Vad är ett datasjöhus?

Skalbarhet och flexibilitet i datahantering

Datasjöhus kan sömlöst skalas så att de rymmer växande datavolymer av olika datatyper, vilket ger företagen den smidighet som krävs för att anpassa sig till föränderliga datalandskap.

Microsoft OneLake i Fabric är en öppen datasjö som kan skalas oändligt, ta emot strukturerad och ostrukturerad data, samt bearbeta stora mängder data, allt medan den optimerar prestanda på olika analysmotorer.

Datasjöhus omfattar robusta säkerhetsåtgärder för att skydda känsliga data. OneLake använder exempelvis branschledande säkerhets- och styrningsverktyg som säkerställer kvaliteten på din organisations data, och att endast rätt personer har åtkomst till dessa data. Detta hjälper din organisation att förbli i överensstämmelse med branschregler och skyddad mot obehörig åtkomst.

Datasjöhus erbjuder, genom kostnadseffektiv molnlagring och optimerad databehandling, en prisvärd lösning för lagring och analys av storskaliga data, såväl strukturerade som ostrukturerade. Microsoft Fabric minskar ytterligare kostnader genom att tillhandahålla en enda kapacitets- och lagringspool som kan användas för alla arbetsbelastningar.

Datasjöhus gör, genom att ge datavetare och analytiker möjlighet att utföra realtidsanalys på strömmande data, det möjligt för organisationer att snabbt och proaktivt reagera på förändrade förhållanden när de uppstår. Arbetsbelastningar som Fabric-information i realtid kan ta emot och transformera strömmande data, ställa frågor i realtid och utlösa åtgärder som svar.

Datasjöhusarkitekturen består av flera nyckelkomponenter som fungerar tillsammans och utgör ett enhetligt system för hantering och analys av data. Här följer en detaljerad översikt av varje komponent:

1. Datainmatning. Inmatningsnivån ansvarar för att samla in data från olika källor, som databaser, program, IoT-enheter och externa API:er, både i batch och i realtid. Fabric Data Factory möjliggör implementering av dataströmmar och pipelines så att data kan tas emot, förberedas och transformeras från en rik uppsättning källor. Detta lager säkerställer att alla relevant data – strukturerade, semi-strukturerade och ostrukturerade – är tillgänglig för analys, vilket ger en omfattande bild av organisationens landskap.

2. Lagring. Lagringsnivån fungerar som datasjöhusens grund och hanterar stora volymer av rådata med hjälp av skalbara och kostnadseffektiva lagringslösningar. Den här nivån gör det möjligt att lagra data i sina råformat, vilket rymmer kan handla om olika datatyper, t.ex. text, bilder och videor, samtidigt som den eliminerar behovet av rigida scheman så att data kan bli mer skalbara.

3. Metadata. Metadatanivån katalogiserar dataresurser och upprätthåller schemainformation, vilket säkerställer datakvaliteten vid frågehantering. Datateamen kan förstå sammanhanget och strukturen för de data de arbetar med, vilket resulterar i mer effektiva insikter.

4. API. API-nivån tillhandahåller det gränssnitt som utvecklare, datavetare och analytiker använder för att få tillgång till och interagera med data. Den här nivån är avgörande eftersom den gör det möjligt för olika program och användare att arbeta med data utan att det krävs någon djup teknisk kunskap om den underliggande arkitekturen.

5. Förbrukning. Förbrukningsnivån omfattar de verktyg och plattformar som ger varje användare möjlighet att analysera och visualisera data. Detta inkluderar verktyg för affärsanalys (BI) som Power BI, samt datavetenskap och maskininlärningsarbetsbelastningar som Fabric Datavetenskap, som använder data som lagras i datasjöhus. Förbrukningsnivån omvandlar rådata till handlingsbara insikter, vilket ger intressenter överallt i organisationen möjlighet att fatta datadrivna beslut.

Oavsett om du migrerar din data eller konfigurerar en helt ny lösning, involverar implementeringen av ett datasjöhus flera kritiska steg. Här följer en stegvis översikt av processen, bl.a. med viktiga överväganden:

1. Utvärdera landskapet. Först behöver du identifiera alla dina befintliga datakällor, exempelvis databaser, program och externa flöden. Om du vill förstå lagringskraven måste du kategorisera data i dessa källor som strukturerade, semi-strukturerade eller ostrukturerade.

2. Definiera krav och mål. Nästa steg är att du tydligt definierar dina mål, vilket hjälper dig att bestämma dina behov baserat på förväntad datavolym och tillväxt. Om du vill skydda dina känsliga uppgifter måste du också identifiera vilka efterlevnadskrav du måste uppfylla.

3. Välj teknikstack. Välj en lagringslösning lokalt eller i molnet som stöder dina datasjöhusbehov, och utvärdera sedan olika alternativ för databehandling och analys. Du bör också välja vilka verktyg du ska använda för katalogisering, styrning och ursprungsspårning.

4. Utveckla en migreringsstrategi. Om du vill minimera störningar när du utvecklar en migreringsstrategi bör du planera för en fasad migrering, som börjar med mindre kritiska data. Du bör säkerställa dataintegriteten genom att utvärdera datakvalitet, identifiera nödvändiga rensnings- eller transformationsuppgifter och etablera säkerhetskopieringsstrategier.

5. Skapa pipelines. När du har etablerat din migreringsstrategi är det dags att konfigurera processer för källor för batch- och realtidsdatainmatning med hjälp av API:er. Om du vill effektivisera datainhämtningen ytterligare kan du även överväga att minska det manuella arbetet genom att implementera automatiseringsverktyg som Microsoft Power Automate.

6. Konfigurera lagringshantering. När du konfigurerar lagringssystemet bör du göra det enligt den definierade strukturen för respektive datatyp. Du måste säkerställa dataidentifieringen genom att etablera en metadatastyrningspraxis, och du behöver också skydda data genom att definiera åtkomsträttigheter och säkerhetsprotokoll.

7. Etablera analysramverk. Vid det här laget vill du koppla ihop dina BI- och analysverktyg, som Power BI, för rapportering och visualisering. Du måste också ge utvecklarna de ramverk, verktyg och åtkomstpunkter de behöver för maskininlärning och avancerad analys.

8. Övervaka, optimera och iterera. När du är klar med implementeringen måste du regelbundet bedöma prestanda och utvärdera lagrings- och bearbetningskapaciteter med hjälp av övervakningsfunktionalitet från slutpunkt till slutpunkt av den typ som finns i Microsoft Fabric. Du måste också etablera en feedbackmekanism med användarna, så att det går att identifiera områden för förbättring och optimering.

Världens främsta organisationer använder datasjöhusarkitekturer när de vill optimera användningen av sina data, förbättra beslutsfattandet och driva innovation inom hela verksamheten. Här är några noterbara exempel på framgångsrika implementationer:

1. En enda sanningskälla
Det nederländska livsmedelsföretaget Flora Food Group sökte konsolidera flera analysverktyg till en enda, mer effektiv plattform, så de vände sig till Fabric när de ville förena sin rapportering, datateknik, datavetenskap och säkerhetskanaler i en lösning. Genom att koppla samman alla sina dataströmmar kunde företaget förenkla sin plattformsarkitektur, minska kostnaderna och erbjuda sina kunder mer detaljerade och aktuella insikter, vilket i sin tur förbättrade tjänstleverans och kundnöjdhet.

2. Avancerad analys och maskininlärning
Melbourne Airport, den näst mest trafikerade flygplatsen i Australien, behövde uppgradera sina dataanalysmöjligheter i syfte att förbättra den operativa effektiviteten och passagerarnas reseupplevelse. Genom att införa Fabric kunde organisationen konsolidera data från en stor mängd datakällor, som parkering, försäljning och flygplatsens operativsystem, samt utöka tillgången till datadrivna insikter för både tekniska och icke-tekniska affärsanvändare. Som ett resultat har flygplatsen ökat sin prestandaeffektivitet med 30 % för all datarelaterad drift.

3. AI och djupinlärning
Det digitala innovationsföretaget Avanade ville förbättra strategiska beslutsprocesser i sin organisation med hjälp av AI-teknologier. Genom att förena sin dataegendom med Fabric och utbilda över 10 000 anställda i dataanalys, lägger Avanade en grund som innebär att användarna lättare ska kunna anamma AI. Användare kunde använda de färdigheter de lärde sig för att utveckla skräddarsydda AI-lösningar, t.ex. olika instrumentpaneler byggda på naturligt språk och Copilot i Power BI.

4. Insikter i realtid
Dener Motorsport, den framstående arrangören av Porsche Carrera Cup Brasil, fick i uppdrag att förse såväl tekniker som intressenter med omfattande, aktuella data om bilprestanda och reparationer. Genom att anamma Fabric och implementera dess funktioner för realtidsanalys, lagrings och rapportering kunde organisationen bättre stödja intressenter med handlingsbara realtidsinsikter. Vid ett lopp som genomfördes nyligen kunde teknikerna till och med identifiera en felande motor i en Porsche-racerbil, vilket fick dem att ta bort bilen av säkerhetsskäl.