Šta je to jezero podataka?

Skalabilnost i fleksibilnost u upravljanju podacima

Jezera podataka se mogu besprekorno skalirati kako bi podržala rastuće količine podataka različitih tipova, pružajući preduzećima agilnost da se prilagode promenljivim okruženjima podataka.

Microsoft OneLake u okviru Fabric platforme je otvoreno jezero podataka koje se može neograničeno skalirati, unositi strukturirane i nestrukturirane podatke i obrađivati ogromne količine podataka, dok istovremeno optimizuje performanse različitih mašina za analitiku.

Jezera podataka primenjuju pouzdane bezbednosne mere u svrhu zaštite osetljivih podatka. Primera radi, OneLake koristi vodeće alatke za bezbednost i upravljanje podacima kako bi se obezbedio kvalitet podataka vaše organizacije, vodeći računa da samo ovlašćene osobe imaju pristup istima. To pomaže vašoj organizaciji da održava usaglašenost sa industrijskim regulativama i da bude zaštićena od neovlašćenog pristupa.

Kroz isplativo skladištenje u oblaku i optimizovanu obradu podataka, jezera podataka pružaju pristupačno rešenje za skladištenje i analizu velikih količina strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Microsoft Fabric dodatno smanjuje troškove pružajući jedinstveni kapacitet i skladište koji se mogu koristiti za sve pakete funkcija.

Pružajući analitičarima i naučnicima za obradu podataka mogućnost da u realnom vremenu izvršavaju analitiku nad podacima u protoku, jezera podataka omogućavaju organizacijama da brzo i proaktivno reaguju na promenljive uslove. Paketi funkcija poput Fabric obaveštavanja u realnom vremenu mogu da unose i transformišu podatke u protoku, izvršavaju upite u realnom vremenu i aktiviraju radnje kao odgovor.

Arhitektura jezera podataka se sastoji od nekoliko ključnih komponenti koje funkcionišu zajedno kako bi stvorile objedinjeni sistem za upravljanje i analizu podataka. Evo detaljnog pregleda svake od tih komponenti:

1. Unos. Komponenta za unos podataka je zadužena za prikupljanje podataka iz različitih izvora, uključujući baze podataka, aplikacije, IoT uređaje i spoljne API-je, u vidu paketa i u realnom vremenu. Fabric Data Factory vam omogućava da implementirate tokove podataka i protočnu obradu za unos, pripremu i transformaciju podataka iz bogatog skupa izvora. Ova komponenta obezbeđuje da svi relevantni podaci – strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani – budu dostupni za analizu, pružajući sveobuhvatan prikaz okruženja organizacije.

2. Skladištenje. Komponenta za skladištenje predstavlja osnovu jezera podataka, upravljajući velikim količinama neobrađenih podataka korišćenjem skalabilnih i isplativih rešenja za skladištenje. Ova komponenta omogućava skladištenje podataka u sirovom formatu, pri čemu podržava različite tipove podataka, kao što su tekst, slike i video zapisi, ujedno eliminišući potrebu za strogo definisanim šemama kako bi podaci bili skalabilniji.

3. Metapodaci.Komponenta za metapodatke pravi katalog resursa podataka i održava šemu informacija, čime se obezbeđuje kvalitet podataka za efikasno izvršavanje upita. Timovi za obradu podataka mogu proučiti kontekst i strukturu podataka sa kojima rade, što rezultira efikasnijim uvidima.

4. API. API komponenta pruža interfejs koji projektanti, naučnici za obradu podataka i analitičari koriste za pristup i interakciju sa podacima. Ova komponenta je od ključnog značaja jer omogućava različitim aplikacijama i korisnicima da rade sa podacima bez potrebe za dubokim tehničkim znanjem o osnovnoj arhitekturi.

5. Utrošak. Komponenta za utrošak obuhvata alatke i platforme koje svakom korisniku daju mogućnost da vrši analizu i vizualizaciju podataka. To uključuje alatke za poslovno obaveštavanje (BI) kao što je Power BI i pakete funkcija za nauku o podacima i mašinsko učenje kao što je Fabric Data Science, koji koriste podatke uskladištene u jezeru podataka. Komponenta za utrošak pretvara neobrađene podatke u korisne uvide, podstičući zainteresovane strane u celoj organizaciji da donose odluke zasnovane na podacima.

Bilo da migrirate podatke ili podešavate potpuno novo rešenje, implementacija jezera podataka se sastoji iz nekoliko ključnih koraka. Evo detaljnog pregleda tog procesa, uključujući ključna razmatranja:

1. Procena okruženja. Na prvom mestu će biti potrebno da identifikujete sve svoje postojeće izvore podataka, uključujući baze podataka, aplikacije i spoljni distribuirani sadržaj. Da biste razumeli zahteve za skladištenje, biće potrebno da klasifikujete podatke unutar tih izvora kao strukturirane, polu-strukturirane ili nestrukturirane.

2. Definisanje zahteva i krajnjih ciljeva. Sledeće što je važno je da jasno definišete svoje ciljeve, što će vam pomoći da odredite potrebe na osnovu očekivane količine podataka i porasta. Da biste zaštitili svoje osetljive podatke, takođe je potrebno da identifikujete zahteve za usaglašenost koje treba da ispunite.

3. Odabir tehnološkog steka. Odaberite rešenje za skladištenje u oblaku ili lokalno koje podržava potrebe vašeg jezera podataka, a zatim procenite opcije za obradu podataka i analitiku. Takođe će biti potrebno da izaberete alatke koje ćete koristiti za pravljenje kataloga, upravljanje i praćenje porekla podataka.

4. Razvijanje strategije migracije. Kako biste smanjili ometanja prilikom razvoja strategije migracije, biće potrebno da isplanirate migraciju po fazama, počevši od manje važnih podataka. Trebalo bi da procenite kvalitet podataka, identifikujete potrebne zadatke čišćenja ili transformacije i uspostavite strategije za pravljenje rezervnih kopija kako biste osigurali integritet podataka.

5. Kreiranje protočne obrade. Kada uspostavite svoju strategiju migracije, vreme je da postavite procese za unos izvora podataka u paketima i u realnom vremenu korišćenjem API-ja. Da dodatno unapredite proces unosa podataka, razmotrite mogućnost implementacije alatki za automatizaciju, kao što je Microsoft Power Automate i na taj način smanjili broj ručnih intervencija.

6. Konfiguracija upravljanja skladištem. Kada radite na konfiguraciji skladišnog sistema, potrebno je da to uradite prema definisanoj strukturi za svaki tip podataka. Trebalo bi da uspostavite prakse upravljanja metapodacima kako biste obezbedili mogućnost otkrivanje podataka, kao i da definišete dozvole za pristup i bezbednosne protokole za zaštitu podataka.

7. Uspostavljanje radnih okvira analitike. U ovom trenutku će biti potrebno da, u svrhu izveštavanja i vizualizacije, povežete poslovno obaveštavanje i alatke za analitiku, kao što je Power BI. Takođe će biti potrebno da za projektante obezbedite neophodne radne okvire, alatke i pristupne tačke za mašinsko učenje i naprednu analitiku.

8. Nadgledanje, optimizovanje i ponavljanje. Kada završite sa implementacijom, biće potrebno da redovno vršite procenu performansi i izračunate mogućnosti za skladištenje i obradu koristeći funkcije za sveobuhvatno nadgledanje, kao što su one na Fabric platformi. Takođe će biti potrebno da sa korisnicima uspostavite mehanizam pružanja povratnih informacija kako biste identifikovali oblasti koje treba poboljšati i optimizovati.

Najveće svetske organizacije koriste arhitekturu jezera podataka kako bi optimizovale korišćenje podataka, unapredile proces donošenja odluka i podstakle inovacije u svim segmentima poslovanja. Evo nekoliko značajnih primera uspešnih implementacija:

1. Jedan izvor istine
U preduzeću za lanac snabdevanja hranom iz Holandije,Flora Food Group su hteli da konsoliduju više analitičkih alatki u jednu efikasniju platformu, stoga su počeli da koriste Fabric platformu kako bi objednili svoje kanale za izveštavanje, inženjering podataka, nauku o podacima i bezbednost u jedno rešenje. Povezujući sve svoje tokove podataka, ovo preduzeće je uspelo da pojednostavi arhitekturu platforme, smanji troškove i ponudi detaljnije i pravovremene uvide svojim klijentima, čime su poboljšali isporuku usluga i zadovoljstvo korisnika.

2. Napredna analitika i mašinsko učenje
Aerodrom u Melburnu, drugi po prometu u Australiji, imao je potrebu da unapredi svoje kapacitete za analizu podataka kako bi poboljšali operativnu efikasnost i iskustvo putnika. Usvajanjem Fabric platforme, organizacija je uspela da objedini različite izvore podataka, uključujući sisteme za parkiranje, prodaju i operativne sisteme aerodroma, kao i da proširi pristup uvidima zasnovanim na podacima za poslovne korisnike sa tehničkim znanjem i onima bez tehničkog znanja. Kao rezultat toga, aerodrom je ostvario 30% povećanje efikasnosti performansi u svim operacijama vezanim za podatke.

3. AI i duboko učenje
Preduzeće za digitalne inovacije Avanade je imalo za cilj da poboljša procese strateškog donošenja odluka unutar svoje organizacije uz pomoć AI tehnologija. Objedinjavanjem podataka koje poseduju sa Fabric platformom i obučavanjem više od 10.000 zaposlenih za analitiku podataka, preduzeće Avanade je stvorilo uslove koji omogućavaju korisnicima da jednostavnije usvajaju veštačku inteligenciju. Korisnici su mogli da primene stečene veštine za razvoj prilagođenih AI rešenja, uključujući različite kontrolne table napravljene na prirodnom jeziku i funkciji Copilot u usluzi Power BI.

4. Uvidi u realnom vremenu
U preduzećuDener Motorsport, vodećem organizatoru za Porsche Carrera Cup Brazil, su imali zadatak da obezbede sveobuhvatne i ažurirane podatke o performansama i servisiranju automobila, kako za inženjere, tako i za sponzore i goste. Kroz usvajanje Fabric platforme i implementaciju njenih funkcija za analizu u realnom vremenu, skladištenje i izveštavanje, ova organizacija je uspela da uz korisne uvide u realnom vremenu. efikasnije pruži podršku svim zainteresovanim stranama. Na nedavno održanoj trci, inženjeri su čak uspeli da identifikuju neispravan motor u Porsche trkačkom automobilu, što ih je navelo da uklone automobil iz trke u interesu bezbednosti.