Kas yra duomenų ežeras?

Duomenų valdymo išplečiamumas ir lankstumas

Duomenų ežerai gali sklandžiai plėstis, kad aprėptų augančią įvairių tipų duomenų apimtį, o verslas galėtų lanksčiai prisitaikyti prie besikeičiančių duomenų kraštovaizdžių.

„Microsoft OneLake“ sistemoje „Fabric“ yra atviras duomenų ežeras, kuris gali neribotai plėstis, priimti struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus duomenis bei apdoroti didžiulius duomenų kiekius, taip pat optimizuoti visų analizės sistemų efektyvumą.

Duomenų ežerai turi tvirtas saugumo priemones apsaugoti slaptiems duomenims. Pavyzdžiui, „OneLake“ naudoja pramonėje pirmaujančias saugos ir valdymo priemones jūsų organizacijos duomenų kokybei užtikrinti ir apsaugoti taip, kad tik reikiami žmonės turėtų tinkamą prieigą prie tų duomenų. Tai padeda jūsų organizacijai laikytis pramonės taisyklių ir apsisaugoti nuo neteisėtos prieigos.

Siūlantys ekonomiškos debesų saugyklos ir optimizuoto duomenų apdorojimo galimybes duomenų ežerai tampa nebrangiu sprendimu didelio masto duomenims, tiek struktūrizuotiems, tiek nestruktūrizuotiems, saugoti ir analizuoti. „Microsoft Fabric“ dar labiau sumažina išlaidas, nes suteikia vieną pajėgumo ir saugyklos telkinį, kurį galima naudoti visokiems darbo krūviams.

Suteikdami duomenų mokslininkams ir analitikams galimybę atlikti srautinių duomenų analizę realiuoju laiku, duomenų ežerai leidžia organizacijoms greitai ir aktyviai reaguoti į besikeičiančias sąlygas. Darbo krūviai, pvz., „Fabric“ realiojo laiko informacija, gali priimti ir transformuoti srautinius duomenis, teikti realiojo laiko užklausas ir reaguodami inicijuoti veiksmus.

Duomenų ežero architektūrą sudaro keli pagrindiniai komponentai, kurie kartu sukuria vieningą sistemą duomenims valdyti ir analizuoti. Štai išsami kiekvieno komponento analizė:

1. Priėmimas. Priėmimo sluoksnis skirtas rinkti duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant duomenų bazes, programas, IoT įrenginius ir išorinius API, tiek paketais, tiek realiuoju laiku. „Fabric Data Factory“ leidžia taikyti duomenų srautus ir perdavimo galimybes, skirtas duomenims priimti, paruošti ir transformuoti iš gausybės šaltinių. Šiuo sluoksniu užtikrinama, kad visi svarbūs duomenys – struktūrizuoti, pusiau struktūrizuoti ir nestruktūrizuoti – būtų prieinami analizei ir būtų pateikiamas išsamus organizacijos vaizdas.

2. Saugykla. Saugyklos sluoksnis – tai duomenų ežero pamatas, tvarkantis didelius neapdorotų duomenų kiekius, taikydamas išplečiamus ir ekonomiškus saugyklos sprendimus. Šis sluoksnis leidžia saugoti duomenis neapdorotu formatu, pritaikant įvairius duomenų tipus, pvz., tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus, taip, kad nebereikėtų griežtų schemų, o duomenis būtų galima labiau išplėsti.

3. Metaduomenys. Metaduomenų sluoksnis kataloguoja duomenų turtą ir palaiko schemos informaciją, kad duomenys būtų tinkamos kokybės efektyviai vykdyti užklausoms. Duomenų komandos supranta duomenų, su kuriais dirba, kontekstą ir struktūrą, todėl įžvalgos yra efektyvesnės.

4. API. API sluoksnis suteikia sąsają, kurią kūrėjai, duomenų mokslininkai ir analitikai naudoja prieigai prie duomenų ir sąveikai su jais. Šis sluoksnis labai svarbus, nes leidžia skirtingoms programoms ir naudotojams dirbti su duomenimis neturint gilių techninių žinių apie pagrindinę architektūrą.

5. Vartojimas. Vartojimo sluoksnis apima įrankius ir platformas, kurie suteikia kiekvienam naudotojui galimybę analizuoti ir vizualizuoti duomenis. Tai verslo įžvalgų (BI) įrankiai, pvz., „Power BI“, taip pat duomenų mokslo ir mašininio mokymo darbo krūviai, pvz., „Fabric Data Science“, kurie naudoja duomenų ežere saugomus duomenis. Vartojimo sluoksnis paverčia neapdorotus duomenis veiksmingomis įžvalgomis, suteikdamas galimybę visos organizacijos suinteresuotoms šalims priimti duomenimis pagrįstus sprendimus.

Perkeliant duomenis ar rengiant visai naują sprendimą, duomenų ežero diegimas apima kelis esminius veiksmus. Štai nuosekli proceso apžvalga, apimanti pagrindinius aspektus:

1. Įvertinkite kraštovaizdį. Pirmiausia reikia identifikuoti visus savo esamus duomenų šaltinius, įskaitant duomenų bazes, programas ir išorinius srautus. Norėdami suprasti saugyklos poreikius, turėsite suskirstyti tuose šaltiniuose esančius duomenis į struktūrizuotus, pusiau struktūrizuotus ar nestruktūrizuotus.

2. Apibrėžkite reikalavimus ir tikslus. Toliau būtina aiškiai apibrėžti savo tikslus, tai padės jums nustatyti savo poreikius, atsižvelgiant į numatomą duomenų apimtį ir augimą. Norėdami apsaugoti slaptus duomenis, taip pat turėsite nustatyti atitikties reikalavimus, kurių turėsite laikytis.

3. Pasirinkite technologijų rinkinį. Pasirinkite debesų arba vietinės saugyklos sprendimą, atitinkantį jūsų duomenų ežero poreikius, tada įvertinkite duomenų apdorojimo ir analizės galimybes. Taip pat turėsite pasirinkti įrankius, kuriuos naudosite duomenims kataloguoti, valdyti ir kilmei sekti.

4. Sukurkite perkėlimo strategiją. Kad kuriant perkėlimo strategiją kiltų kuo mažiau trikčių, turėsite suplanuoti laipsnišką perkėlimą, pradėdami nuo mažiau svarbių duomenų. Turėtumėte įvertinti duomenų kokybę, nustatyti būtinas valymo ar transformavimo užduotis ir sukurti atsarginių kopijų strategijas, kad pasirūpintumėte duomenų vientisumu.

5. Sukurkite perdavimo galimybes. Parengus perkėlimo strategiją, laikas kurti paketų ir realiojo laiko duomenų priėmimo šaltinių procesus naudojant API. Norėdami dar labiau racionalizuoti duomenų priėmimą, taip pat apsvarstykite galimybę įdiegti automatizavimo įrankius, pvz., „Microsoft Power Automate“, kad reikėtų kuo mažiau dirbti rankiniu būdu.

6. Konfigūruokite saugyklos valdymą. Saugyklos sistemą turėsite konfigūruoti pagal apibrėžtą kiekvienam duomenų tipui struktūrą. Turėsite nustatyti metaduomenų valdymo praktiką, kad užtikrintumėte duomenų atrandamumą, taip pat apibrėžti prieigos teises ir saugos protokolus, kad apsaugotumėte duomenis.

7. Nustatykite analizės sistemą. Dabar turite sujungti savo BI ir analizės įrankius, pvz., „Power BI“, ataskaitoms ir vizualizavimui vykdyti. Taip pat turėsite suteikti kūrėjams reikiamas struktūras, įrankius ir prieigos taškus mašininiam mokymui ir išplėstinei analizei.

8. Stebėkite, optimizuokite ir kartokite. Įgyvendinę turėsite reguliariai vertinti efektyvumą, vertinti saugyklos ir apdorojimo pajėgumus naudodami visapuses stebėjimo funkcijas, kaip tas, kokios siūlomos „Fabric“. Taip pat turėsite sukurti naudotojų atsiliepimų mechanizmą, kad nustatytumėte tobulintinas ir optimizuotinas sritis.

Geriausios pasaulyje organizacijos pasitelkia duomenų ežero architektūras savo duomenų naudojimui optimizuoti, pagerinti sprendimų priėmimui ir skatinti visų operacijų inovacijoms. Štai keletas ryškių sėkmingo įgyvendinimų pavyzdžių:

1. Vienas tiesos šaltinis
Nyderlanduose įsikūrusi maisto tiekimo grandinės įmonė „Flora Food Group“ siekė konsoliduoti kelis analizės įrankius į vieną efektyvesnę platformą, todėl pasitelkė „Fabric“, kad galėtų sujungti ataskaitas, duomenų inžineriją, duomenų mokslą ir saugumo kanalus į vieną sprendimą. Sujungusi visus savo duomenų srautus, įmonė galėjo supaprastinti savo platformos architektūrą, sumažinti išlaidas ir pasiūlyti išsamesnes ir laiku teikiamas įžvalgas savo klientams, taip pat pagerino paslaugų teikimą ir padidino klientų pasitenkinimą.

2. Išplėstinė analizė ir mašininis mokymas
Melburno oro uostas, antras pagal užimtumą oro uostas Australijoje, turėjo atnaujinti savo duomenų analizės galimybes, kad padidintų operacijų efektyvumą ir pagerintų keleivių patirtį. Įdiegusi „Fabric“, organizacija įgijo galimybę konsoliduoti duomenis iš daugybės duomenų šaltinių, įskaitant parkavimo, pardavimų ir oro uosto operacijų sistemas, taip pat išplėsti prieigą prie duomenimis pagrįstų įžvalgų tiek techniniams, tiek netechniniams verslo klientams. Todėl oro uosto veiklos efektyvumas, susijęs su visomis nuo duomenų priklausančiomis operacijomis, padidėjo 30 %.

3. DI ir mokymasis susikaupus
Skaitmeninė inovacijų įmonė „Avanade“ siekė pagerinti strateginio sprendimų priėmimo procesus organizacijoje, pasinaudodama AI technologijomis. Sujungusi turimų duomenų visumą su „Fabric“ ir apmokiusi daugiau nei 10 000 darbuotojų analizuoti duomenis, „Avanade“ sukūrė pagrindą naudotojams lengviau naudotis DI. Naudotojai gali pasitelkti įgytus įgūdžius, norėdami kurti pritaikytus DI sprendimus, įskaitant įvairias ataskaitų sritis, kuriamas natūraliosios kalbos ir „Copilot“ programoje „Power BI“ pagrindu.

4. Realiojo laiko įžvalgos
„Dener Motorsport“, pirmaujantis „Porsche Carrera Cup Brasil“ organizatorius, buvo įpareigotas teikti išsamius, naujausius duomenis apie automobilių efektyvumą ir remontą inžinieriams ir rėmėjams. Taikydama „Fabric“ ir įdiegusi realiojo laiko analizės, saugyklos ir ataskaitų teikimo funkcijas, organizacija įgijo galimybę teikti suinteresuotosioms šalims veiksmingesnes realiojo laiko įžvalgas. Vienose neseniai vykusiose lenktynėse inžinieriai net gebėjo nustatyti, kad „Porsche“ lenktyninio automobilio variklis turi gedimą, todėl buvo nuspręsta dėl saugumo automobilį pašalinti.