Kapsamlı veri gölü nedir?

Veri yönetiminde ölçeklenebilirlik ve esneklik

Kapsamlı veri gölleri, çeşitli veri türleri arasında büyüyen veri hacimlerini karşılamak için sorunsuz bir şekilde ölçeklenebilir; bu da işletmelere değişen veri ortamlarına uyum sağlama esnekliği sunar.

Fabric'te Microsoft Tek Göl, sınırsız şekilde ölçeklenebilen, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri alabilen, büyük miktarda veriyi işleyebilen ve tüm bunları analiz altyapıları arasında performansı iyileştirerek gerçekleştiren açık bir veri gölüdür.

Kapsamlı veri gölleri, hassas verileri korumak için sağlam güvenlik önlemleri içerir. Örneğin, Tek Göl, kuruluşunuzun verilerinin kalitesini ve yalnızca doğru kişilerin bu verilere doğru erişime sahip olmasını sağlamak için sektör lideri güvenlik ve yönetim araçları kullanır. Bu, kuruluşunuzun sektör yönetmelikleriyle uyumlu kalmasına ve yetkisiz erişime karşı korunmasına yardımcı olur.

Düşük maliyetli bulut depolama ve iyileştirilmiş bilgi işlem yoluyla, kapsamlı veri gölleri, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük ölçekli verileri depolamak ve analiz etmek için uygun fiyatlı bir çözüm sunar. Microsoft Fabric, her iş yükü için kullanılabilecek tek bir kapasite ve depolama havuzu sağlayarak maliyetleri daha da azaltır.

Veri bilimcilerine ve analistlere akış verileri üzerinde gerçek zamanlı analiz yapma becerisi sağlayarak, kapsamlı veri gölleri kuruluşların değişen koşullara hızlı ve proaktif bir şekilde yanıt vermesini sağlar. Fabric Gerçek Zamanlı Zeka gibi iş yükleri, akış verilerini alıp dönüştürebilir, gerçek zamanlı sorgulama yapabilir ve yanıt olarak eylemler tetikleyebilir.

Kapsamlı veri gölü mimarisi, verileri yönetmek ve analiz etmek için birleşik bir sistem oluşturmak üzere birlikte çalışan birkaç ana bileşenden oluşur. Her bir bileşenin detaylı bir incelemesi burada verilmiştir:

1. Veri alımı. Veri alımı katmanı, verileri veritabanları, uygulamalar, IoT cihazları ve dış API'ler dahil olmak üzere, hem toplu hem de gerçek zamanlı olarak çeşitli kaynaklardan toplamakla sorumludur. Fabric Veri Fabrikası, verileri zengin bir kaynak kümesinde almak, hazırlamak ve dönüştürmek için veri akışlarını ve işlem hatlarını uygulamanıza olanak tanır. Bu katman, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tüm ilgili verilerin analiz için kullanılabilmesini sağlayarak kuruluşun durumuna kapsamlı bir bakış sunar.

2. Depolama. Depolama katmanı, kapsamlı veri gölünün temeli olarak işlev görür ve büyük hacimlerde ham veriyi ölçeklenebilir ve uygun maliyetli depolama çözümleri kullanarak işler. Bu katman, verilerin daha ölçeklenebilir olması için katı şema gereksinimini ortadan kaldırırken, metin, resim ve video gibi çeşitli veri türlerini barındırarak verilerin ham biçimlerinde depolanmasına olanak tanır.

3. Meta Veriler. Meta veri katmanı, veri varlıklarını kataloglar ve şema bilgilerini korur ve bu da verimli sorgulama için veri kalitesini sağlar. Veri ekipleri, çalışmak için kullandıkları verilerin bağlamını ve yapısını anlayabilir, bu da daha etkili içgörüler elde etmelerini sağlar.

4. API. API katmanı, geliştiricilerin, veri bilimcilerinin ve analistlerin verilere erişim sağlamak ve verilerle etkileşimde bulunmak için kullandığı arabirimi sağlar. Bu katman, farklı uygulamaların ve kullanıcıların temel mimariye dair ayrıntılı teknik bilgiye ihtiyaç duymadan verilerle çalışmasını sağladığı için kritik öneme sahiptir.

5. Tüketim. Tüketim katmanı, her kullanıcının verileri analiz edebilmesini ve görselleştirebilmesini sağlayan araçları ve platformları kapsar. Buna, Power BI gibi iş zekası (BI) araçlarının yanı sıra kapsamlı veri gölünde depolanan verileri kullanan Fabric Veri Bilimi gibi veri bilimi ve makine öğrenmesi iş yükleri dahildir. Tüketim katmanı, ham verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürerek, tüm kuruluş genelinde paydaşların veri odaklı kararlar almasını sağlar.

İster verilerinizi geçiriyor olun, ister tamamen yeni bir çözüm kuruyor olun, kapsamlı veri gölü uygulama süreci birkaç kritik adım içerir. İşte dikkat edilmesi gereken başlıca konularla birlikte sürece dair adım adım genel bir bakış:

1. Ortamı değerlendirin. Öncelikle, veritabanları, uygulamalar ve dış akışlar dahil olmak üzere mevcut tüm veri kaynaklarınızı tanımlamak isteyeceksiniz. Depolama gereksinimlerini anlamak için, bu kaynaklardaki verileri yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olarak kategorize etmek isteyeceksiniz.

2. Gereksinimleri ve hedefleri tanımlayın. Sonraki adımda, hedeflerinizi net bir şekilde belirtmeniz önemlidir. Bu, beklenen veri hacmine ve büyümesine göre ihtiyaçlarınızı belirlemenize yardımcı olacaktır. Hassas verilerinizi korumak için, karşılamanız gereken uyum gereksinimlerini de belirlemek isteyeceksiniz.

3. Teknoloji yığını seçin. Kapsamlı veri gölü ihtiyaçlarınızı destekleyen bir bulut veya şirket içi depolama çözümü seçin, ardından bilgi işlem ve analiz seçeneklerini değerlendirin. Kataloglama, yönetişim ve köken izleme için kullanacağınız araçları da seçmek isteyeceksiniz.

4. Geçiş stratejisi geliştirin. Geçiş stratejisi geliştirirken kesintiyi en aza indirmek için daha az kritik verilerle başlayarak aşamalı bir geçiş planlamak isteyeceksiniz. Veri kalitesini değerlendirmeli, gerekli temizleme veya dönüştürme görevlerini belirlemeli ve veri bütünlüğünü sağlamak için yedekleme stratejileri oluşturmalısınız.

5. İşlem hatları oluşturun. Geçiş stratejinizi belirledikten sonra, API'leri kullanarak toplu ve gerçek zamanlı veri alma kaynakları için süreçleri ayarlama zamanı gelir. Veri alımını daha da kolaylaştırmak için, el ile müdahaleyi azaltmak amacıyla Microsoft Power Automate gibi otomasyon araçlarını uygulamayı da denemek isteyebilirsiniz.

6. Depolama yönetimini yapılandırın. Depolama sistemini yapılandırırken bunu, her veri türü için tanımlanan yapıya göre yapmak isteyeceksiniz. Veri bulunabilirliğini sağlamak için meta veri yönetimi uygulamaları oluşturmanız ve ayrıca verileri korumak için erişim izinlerini ve güvenlik protokollerini tanımlamanız da gerekir.

7. Analiz çerçevesi belirleyin. Bu noktada, raporlama ve görselleştirme için Power BI gibi BI ve analiz araçlarınızı bağlamak isteyeceksiniz. Ayrıca geliştiricilere makine öğrenmesi ve gelişmiş analiz için gerekli çerçeveleri, araçları ve erişim noktalarını da sağlamalısınız.

8. İzleyin, optimize edin ve yineleyin. Uygulama tamamlandığında, performansı düzenli olarak değerlendirmek ve Fabric'te bulunana benzer uçtan uca izleme işlevselliğini kullanarak depolama ve işleme özelliklerini değerlendirmek isteyeceksiniz. Ayrıca iyileştirme ve optimizasyon alanlarını belirlemek için kullanıcılarla geri bildirim mekanizması oluşturmak da isteyeceksiniz.

Dünyanın önde gelen kuruluşları, verilerini optimize etmek, karar verme süreçlerini güçlendirmek ve operasyonlar genelinde yeniliği teşvik etmek için kapsamlı veri gölü mimarilerini kullanıyor. Başarılı uygulamalara dair birkaç kayda değer örnek burada verilmiştir:

1. Tek doğru kaynak
Hollanda merkezli gıda tedarik zinciri şirketi Flora Food Group, birden fazla analiz aracını daha verimli tek bir platformda birleştirmek istedi. Bu yüzden raporlama, veri mühendisliği, veri bilimi ve güvenlik kanallarını tek bir çözümde birleştirmek amacıyla Fabric'e yöneldiler. Şirket, tüm veri akışlarını birbirine bağlayarak platform mimarisini basitleştirebildi, maliyetleri azaltabildi ve müşterilerine daha ayrıntılı ve zamanında içgörüler sunabildi, böylece hizmet sunumunu ve müşteri memnuniyetini artırdı.

2. Gelişmiş analiz ve makine öğrenmesi
Avustralya'nın ikinci en işlek havalimanı Melbourne Airport, operasyonel verimliliği ve yolcu deneyimini geliştirmek için veri analizi becerilerini yükseltmek zorundaydı. Kuruluş, Fabric'i benimseyerek otopark, satış ve havalimanı operasyon sistemleri dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynaklarından verileri birleştirebilmenin yanı sıra hem teknik hem de teknik olmayan iş kullanıcıları için veri odaklı içgörülere erişimi genişletebildi. Bunun sonucunda ise, havalimanı veriler ile ilgili tüm operasyonlar için performans verimliliğinde %30 artış sağladı.

3. Yapay zeka ve derin öğrenme
Dijital inovasyon şirketi Avanade, yapay zeka teknolojileri kullanarak kuruluşlarındaki stratejik karar verme süreçlerini geliştirmeyi hedefledi. Avanade, veri varlıklarını Fabric ile birleştirerek ve 10.000'den fazla çalışanı veri analizi konusunda eğiterek, kullanıcıların yapay zekayı daha kolay benimsemesi için bir zemin oluşturdu. Kullanıcılar, öğrendikleri becerileri kullanarak doğal dil ve Power BI'daki Copilot üzerinde geliştirilen farklı panolar da dahil olmak üzere özelleştirilmiş yapay zeka çözümleri geliştirebildi.

4. Gerçek zamanlı içgörüler
Porsche Carrera Cup Brasil'in önde gelen organizatörü Dener Motorsport, mühendislere ve destekçilere araç performansı ve onarımı hakkında kapsamlı, güncel veriler sağlamakla görevlendirildi. Kuruluş, Fabric'i benimseyerek ve gerçek zamanlı analiz, depolama ve raporlama özelliklerini uygulayarak, paydaşları eyleme dönüştürülebilir, gerçek zamanlı içgörülerle daha iyi bir şekilde destekleyebildi. Yakınlardaki bir yarışta, mühendisler bir Porsche yarış arabasında arızalı bir motor bile tespit edebildi ve bu da onları aracı güvenlik nedeniyle çıkarmaya sevk etti.