Co to jest magazyn data lakehouse?

Skalowalność i elastyczność w zarządzaniu danymi

Magazyny data lakehouse mogą bezproblemowo skalować się, aby pomieścić rosnące wolumeny danych o różnych typach, zapewniając firmom elastyczność w dostosowywaniu się do zmieniającego się krajobrazu danych.

Microsoft OneLake w Fabric to otwarty system data lake, który może nieskończenie się skalować, przyjmować dane strukturalne i niestrukturalne oraz przetwarzać ogromne ilości danych, optymalizując jednocześnie wydajność w różnych silnikach analitycznych.

Magazyny data lakehouse zawierają solidne środki bezpieczeństwa, aby chronić wrażliwe dane. Rozwiązanie OneLake wykorzystuje na przykład wiodące w branży narzędzia bezpieczeństwa i zarządzania, aby zapewnić jakość danych Twojej organizacji oraz zagwarantować, że tylko odpowiednie osoby mają do nich niezbędny dostęp. Pomaga to Twojej organizacji zachować zgodność z przepisami branżowymi i zabezpieczyć się przed nieautoryzowanym dostępem.

Dzięki przystępnej cenowo usłudze magazynu w chmurze i zoptymalizowanemu przetwarzaniu danych, magazyny data lakehouse oferują opłacalne rozwiązanie do przechowywania i analizowania danych w dużej skali, zarówno strukturalnych, jak i niestrukturalnych. Microsoft Fabric dodatkowo obniża koszty, oferując jedną pulę wydajności i przestrzeni dyskowej, która może być używana do każdego obciążenia.

Zapewniając naukowcom i analitykom ds. danych możliwość prowadzania w czasie rzeczywistym analiz danych strumieniowych, magazyny data lakehouse pozwalają organizacjom szybko i proaktywnie reagować na zmieniające się warunki. Obciążenia, takie jak analiza w czasie rzeczywistym Fabric, mogą pozyskiwać i przekształcać dane strumieniowe, realizować zapytania w czasie rzeczywistym i wyzwalać w odpowiedzi właściwe działania.

Architektura data lakehouse składa się z kilku kluczowych komponentów, które współpracują, tworząc zintegrowany system zarządzania danymi i ich analizy. Oto szczegółowy opis każdego komponentu:

1. Pozyskiwanie danych. Warstwa pozyskiwania odpowiada za zbieranie danych z różnych źródeł, w tym baz danych, aplikacji, urządzeń IoT i zewnętrznych interfejsów API, zarówno w trybie wsadowym, jak i w czasie rzeczywistym. Fabric Data Factory pozwala na wdrażanie przepływów danych i potoków do pozyskiwania, przygotowywania i przekształcania danych z bogatego zestawu źródeł. Ta warstwa zapewnia, że wszystkie istotne dane — strukturalne, półstrukturalne i niestrukturalne — są dostępne do analizy, zapewniając wgląd w kompleksowy krajobraz organizacji.

2. Przechowywanie. Warstwa przechowywania stanowi fundament magazynu data lakehouse, obsługując duże wolumeny danych pierwotnych przy użyciu skalowalnych i opłacalnych rozwiązań do przechowywania. Ta warstwa pozwala na przechowywanie danych w ich pierwotnym formacie, dostosowując się do różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy i filmy, eliminując jednocześnie potrzebę sztywnych schematów, aby dane mogły być bardziej skalowalne.

3. Metadane. Warstwa metadanych kataloguje zasoby danych i utrzymuje informacje o schematach, co zapewnia jakość danych w zakresie efektywnego realizowania zapytań. Zespoły ds. danych mogą zrozumieć kontekst i strukturę danych, z którymi pracują, co prowadzi do skuteczniejszego uzyskiwania szczegółowych informacji.

4. API. Warstwa API zapewnia interfejs, z którego deweloperzy, naukowcy ds. danych i analitycy korzystają w celu uzyskania dostępu do danych i wchodzenia z nimi w interakcje. Ta warstwa jest kluczowa, ponieważ pozwala różnym aplikacjom i użytkownikom pracować z danymi bez potrzeby posiadania głębokiej wiedzy technicznej na temat podstawowej architektury.

5. Zużycie. Warstwa zużycia obejmuje narzędzia i platformy, które dają każdemu użytkownikowi możliwość analizy i wizualizacji danych. Obejmuje to narzędzia do analizy biznesowej (BI), takie jak Power BI, a także obciążenia związane z nauką o danych i uczeniem maszynowym, takie jak Nauka o danych Fabric, które wykorzystują dane przechowywane w magazynie data lakehouse. Warstwa zużycia przekształca dane pierwotne w działania, umożliwiając interesariuszom w całej organizacji podejmowanie decyzji opartych na danych.

Niezależnie od tego, czy migrujesz swoje dane, czy konfigurujesz całkowicie nowe rozwiązanie, wdrażanie magazynu data lakehouse wiąże się z kilkoma kluczowymi krokami. Oto szczegółowy przegląd procesu wraz z kluczowymi kwestiami:

1. Ocena krajobrazu. W pierwszej kolejności należy zidentyfikować wszystkie istniejące źródła danych, w tym bazy danych, aplikacje i źródła zewnętrzne. Aby zrozumieć wymagania dotyczące przechowywania, trzeba skategoryzować dane w tych źródłach jako strukturalne, półstrukturalne lub niestrukturalne.

2. Zdefiniowanie wymagań i celów. Następnie ważne jest, aby wyraźnie ustalić swoje cele, co pomoże określić potrzeby na podstawie przewidywanej ilości danych i jej wzrostu. Aby chronić swoje wrażliwe dane, musisz też zidentyfikować wymagania dotyczące zgodności, które muszą być spełnione.

3. Wybór stosu technologicznego. Wybierz rozwiązanie do przechowywania w chmurze lub lokalnie, które spełnia potrzeby Twojego magazynu data lakehouse, a następnie oceń opcje przetwarzania danych i analiz. Warto również wybrać narzędzia do katalogowania i śledzenia pochodzenia danych oraz zarządzania nimi.

4. Opracowanie strategii migracji. Aby zminimalizować zakłócenia podczas opracowywania strategii migracji, warto zaplanować migrację w fazach, zaczynając od mniej krytycznych danych. Należy ocenić jakość danych, zidentyfikować niezbędne zadania związane z oczyszczaniem lub transformacją oraz ustalić strategie tworzenia kopii zapasowych, aby zapewnić integralność danych.

5. Utworzenie potoków. Po ustaleniu strategii migracji, czas na skonfigurowanie procesów dla źródeł danych do pozyskiwania wsadowego i w czasie rzeczywistym za pomocą interfejsów API. Aby jeszcze bardziej uprościć pozyskiwanie danych, warto rozważyć wdrożenie narzędzi automatyzacji, takich jak Microsoft Power Automate, które zminimalizują czynności ręczne.

6. Skonfigurowanie zarządzania przechowywaniem. Podczas konfigurowania systemu przechowywania warto zrobić to zgodnie z określoną strukturą dla każdego typu danych. Należy ustalić praktyki zarządzania metadanymi, aby zapewnić odkrywalność danych, a także zdefiniować uprawnienia dostępu i protokoły bezpieczeństwa w celu ochrony danych.

7. Ustanowienie struktury analiz. Na tym etapie warto połączyć swoje narzędzia BI i analityczne, takie jak Power BI, na potrzeby raportowania i wizualizacji. Należy również zapewnić deweloperom niezbędne struktury, narzędzia i punkty dostępu do uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki.

8. Monitorowanie, optymalizowanie i iteracje. Po zakończeniu wdrożenia warto regularnie oceniać wydajność oraz możliwości przechowywania i przetwarzania, korzystając z funkcji kompleksowego monitorowania, takich jak te dostępne w Microsoft Fabric. Warto również ustanowić mechanizm pozyskiwania opinii, aby zidentyfikować obszary do poprawy i optymalizacji.

Wiodące na świecie organizacje korzystają z architektur data lakehouse, aby optymalizować wykorzystanie swoich danych, poprawiać podejmowanie decyzji i stymulować innowacje w operacjach. Oto kilka godnych uwagi przykładów udanych wdrożeń:

1. Jedno źródło prawdziwych informacji
Holenderska firma zajmująca się łańcuchem dostaw żywności Flora Food Group chciała skonsolidować wiele narzędzi analitycznych w jedną, bardziej efektywną platformę, dlatego zdecydowała się na platformę Fabric, aby połączyć raportowanie, inżynierię danych, naukę o danych i kanały bezpieczeństwa w jedno rozwiązanie. Łącząc wszystkie swoje strumienie danych, firma była w stanie uprościć architekturę platformy, obniżyć koszty i oferować bardziej szczegółowe i aktualne informacje swoim klientom, co z kolei poprawiło jakość usług i satysfakcję klientów.

2. Zaawansowana analiza i uczenie maszynowe
Lotnisko Melbourne Airport, drugie najbardziej ruchliwe lotnisko w Australii, potrzebowało zaktualizować swoje możliwości w zakresie analiz danych, aby poprawić efektywność operacyjną i doświadczenia pasażerów. Dzięki wdrożeniu Fabric organizacja mogła skonsolidować dane z szerokiego zakresu źródeł, w tym systemów parkingowych, sprzedażowych i operacyjnych lotniska, a także rozszerzyć dostęp do danych opartych na analizach dla użytkowników technicznych i nietechnicznych. W rezultacie lotnisko zyskało o 30% większą wydajność operacyjną we wszystkich operacjach związanych z danymi.

3. AI i uczenie głębokie
Firma Avanade, zajmująca się innowacjami cyfrowymi, dążyła do poprawy procesów podejmowania decyzji strategicznych w swojej organizacji, wykorzystując technologie sztucznej inteligencji. Poprzez połączenie swojego zasobu danych z Fabric oraz przeszkolenie ponad 10 000 pracowników w zakresie analityki danych, firma Avanade stworzyła fundament dla łatwiejszego przyjmowania sztucznej inteligencji przez użytkowników. Użytkownicy mogli wykorzystać umiejętności, które zdobyli, do opracowania dostosowanych rozwiązań AI, w tym różnych pulpitów nawigacyjnych opartych na języku naturalnym i Copilot w Power BI.

4. Szczegółowe informacje w czasie rzeczywistym
Dener Motorsport, główny organizator Porsche Carrera Cup Brasil, miał za zadanie dostarczenie kompleksowych, aktualnych danych na temat wydajności samochodów i napraw zarówno inżynierom, jak i klientom. Dzięki przyjęciu rozwiązania Fabric i wdrożeniu jego funkcji z zakresu analiz w czasie rzeczywistym, przechowywania i raportowania, organizacja była w stanie lepiej wspierać interesariuszy, dostarczając im praktyczne, szczegółowe informacje w czasie rzeczywistym. Na niedawnych wyścigach inżynierowie byli w stanie zidentyfikować uszkodzony silnik w samochodzie wyścigowym Porsche, co skłoniło ich do usunięcia pojazdu w trosce o bezpieczeństwo.