Microsoft Fabric
Az adattó egy központi adattár, amelyet strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatok hatalmas mennyiségének tárolására terveztek, gyakorlatilag bármilyen méretben. A hagyományos adatbázisokkal vagy adattárházakkal ellentétben az adattó a nyers adatokat az eredeti formátumukban tárolja, amíg nincs rájuk szükség az elemzéshez. Ez a rugalmasság kiváló alapot teremt a modern elemzésekhez, a gépi tanuláshoz és az üzleti intelligenciához.
Az adattavak lehetővé teszik az adatok gyűjtését a legkülönbözőbb forrásokból – vállalati alkalmazásokból, közösségi médiából, IoT-eszközökből és egyéb forrásokból. A tárolás után az adatok feldolgozhatók és átalakíthatók számos eszköz segítségével, az egyszerű lekérdezésektől kezdve a speciális, mesterséges intelligenciával támogatott elemzésekig.
Az adattó egyik meghatározó jellemzője az olvasáskor alkalmazott séma megközelítés. Az adattárházakkal ellentétben, amelyek az adatok írásakor alkalmaznak sémát, vagyis az adatok szerkezetét már a rögzítéskor meghatározzák (séma írásakor), az adattavak csak az adatok olvasásakor alkalmaznak sémát. Ez azt jelenti, hogy az adatok szerkezetét csak szükség esetén értelmezik, így a csapatok sokkal rugalmasabban készíthetik elő és elemezhetik az adatokat.
A modern adattavakat gyakran felhőalapú infrastruktúrára építik, amely rugalmas skálázhatóságot és integrált szolgáltatásokat kínál az adatok beviteléhez, feldolgozásához és biztonságához. Támogatják az olyan nyílt adatformátumokat, mint a Parquet, az ORC, az Avro és a JSON, amelyek elősegítik az együttműködést a különböző rendszerek és elemzési eszközök között.
A Microsoft Fabric rendszerben a OneLake az egységes adattó, amely központi tárolórétegként szolgál, és minden adatelemzési élmény alapját képezi. Ez az átfogó adatplatform egyesíti az adatkezelést és az adatelemzést, így egyetlen megbízható adatforrást biztosít. Akár a Fabric Data Factoryvel tölti be az adatokat, akár a Fabric-adattervezéssel alakítja át őket, akár a Power BI-ban jeleníti meg az eredményeket, minden egy egységes adatalapra épül. A szervezet egészére kiterjedő, közös, nyílt adattó leegyszerűsíti a cégirányítást, javítja az együttműködést és elősegíti egy valódi, adatközpontú kultúra kialakulását.
A szervezetek hatalmas mennyiségű adatot hoznak létre, amelyeket tárolniuk és feldolgozniuk kell. Az adattavak úgy elégítik ki ezt az igényt, hogy skálázható és költséghatékony megoldást kínálnak a különféle adattípusok és -források kezelésére – anélkül, hogy azonnali struktúra-létrehozásra vagy átalakításra lenne szükség.
Az alábbiakban felsoroljuk azokat a legfontosabb okokat, amelyek miatt az adattavak széles körben elterjedtek:
Mivel az adattavak széles körben elérhetővé tesznek sokféle adatot, támogatják az olvasáskor alkalmazott sémát, és nagy számítási feladatok kezelésére is méretezhetők, ideálisak az AI, a gépi tanulás és a valós idejű elemzés terén megvalósuló innováció támogatására.
Az adattavak az adatok széttagoltságának felszámolásában segítenek azáltal, hogy központosítják a tárolást a különböző részlegek és rendszerek között, így segítve a csapatokat abban, hogy megalapozott döntéseket hozzanak és egyetlen, hiteles adatváltozat alapján dolgozzanak. A hatékony adatgazdálkodási gyakorlatok biztosítják, hogy ezek a központosított adatok biztonságban legyenek, megfeleljenek a szabályozási előírásoknak és megbízhatók legyenek.
A Microsoft Fabric tovább bővíti ezeket az előnyöket azzal, hogy a OneLake-re építve integrálja az elemzési, adatbázis-kezelési és vizualizációs eszközöket. A csapatok modelleket és jelentéseket készíthetnek, és automatizálhatják az adatfolyamatokat anélkül, hogy külön rendszereket kellene kezelniük. Ez az egységes megközelítés felgyorsítja a fejlesztést, csökkenti a többletterheket, miközben egységes biztonságot és megfelelőséget biztosít.
Az adattavakat az iparágak széles körében használják arra, hogy egységesítsék az adatokat, és könnyebben hozzáférhetővé tegyék azokat a döntéshozatal, az elemzések és az innováció számára. Rugalmasságuk miatt jól használhatók operatív és stratégiai felhasználási esetekben is.
Néhány példa:
Mi a különbség az adattó és az adattárház között? Mikor érdemes az egyiket vagy a másikat használni?
Bár az adattavak és az adattárházak hasonlítanak egymásra abban, hogy mindkettő adatokat tárol és dolgoz fel, mindkettőnek megvannak a maga sajátosságai, és ennek következtében saját alkalmazási területei is. Ezért a nagyvállalati szervezetek gyakran mindkettőt használják egy szélesebb elemzési ökoszisztéma részeként. Együtt egy biztonságos, teljes körű rendszert alkotnak a tároláshoz, a feldolgozáshoz és a gyorsabb értékteremtéshez.
Az adattó számos forrásból – üzleti alkalmazásokból, mobilalkalmazásokból, IoT-eszközökből, közösségi médiából vagy streaming-szolgáltatásokból – gyűjti össze mind a relációs, mind a nem relációs adatokat anélkül, hogy az adatok szerkezetét vagy sémáját az olvasásukig meg kellene határozni. Ennek eredményeként az adattavak az adatok széles skáláját képesek tárolni a strukturálttól a félig strukturálton át a strukturálatlanig, bármilyen méretben. Rugalmas és méretezhető jellegük miatt nélkülözhetetlenek az összetett adatelemzési feladatok feldolgozóeszközökkel történő végrehajtásához. A rendszerek közötti adatfolyam megértése elengedhetetlen a hatékony adatfeldolgozás és -elemzés szempontjából.
Ezzel szemben az adattárház relációs jellegű. A struktúrát vagy sémát az üzleti és termékigények határozzák meg; ezeket gondosan kialakítják, egységesítik és az SQL-lekérdezésekhez optimalizálják. Míg az adattó mindenféle szerkezetű adatot tárol, beleértve a nyers és feldolgozatlan adatokat is, az adattárház olyan adatokat tárol, amelyeket meghatározott célból tisztítottak és alakítottak át. Ez teszi az adattárházakat ideálissá szabványos üzletiintelligencia-jelentések készítéséhez vagy jól definiált adatmodellekre épülő operatív használati esetek támogatásához.
A adattótárház mindkét architektúra előnyeit ötvözi. Kihasználja az adattó rugalmas tárolási lehetőségeit, és kiegészíti azokat az adattavakban általában megtalálható adatkezelési funkciókkal, mint például a tranzakciók kezelése, a sémaalkalmazás és a lekérdezési számítási feladatok teljesítményének optimalizálása. Ez a hibrid megközelítés lehetővé teszi az elemzési és gépi tanulási folyamatokat nyers és strukturált adatokon úgy, hogy az adatokat nem kell rendszerek között mozgatni vagy duplikálni.
A Fabric adattótárház-modellt használ, amely a OneLake-re épül – egy egységes adattóra, amely a Fabric összes adatkezelési számítási feladatának alapvető tárolási rétege. Ez az architektúra lehetővé teszi, hogy adattótárházakat, adattárházakat és adatbázisokat közvetlenül a OneLake-ben lévő adatokra építsen. A nyílt adatformátumok támogatásával és a közös adatbázisalap biztosításával lehetővé válik az adatok egyetlen, integrált Fabric-környezetben történő betöltése, átalakítása és elemzése. Ez a rétegzett megközelítés biztosítja, hogy a csapatok a megfelelő adatokhoz férjenek hozzá és azokkal dolgozzanak – legyen szó feltáró elemzésről, üzemelési jelentéskészítésről vagy speciális AI-megoldásokról – anélkül, hogy az adatokat mozgatni vagy duplikálni kellene.
Ahogy az adatok mennyisége és változatossága folyamatosan nő, a hagyományos adattárolási és elemzési megközelítések egyre kevésbé fenntarthatók. Az adattavak a skálázható, rugalmas és egységes tárolási megoldások iránti igényt úgy elégítik ki, hogy lehetővé teszik a szervezetek számára a nyers adatok tárolását különböző forrásokból, azok igény szerinti elérését, valamint az elemzések és betekintések széles körének támogatását.
A jövőben az adattavak a modern adatstratégiák központi elemeivé válnak, mivel a szervezetek egyre nagyobb kihívásokkal szembesülnek az organikusan kialakult, széttagolt adatkörnyezetek miatt – ideértve a számos, egymástól elszigetelt adattavat, a redundáns tárolórendszereket és az inkonzisztens hozzáférési modelleket. Ezek a problémák az adatok szétszóródásához, az adatok duplikációjához, a cégirányítás bonyolultságához és a költségek emelkedéséhez vezetnek, ami megnehezíti a csapatok számára az adatok hatékony megtalálását, azok megbízhatóságának felmérését és hatékony felhasználását.
A Fabric ezeket a kihívásokat a OneLake-kel kezeli, amely egy egységes, többfelhős adattó, és közvetlenül a platformba épül be. A OneLake úgy működik, mint egy „OneDrive az adatokhoz”: egy teljes mértékben felügyelt, szoftverszolgáltatásként (SaaS) nyújtott megoldás, amely szükségtelenné teszi külön adattó-infrastruktúra kiépítését és karbantartását. Az egész szervezetre kiterjedő egységes alapot biztosít az adatok feltárásához, tárolásához és az azokkal kapcsolatos együttműködéshez valamennyi üzleti területen és felhőalapú környezetben. Ez a nyílt, tóközpontú megközelítés csökkenti a duplikációt, javítja az adatkezelést és lehetővé teszi, hogy a csapatok ugyanabból az adatból dolgozzanak – ez jobb együttműködést, gyorsabb betekintéseket és intelligensebb, AI-alapú döntéseket támogat.
A tárolás, az adatbeolvasás, az elemzés és az irányítás egyetlen rendszerbe történő integrálásával a Microsoft Fabric – amelynek középpontjában a OneLake áll – segít a szervezeteknek abban, hogy a nyers adatokból gyorsabban jussanak el a hasznos betekintésekig. Leegyszerűsíti az architektúrát, csökkenti az üzemeltetési terheket, és megkönnyíti a skálázható, jövőálló adatrendszerek kiépítését.
Ha alapvető útmutatást szeretne kapni a folyamatosan fejlődő adatkörnyezetről, tekintse meg a Data 101 központot.
A Microsoft Fabric követése