Kas yra duomenų telkinys?

Organizacijos kuria milžiniškus duomenų kiekius, kuriuos reikia saugoti ir su kuriais reikia dirbti. Duomenų telkiniai patenkina šį poreikį, nes siūlo keičiamo mastelio ir ekonomišką būdą tvarkyti įvairių tipų duomenis ir šaltinius, nereikalaujant iškart jų struktūruoti ar transformuoti.

Štai pagrindinės priežastys, kodėl duomenų telkiniai yra plačiai taikomi:

• Lankstumas: saugokite visų tipų duomenis – struktūrizuotas lenteles, žurnalus, vaizdus ir vaizdo įrašus – vienoje vietoje, neapibrėždami iš anksto, kaip jie bus naudojami.
• Mastelis: plėskite saugyklą iki petabaitų duomenų be reikšmingų architektūros ar našumo pokyčių.
• Prieinamumas: užtikrinkite duomenų pasiekiamumą plačiam naudotojų ratui ir įvairiems įrankiams, kad būtų galima ruošti ataskaitas, pažangią analizę ir vystyti DI.
• Išlaidų efektyvumas: naudokite pigaus saugojimo būdus ir venkite dažno duomenų perkėlimo ar dubliavimo sąnaudų.
• Paruošta inovacijoms: palengvinkite eksperimentavimą duomenų mokslininkams, analitikams ir kūrėjams, kurie gali tyrinėti ir formuoti duomenis realiuoju laiku.

Kadangi duomenų telkiniai padaro įvairius duomenis plačiai prieinamus, palaiko schemą skaitant ir gali apdoroti dideles apkrovas, jie puikiai tinka inovacijoms DI, mašininiam mokymui ir analizei realiuoju laiku palaikyti.

Duomenų telkiniai padeda panaikinti fragmentinius duomenis, nes centralizuoja saugojimą visose komandose ir sistemose, todėl komandos gali priimti pagrįstus sprendimus ir dirbti su viena patikima duomenų versija. Veiksminga duomenų valdymo praktika užtikrina, kad šie centralizuoti duomenys išliktų saugūs, atitiktų reikalavimus ir būtų patikimi.

„Microsoft Fabric“ išplečia šiuos privalumus sujungdama analizės, duomenų bazės ir vizualizavimo įrankius ant „OneLake“ pagrindo. Komandos gali kurti modelius, generuoti ataskaitas ir automatizuoti procesus, nevaldydamos atskirų sistemų. Šis vieningas požiūris spartina kūrimą ir mažina pridėtines sąnaudas, kartu užtikrindamas nuoseklų saugumą ir atitiktį.

Duomenų telkiniai naudojami įvairiose pramonės šakose, kad suvienytų duomenis ir padarytų juos lengviau prieinamus priimant sprendimus, atliekant analizę ir kuriant naujoves. Dėl savo lankstumo jie tinka tiek operatyviniams, tiek strateginiams naudojimo atvejams.

Dažnai pasitaikantys pavyzdžiai:

• Mažmeninės prekybos analizė: sujunkite kasos duomenis, klientų atsiliepimus, svetainės žurnalus ir atsargų rodiklius į vieną duomenų telkinį, kad suprastumėte pirkėjų elgseną, optimizuotumėte tiekimo grandines ir suasmenintumėte rinkodarą.
• Sveikatos priežiūros įžvalgos: sujunkite elektroninius sveikatos įrašus, vaizdavimo duomenis, klinikinių tyrimų rezultatus ir dėvimų įrenginių rodiklius, kad paremtumėte medicininius tyrimus ir pagerintumėte pacientų rezultatus.
• Gamybos stebėjimas: rinkite duomenis iš IoT jutiklių, gamybos žurnalų ir priežiūros įrašų, kad aptiktumėte anomalijas, prognozuotumėte įrangos gedimus ir optimizuotumėte darbo eigas.
• Finansinės rizikos analizė: saugokite sandorių įrašus, rinkos duomenis ir klientų sąveikas vienoje vietoje, kad galėtumėte taikyti pažangius rizikos modelius, aptikti sukčiavimą ir užtikrinti atitiktį.
• Švietimas ir moksliniai tyrimai: sujunkite apklausų duomenis, mokymosi valdymo sistemas ir internetinio turinio vartojimo modelius, kad pagerintumėte studentų įsitraukimą ir akademinius rezultatus.
• Srautinė medija: prenumerata paremtos srautinio turinio bendrovės renka ir apdoroja klientų elgsenos įžvalgas, kurias gali panaudoti rekomendacijų algoritmui tobulinti.
• IoT duomenų saugykla: aparatiniai jutikliai generuoja milžiniškus pusiau struktūruotų ir nestruktūruotų duomenų apie juos supantį fizinį pasaulį kiekius. Duomenų jungtys užtikrina sklandų šių duomenų įtraukimą į telkinį analizei atlikti.
• Pardavimo palaikymas: duomenų mokslininkai ir pardavimo inžinieriai dažnai kuria prognozinius modelius, padedančius numatyti klientų elgseną ir sumažinti bendrą prarastų klientų skaičių.

Kuo skiriasi duomenų telkinys ir duomenų saugykla? Ir kada verta rinktis vieną, o kada kitą?

Nors duomenų telkiniai ir duomenų saugyklos panašūs tuo, kad abiejuose saugomi ir apdorojami duomenys, kiekvienas jų turi savo specifiką ir atitinkamai – savų naudojimo atvejų. Todėl įmonių organizacijos dažnai naudoja abu sprendimus kaip platesnės analizės ekosistemos dalį. Kartu jie sudaro saugią, visapusišką sistemą duomenims saugoti, apdoroti ir greičiau paversti įžvalgomis.

Duomenų telkinyje kaupiami tiek sąryšiniai, tiek nesąryšiniai duomenys iš įvairių šaltinių – verslo programų, mobiliųjų įrenginių programėlių, IoT įrenginių, socialinių tinklų ar srautinių šaltinių – nereikalaujant apibrėžti duomenų struktūros ar schemos iki pat jų nuskaitymo. Todėl duomenų telkiniai gali bet kokiu mastu saugoti įvairių tipų duomenis – nuo struktūruotų iki pusiau struktūruotų ir nestruktūruotų. Dėl jų lankstumo ir išplečiamumo jie yra būtini atliekant sudėtingą duomenų analizę naudojant apdorojimo įrankius. Suprasti duomenų srautą tarp sistemų yra itin svarbu, kad duomenų apdorojimas ir analizė būtų efektyvūs.

Priešingai, duomenų saugykla yra sąryšinio pobūdžio. Struktūra arba schema modeliuojama arba iš anksto apibrėžiama pagal verslo ir produkto reikalavimus, kurie yra paruošiami, suderinami ir optimizuojami SQL užklausoms. Nors duomenų telkinyje laikomi visų struktūrų duomenys, įskaitant žalius ir neapdorotus duomenis, duomenų saugykloje saugomi duomenys, kurie buvo apdoroti ir transformuoti turint konkretų tikslą. Todėl duomenų saugyklos idealiai tinka standartizuotoms verslo įžvalgų ataskaitoms rengti arba veiklos scenarijams su aiškiai apibrėžtais duomenų modeliais įgyvendinti.

Kur tinka duomenų ežerai

Duomenų ežere sujungiami abiejų architektūrų elementai. Jis naudoja lanksčią duomenų telkinio saugyklą, kurią papildo duomenų valdymo funkcijos, paprastai randamos duomenų saugyklose, pavyzdžiui, operacijos, schemos vykdymas ir užklausų apkrovų našumo optimizavimas. Toks hibridinis požiūris leidžia vykdyti analizės ir mašininio mokymo darbo eigas naudojant žalius ir struktūruotus duomenis, todėl nereikia jų perkelti ar dubliuoti tarp sistemų.

„Fabric“ naudoja duomenų ežero modelį, paremtą „OneLake“ – vieningu duomenų telkiniu, kuris yra pamatinis visų „Fabric“ duomenų apkrovų saugojimo sluoksnis. Ši architektūra leidžia kurti duomenų ežerus, duomenų saugyklas ir duomenų bazes tiesiogiai naudojant jūsų duomenis „OneLake“. Palaikant atvirus duomenų formatus ir suteikiant bendrą duomenų pagrindą, duomenis galima priimti, transformuoti ir analizuoti vienoje integruotoje „Fabric“ aplinkoje. Šis daugiasluoksnis metodas užtikrina, kad komandos pasiektų ir naudotų tinkamus duomenis, nesvarbu, ar tai būtų tyrinėjamoji analizė, operatyvinės ataskaitos, ar pažangūs DI sprendimai, jų neperkeliant ir nedubliuojant.

Duomenų apimtims ir įvairovei toliau augant, tradiciniai duomenų saugojimo ir analizės metodai tampa vis mažiau tvarūs. Duomenų telkiniai padeda spręsti mastelio, lankstumo ir vieningo saugojimo poreikį, nes leidžia organizacijoms saugoti žalius įvairių šaltinių duomenis, pasiekti juos prireikus ir užtikrinti platų analizės ir įžvalgų spektrą.

Žvelgiant į ateitį, duomenų telkiniai taps svarbia šiuolaikinių duomenų strategijų dalimi, nes organizacijos susiduria su vis didesniais organiškai išaugusių, fragmentuotų duomenų aplinkų iššūkiais, įskaitant kelis atskirus telkinius, perteklines saugojimo sistemas ir nevienodus prieigos modelius. Šios problemos lemia duomenų išsibarstymą, dubliavimą, sudėtingesnį valdymą ir augančias išlaidas, todėl komandoms tampa sunkiau efektyviai rasti, pasitikėti ir naudoti duomenis.

„Fabric“ šiuos iššūkius sprendžia su „OneLake“ – vieningu, kelių debesų duomenų telkiniu, integruotu į platformą. „OneLake“ veikia kaip „OneDrive for Data“, visapusiškai valdomas, programinės įrangos kaip paslaugos (SaaS) sprendimas, panaikinantis poreikį kurti ir prižiūrėti atskirą duomenų telkinio infrastruktūrą. Tai yra vieningas, visos organizacijos mastu naudojamas pamatas duomenims atrasti, saugoti ir bendram darbui su jais atlikti visose verslo srityse ir debesies aplinkose. Šis atviras, į duomenų telkinį orientuotas požiūris mažina dubliavimą, stiprina valdymą ir leidžia komandoms dirbti su tais pačiais duomenimis – taip gerinamas bendradarbiavimas, spartinamos įžvalgos ir priimami išmanesni, DI paremti sprendimai.

Sujungdama duomenų saugojimą, priėmimą, analizę ir valdymą į vieną bendrą sistemą, „Microsoft Fabric“ (su „OneLake“ centre) padeda organizacijoms greičiau pereiti nuo neapdorotų duomenų prie įžvalgų. Tai supaprastina architektūrą, sumažina veiklos trintį ir padeda lengviau kurti keičiamo dydžio, ateities poreikiams pritaikytas duomenų sistemas.

Norėdami gauti esminių įžvalgų apie besikeičiančią duomenų ekosistemą, patyrinėkite Duomenų bazinių žinių centrą.