pre každý workload.

Strediská dátového jazera poskytujú dátovým vedcom a analytikom schopnosť vykonávať analýzu v reálnom čase na údajoch streamovania a umožňujú organizáciám rýchlo a proaktívne reagovať na meniace sa podmienky. Workoady ako inteligencia v reálnom čase na platforme Fabric môžu prijímať a transformovať údaje streamovania, dotazovať v reálnom čase a spúšťať akcie v odpovedi.

Architektúra strediska dátového jazera pozostáva z niekoľkých kľúčových súčastí, ktoré spoločne fungujú a vytvárajú zjednotený systém na spravovanie a analyzovanie údajov. Tu je podrobná špecifikácia každej súčasti:

1. Prijímanie. Vrstva prijímania je zodpovedná za zhromažďovanie údajov z rôznych zdrojov vrátane databáz, aplikácií, zariadení IoT a externých rozhraní API, a to ako dávkových, tak aj v reálnom čase. Fabric Data Factory umožňuje implementovať toky a kanály údajov na prijímanie, prípravu a transformáciu údajov v celej bohatej množine zdrojov. Táto vrstva zabezpečuje, že všetky relevantné údaje – štruktúrované, pološtruktúrované a neštruktúrované – sú k dispozícii na analýzu, čím poskytuje komplexný pohľad na prostredie organizácie.

2. Úložisko. Vrstva úložiska slúži ako základ strediska dátového jazera, spracováva veľké objemy nespracovaných údajov pomocou škálovateľných a nákladovo efektívnych riešení úložiska. Táto vrstva umožňuje ukladať údaje v nespracovanom formáte s prispôsobením sa rôznym typom údajov, ako sú texty, obrázky a videá, pričom odstraňuje potrebu prísnych schém, aby boli údaje škálovateľnejšie.

3. Metaúdaje. Vrstva metaúdajov katalogizuje údajové položky a udržiava informácie o schéme, čo zabezpečuje kvalitu údajov na efektívne dotazovanie. Tímy zodpovedné za údaje môžu pochopiť kontext a štruktúru údajov, s ktorými pracujú, čo vedie k efektívnejším prehľadom.

4. Rozhranie API. Vrstva rozhrania API poskytuje rozhranie, ktoré vývojári, dátoví vedci a analytici používajú na prístup k údajom a interakciu s nimi. Táto vrstva je kľúčová, pretože umožňuje rôznym aplikáciám a používateľom pracovať s údajmi bez potreby hlbokých technických vedomostí o základnej architektúre.

5. Spotreba. Vrstva spotreby zahŕňa nástroje a platformy, ktoré dávajú každému používateľovi možnosť analyzovať a vizualizovať údaje. Patria sem analytické nástroje (BI), ako je Power BI, ako aj workloady dátových vied a strojového učenia, ako je Fabric Data Science, ktoré využívajú údaje uložené v stredisku dátového jazera. Vrstva spotreby premieňa nespracované údaje na užitočné prehľady, čo umožňuje zainteresovaným stranám v celej organizácii prijímať rozhodnutia založené na údajoch.

Či už migrujete svoje údaje alebo nastavujete úplne nové riešenie, implementácia strediska dátového jazera zahŕňa niekoľko kritických krokov. Tu je podrobný prehľad procesu vrátane kľúčových aspektov:

1. Posúdenie prostredia. Najprv budete identifikovať všetky existujúce zdroje údajov vrátane databáz, aplikácií a externých informačných kanálov. Aby ste pochopili požiadavky na úložisko, budete kategorizovať údaje v týchto zdrojoch ako štruktúrované, pološtruktúrované alebo neštruktúrované.

2. Definovanie požiadaviek a cieľov. Ďalej je nevyhnutné jasne vymedziť ciele, čo pomôže určiť vaše potreby na základe očakávaného objemu údajov a rastu. Aby ste ochránili citlivé údaje, budete tiež identifikovať požiadavky na súlad, ktoré budete musieť splniť.

3. Výber technologického balíka. Vyberte cloudové alebo lokálne úložisko, ktoré podporuje vaše potreby strediska dátového jazera, a potom vyhodnoťte možnosti spracovania a analýzy údajov. Taktiež si vyberiete nástroje, ktoré budete používať na katalogizáciu, riadenie a sledovanie pôvodu.

4. Vypracovanie stratégie migrácie. Aby ste minimalizovali prerušenia pri vypracovávaní stratégie migrácie, budete plánovať fázovú migráciu, pričom začnete s menej kritickými údajmi. Mali by ste vyhodnotiť kvalitu údajov, identifikovať potrebné úlohy čistenia alebo transformácie a stanoviť stratégie zálohovania na zabezpečenie integrity údajov.

5. Vytvorenie kanálov. Po stanovení stratégie migrácie je čas nastaviť procesy zdrojov dávkového prijímania údajov a prijímania údajov v reálnom čase pomocou rozhraní API. Na ďalšie zjednodušenie prijímania údajov pravdepodobne zvážite implementáciu nástrojov automatizácie, ako je Microsoft Power Automate, aby ste znížili mieru manuálnych zásahov.

6. Konfigurácia správy úložiska. Pri konfigurácii systému úložiska budete postupovať podľa definovanej štruktúry každého typu údajov. Budete musieť zaviesť postupy správy metaúdajov, aby ste zabezpečili zistiteľnosť údajov, a tiež budete musieť definovať prístupové povolenia a protokoly zabezpečenia na ochranu údajov.

7. Zavedenie analytického rámca. V tomto bode pripojíte nástroje BI a analytické nástroje, ako je Power BI, na vykazovanie a vizualizáciu. Taktiež budete musieť poskytnúť vývojárom potrebné rámce, nástroje a prístupové body pre strojové učenie a pokročilú analýzu.

8. Monitorovanie, optimalizácia a iterácia. Keď dokončíte implementáciu, budete pravidelne posudzovať výkon, vyhodnocovať funkcie úložiska a spracovania pomocou komplexných monitorovacích funkcií, aké sú prítomné na platforme Fabric. Taktiež zavediete mechanizmus pripomienok od používateľov, aby ste identifikovali oblasti na zlepšenie a optimalizáciu.

Najlepšie organizácie na svete používajú architektúry strediska dátového jazera na optimalizáciu využívania údajov, zlepšenie rozhodovania a podporu inovácií vo všetkých operáciách. Tu je niekoľko pozoruhodných príkladov úspešných implementácií:

1. Jediný zdroj pravdy
Holandská spoločnosť dodávateľského reťazca potravín Flora Food Group sa snažila zlúčiť viacero analytických nástrojov do jednej, efektívnejšej platformy, preto sa obrátila na Fabric, aby zjednotila svoje kanály vykazovania, dátového inžinierstva, dátových vied a zabezpečenia v jednom riešení. Vďaka spojeniu všetkých svojich dátových streamov spoločnosť dokázala zjednodušiť architektúru platformy, znížiť náklady a ponúknuť zákazníkom podrobnejšie a včasnejšie prehľady, čím zlepšila poskytovanie služieb a spokojnosť zákazníkov.

2. Pokročilá analýza a strojové učenie
Melbourne Airport, druhé najrušnejšie letisko v Austrálii, potrebovalo inovovať funkcie analýzy údajov, aby zlepšilo prevádzkovú efektívnosť a pasažiersku skúsenosť. Po prijatí platformy Fabric organizácia dokázala zlúčiť údaje zo širokej škály zdrojov vrátane prevádzkových systémov parkovania, predaja a letiska, ako aj rozšíriť prístup k prehľadom založeným na údajoch pre technických aj netechnických podnikových používateľov. V dôsledku toho letisko dosiahlo zvýšenie efektivity výkonu o 30 % vo všetkých operáciách súvisiacich s údajmi.

3. Umelá inteligencia a hĺbkové učenie
Spoločnosť Avanade, ktorá sa zaoberá digitálnymi inováciami, mala za cieľ zlepšiť procesy strategického rozhodovania v organizácii pomocou technológií AI. Zjednotením údajového prostredia s platformou Fabric a školením viac ako 10 000 zamestnancov v oblasti analýzy údajov spoločnosť Avanade položila základy toho, aby používatelia mohli jednoduchšie prijať umelú inteligenciu. Používatelia dokázali využiť zručnosti, ktoré sa naučili, na vývoj prispôsobených riešení AI vrátane rôznych tabúľ postavených na prirodzenom jazyku a Copilotovi v službe Power BI.

4. Prehľady v reálnom čase
Spoločnosť Dener Motorsport, popredný organizátor podujatia Porsche Carrera Cup Brasil, mala za úlohu poskytnúť inžinierom aj zákazníkom komplexné a aktuálne údaje o výkone a opravách áut. Po prijatí platformy Fabric a implementácii jej funkcií analýzy v reálnom čase, úložiska a vykazovania organizácia dokázala lepšie podporiť zainteresované strany pomocou užitočných prehľadov v reálnom čase. Na nedávnych pretekoch inžinieri dokonca dokázali identifikovať zlyhávajúci motor v pretekárskom aute Porsche, čo ich prinútilo odstrániť auto v záujme bezpečnosti.