Kaj je skladiščno jezero podatkov?

Razširljivost in prilagodljivost pri upravljanju podatkov

Skladiščna jezera podatkov se lahko brez težav prilagajajo rastočim količinam podatkov različnih vrst, kar podjetjem omogoča agilnost pri prilagajanju spreminjajočim se podatkovnim okoljem.

Microsoft OneLake v Fabricu je odprto jezero podatkov, ki se lahko neomejeno razširi, sprejema strukturirane in nestrukturirane podatke ter obdeluje ogromne količine podatkov, vse to ob optimizaciji učinkovitosti delovanja različnih analitičnih mehanizmov.

Skladiščna jezera podatkov vključujejo močne varnostne ukrepe za zaščito občutljivih podatkov. OneLake na primer uporablja vodilna orodja za varnost in upravljanje, da zagotovi kakovost podatkov vaše organizacije ter da do teh podatkov dostopajo le pristojne osebe. To pomaga vaši organizaciji ostati skladna z industrijskimi predpisi in zaščitena pred nepooblaščenim dostopom.

S pomočjo stroškovno učinkovitega shranjevanja v oblaku in optimiziranega procesiranja podatkov skladiščna jezera podatkov ponujajo cenovno dostopno rešitev za shranjevanje in analizo velikih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Microsoft Fabric še dodatno znižuje stroške z zagotavljanjem enotnega sklopa zmogljivosti in prostora za shranjevanje, ki se lahko uporablja za vse delovne naloge.

S tem, ko podatkovnim znanstvenikom in analitikom omogočajo izvajanje analitike v realnem času na pretočnih podatkih, skladiščna jezera podatkov organizacijam omogočajo hitro in proaktivno odzivanje na spreminjajoče se razmere, takoj ko se pojavijo. Delovne obremenitve, kot je Fabric Real-Time Intelligence, lahko sprejemajo in transformirajo pretočne podatke, izvajajo poizvedbe v realnem času ter sprožajo dejanja kot odziv.

Arhitektura skladiščnega jezera podatkov je sestavljena iz več ključnih komponent, ki skupaj tvorijo enoten sistem za upravljanje in analizo podatkov. Tukaj je podroben pregled posamezne komponente:

1. Sprejemanje. Sloj za zajem podatkov je odgovoren za zbiranje podatkov iz različnih virov, vključno z bazami podatkov, aplikacijami, napravami IoT in zunanjimi API-ji, tako v paketih kot v realnem času. Fabric Data Factory vam omogoča izvajanje podatkovnih tokov in cevovodov za zajemanje, pripravo in preoblikovanje podatkov iz širokega nabora virov. Ta sloj zagotavlja, da so vsi relevantni podatki – strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani – na voljo za analizo ter omogoča celovit vpogled v okolje organizacije.

2. Prostor za shranjevanje. Sloj za shranjevanje predstavlja temelj skladiščnega jezera podatkov, saj upravlja velike količine neobdelanih podatkov z uporabo prilagodljivih in stroškovno učinkovitih rešitev za shranjevanje. Ta sloj omogoča shranjevanje podatkov v njihovi surovi obliki ter podpira različne vrste podatkov, kot so besedilo, slike in videoposnetki, hkrati pa odpravlja potrebo po togih shemah, kar omogoča večjo prilagodljivost podatkov.

3. Metapodatki. Sloj metapodatkov katalogizira podatkovna sredstva in vzdržuje informacije o shemah, kar zagotavlja kakovost podatkov za učinkovito poizvedovanje. Podatkovne ekipe lahko razumejo kontekst in strukturo podatkov, s katerimi delajo, kar vodi do učinkovitejših vpogledov.

4. API. Sloj API zagotavlja vmesnik, ki ga razvijalci, podatkovni znanstveniki in analitiki uporabljajo za dostop do podatkov in interakcijo z njimi. Ta sloj je ključen, saj omogoča različnim aplikacijam in uporabnikom delo s podatki brez potrebe po poglobljenem tehničnem znanju osnovne arhitekture.

5. Poraba. Sloj porabe zajema orodja in platforme, ki vsakemu uporabniku omogočajo analizo in vizualizacijo podatkov. To vključuje orodja za poslovno obveščanje (BI), kot je Power BI, pa tudi delovne obremenitve za podatkovno znanost in strojno učenje, kot je Fabric Data Science, ki uporabljajo podatke, shranjene v skladiščnem jezeru. Sloj porabe spreminja neobdelane podatke v uporabne vpoglede, kar omogoča deležnikom po celotni organizaciji sprejemanje odločitev na podlagi podatkov.

Ne glede na to, ali migrirate svoje podatke ali vzpostavljate povsem novo rešitev, vključuje implementacija skladiščnega jezera podatkov več ključnih korakov. Tukaj je korak za korakom pregled postopka, vključno s ključnimi vidiki:

1. Ocenite okolje. Najprej boste želeli identificirati vse obstoječe vire podatkov, vključno z bazami podatkov, aplikacijami in zunanjimi viri. Za razumevanje zahtev glede shranjevanja boste želeli podatke iz teh virov razvrstiti kot strukturirane, polstrukturirane ali nestrukturirane.

2. Določite zahteve in cilje. Nato je ključnega pomena, da jasno opredelite svoje cilje, kar vam bo pomagalo določiti potrebe glede na pričakovano količino podatkov in rast. Za zaščito občutljivih podatkov boste prav tako morali identificirati zahteve glede skladnosti, ki jih boste morali izpolniti.

3. Izberite tehnološki sklad. Izberite oblačno ali rešitev za prostor za shranjevanje na mestu uporabe, ki podpira potrebe vašega skladiščnega jezera podatkov, nato pa ocenite možnosti za procesiranje podatkov in analitiko. Prav tako boste želeli izbrati orodja, ki jih boste uporabljali za katalogizacijo, upravljanje podatkov in sledenje izvoru podatkov.

4. Razvijte strategijo migracije. Za zmanjšanje motenj pri razvoju strategije migracije je priporočljivo načrtovati postopno migracijo, ki se začne z manj kritičnimi podatki. Oceniti morate kakovost podatkov, identificirati potrebna opravila čiščenja ali transformacije ter vzpostaviti strategije varnostnega kopiranja, da zagotovite integriteto podatkov.

5. Ustvarite cevovode. Ko imate vzpostavljeno strategijo migracije, je čas za nastavitev procesov za zajemanje podatkov iz paketnih in pretočnih virov z uporabo API-jev. Za nadaljnjo poenostavitev zajemanja podatkov lahko razmislite tudi o uvedbi avtomatizacijskih orodij, kot jeMicrosoft Power Automateza zmanjšanje ročnega posredovanje.

6. Konfigurirajte upravljanje prostora za shranjevanje. Pri konfiguraciji sistema za shranjevanje ga želite nastaviti v skladu z opredeljeno strukturo za vsako vrsto podatkov. Vzpostaviti morate prakse upravljanja metapodatkov, da zagotovite možnost iskanja podatkov, prav tako pa morate določiti dostopne pravice in varnostne protokole za zaščito podatkov.

7. Vzpostavite analitični okvir. V tej točki boste želeli povezati svoja orodja za poslovno obveščanje in analitiko, kot je Power BI, za poročanje in vizualizacijo. Razvijalcem boste morali prav tako zagotoviti potrebne okvire, orodja in dostopne točke za strojno učenje in napredno analitiko.

8. Spremljajte, optimizirajte in ponavljajte. Ko zaključite z implementacijo, boste želeli redno ocenjevati učinkovitost delovanja ter preučevati zmogljivosti shranjevanja in procesiranja z uporabo celovite funkcionalnosti nadzora, kot jo ponuja Fabric. Vzpostaviti boste želeli tudi mehanizem za povratne informacije z uporabniki, da boste lahko prepoznali področja za izboljšave in optimizacijo.

Najboljše svetovne organizacije uporabljajo arhitekturo skladiščnih jezer podatkov za optimizacijo uporabe svojih podatkov, izboljšanje odločanja in spodbujanje inovacij v celotnem poslovanju. Tukaj je nekaj pomembnih primerov uspešnih implementacij:

1. Edini vir resnice
Nizozemsko podjetje z dobavno verigo hraneFlora Food Group je želelo konsolidirati več analitičnih orodij v eno učinkovitejšo platformo, zato so izbrali Fabric za združitev poročanja, podatkovnega inženiringa, podatkovne znanosti in varnostnih kanalov v eno rešitev. Z združitvijo vseh svojih podatkovnih tokov je podjetje poenostavilo arhitekturo platforme, zmanjšalo stroške ter svojim strankam ponudilo bolj podrobne in pravočasne vpoglede, kar je izboljšalo kakovost storitev in zadovoljstvo strank.

2. Napredna analitika in strojno učenje
Melbourne Airport, drugi najbolj prometni letališki terminal v Avstraliji, je potreboval nadgradnjo svojih analitičnih zmogljivosti za izboljšanje učinkovitosti poslovanja in izkušnje potnikov. Z uporabo Fabric je organizacija združila podatke iz širokega nabora virov, vključno s sistemi za parkiranje, prodajo in letališkim operativnim sistemom, ter razširila dostop do podatkovnih vpogledov tako za tehnične kot netehnične poslovne uporabnike. Posledično je letališče doseglo 30 % večjo učinkovitost delovanja v celotnem poslovanju, povezanem s podatki.

3. Umetna inteligenca in globoko učenje
Podjetje za inovativne inovacije Avanade si je prizadevalo izboljšati strateške procese odločanja v svoji organizaciji z uporabo tehnologij umetne inteligence. Z združitvijo svojega podatkovnega sklada z Microsoft Fabric in z usposabljanjem več kot 10.000 zaposlenih za analitiko podatkov je Avanade postavil temelje, da lahko uporabniki lažje sprejmejo umetno inteligenco. Uporabniki so lahko uporabili pridobljena znanja za razvoj prilagojenih rešitev umetne inteligence, vključno z različnimi nadzornimi ploščami, ki temeljijo na naravnem jeziku in Copilotu v Power BI.

4. Vpogledi v realnem času
Dener Motorsport, glavni organizator Porsche Carrera Cup Brasil, je bil zadolžen za zagotavljanje celovitih in ažurnih podatkov o zmogljivosti avtomobilov in popravilih tako inženirjem kot tudi navijačem. Z uvedbo Fabric in implementacijo njegovih funkcij za analitiko v realnem času, prostor za shranjevanje ter poročanje je organizacija bolje podprla deležnike z uporabnimi vpogledi v realnem času. Na nedavni dirki so inženirji celo odkrili okvarjen motor v dirkalnem Porscheju, zaradi česar so avtomobil iz varnostnih razlogov umaknili iz tekmovanja.