Microsoft Fabric
Jezero podatkov je centralizirana shramba, ustvarjena za shranjevanje ogromnih količin strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov v kateremkoli obsegu. Za razliko od tradicionalnih zbirk podatkov ali podatkovnih skladišč lahko jezero podatkov hrani neobdelane podatke v njihovi izvorni obliki zapisa, dokler niso' potrebni za analizo. Ta prilagodljivost predstavlja močno osnovo za sodobno analitiko, strojno učenje in poslovno obveščanje.
Jezera podatkov podpirajo zbiranje podatkov iz širokega nabora virov – aplikacij za velika podjetja, družbenih omrežij, naprav interneta stvari (IoT) in drugih. Ko so podatki shranjeni, jih je mogoče raziskovati in preoblikovati z različnimi orodji, od osnovnih poizvedb do napredne analitike s pomočjo UI.
Ena od značilnih lastnosti jezera podatkov je pristop sheme ob branju. Za razliko od podatkovnih skladišč, ki uporabijo shemo oz. strukturo, ki določa, kako so podatki organizirani, ob zapisovanju podatkov (shema ob pisanju), jezera podatkov uporabo sheme odložijo do trenutka branja podatkov. To pomeni, da se struktura podatkov interpretira šele, ko je to potrebno, kar ekipam omogoča večjo prilagodljivost pri pripravi in analizi podatkov.
Sodobna jezera podatkov so pogosto zgrajena na infrastrukturi v oblaku, ki ponuja elastično skalabilnost ter integrirane storitve za sprejemanje podatkov, obdelavo in varnost. Podpirajo odprte podatkovne oblike, kot so Parquet, ORC, Avro in JSON, ki promovirajo interoperabilnost med različnimi sistemi in orodji za analitiko.
V Microsoft Fabric je OneLake enotno jezero podatkov, ki služi kot centralizirana plast shranjevanja in podpira vse podatkovne izkušnje. Skupaj ta celovita podatkovna platforma poenoti upravljanje podatkov in analitiko ter zagotavlja enoten vir podatkovne resnice. Ne glede na to, ali podatke sprejemate prek rešitve Fabric Data Factory, jih preoblikujete z rešitvijo Fabric Data Engineering ali jih upodabljate v storitvi Power BI, se vse povezuje z enotno podatkovno osnovo. Skupno, odprto jezero podatkov za celotno organizacijo poenostavi upravljanje, izboljša sodelovanje in podpira resnično podatkovno usmerjeno kulturo.
Organizacije ustvarjajo ogromne količine podatkov, ki jih morajo shranjevati in uporabljati. Jezera podatkov zadostijo tej potrebi z zagotavljanjem razširljivega in stroškovno učinkovitega načina za obdelavo raznolikih vrst podatkov in virov – brez potrebe po takojšnji strukturi ali transformaciji.
Tukaj so ključni razlogi, zakaj so jezera podatkov tako uveljavljena:
Ker jezera podatkov omogočajo širok dostop do raznolikih podatkov, podpirajo pristop sheme ob branju in se prilagodijo za obravnavanje velikih delovnih obremenitev, so idealna za spodbujanje inovacij na področju UI, strojnega učenja in sprotne analitike.
Jezera podatkov pomagajo odpraviti razdrobljenost podatkov s centralizacijo prostora za shranjevanje po oddelkih in sistemih, kar ekipam omogoča odločanje na podlagi prejetih informacij ter delo z enotno različico podatkovne resnice. Učinkovite prakse upravljanja podatkov zagotavljajo, da ti centralizirani podatki ostanejo varni, skladni in zaupanja vredni.
Microsoft Fabric razširja te prednosti z integracijo orodij za analitiko, zbirk podatkov in orodij za upodabljanje, zgrajenih na OneLake. Ekipe lahko gradijo modele, ustvarjajo poročila in avtomatizirajo cevovode, ne da bi morale upravljati ločene sisteme. Ta enoten pristop pospešuje razvoj in zmanjšuje stroške, hkrati pa spodbuja dosledno varnost in skladnost s predpisi.
Jezera podatkov se uporabljajo v različnih panogah za poenotenje podatkov in njihovo večjo dostopnost za sprejemanje odločitev, analitiko in inovacije. Njihova prilagodljivost jih naredi primerne tako za operativne kot strateške primere uporabe.
Pogosti primeri so:
Kakšna je razlika med jezerom podatkov in podatkovnim skladiščem? In kdaj je primerno uporabiti enega ali drugega?
Čeprav sta jezero podatkov in podatkovno skladišče podobna v tem, da oba shranjujeta in obdelujeta podatke, ima vsako svoje posebnosti in zato tudi svoje primere uporabe. Zato velika podjetja pogosto uporabljajo oboje kot del širšega analitičnega ekosistema. Skupaj tvorita varen, celovit sistem za shranjevanje, obdelavo in hitrejše pridobivanje vpogledov.
Jezero podatkov zajema tako relacijske kot nerelacijske podatke iz različnih virov – poslovnih aplikacij, mobilnih aplikacij, naprav interneta stvari (IoT), družbenih omrežij ali pretočnih vsebin – brez potrebe po določitvi strukture ali sheme podatkov, dokler ti niso prebrani. Posledično lahko jezera podatkov hranijo širok nabor vrst podatkov, od strukturiranih do polstrukturiranih in nestrukturiranih, v kateremkoli obsegu. Njihova prilagodljiva in razširljiva narava jih naredi ključne za izvajanje zahtevnih oblik analize podatkov z uporabo orodij za obdelavo. Razumevanje podatkovnega toka med sistemi je ključno za učinkovito obdelavo in analizo podatkov.
Po drugi strani pa je podatkovno skladišče po naravi relacijsko. Struktura oz. shema je modelirana ali vnaprej določena glede na poslovne in produktne zahteve ter je pripravljena, usklajena in optimizirana za operacije poizvedb SQL. Medtem ko jezero podatkov hrani podatke vseh vrst struktur, vključno s surovimi in neobdelanimi podatki, podatkovno skladišče shranjuje podatke, ki so bili obdelani in preoblikovani z določenim namenom. Zaradi tega so podatkovna skladišča idealna za ustvarjanje standardiziranih poročil poslovnega obveščanja ali za podporo operativnim primerom uporabe z dobro definiranimi podatkovnimi modeli.
Skladiščno jezero podatkov združuje elemente obeh arhitektur. Uporablja prilagodljivo shranjevanje jezer podatkov in dodaja funkcije upravljanja podatkov, ki jih običajno najdemo v podatkovnih skladiščih, kot so transakcije, uveljavljanje sheme in optimizacije učinkovitosti delovanja za poizvedovalne delovne obremenitve. Ta hibridni pristop omogoča analitične in strojno-učne poteke dela na surovih in strukturiranih podatkih, ne da bi bilo treba podatke med sistemi premikati ali podvajati.
Fabric uporablja model skladiščnega jezera podatkov, zgrajenega na OneLake – enotnem jezeru podatkov, ki služi kot temeljna plast shranjevanja za vse podatkovne delovne obremenitve v platformi Fabric. Ta arhitektura vam omogoča gradnjo skladiščnih jezer podatkov, podatkovnih skladišč in podatkovnih baz neposredno na vaših podatkih v rešitvi OneLake. S podporo odprtih podatkovnih oblik in zagotavljanjem skupne podatkovne osnove je mogoče podatke sprejeti, preoblikovati in analizirati v enotnem, integriranem okolju platforme Fabric. Ta večplastni pristop zagotavlja, da lahko ekipe dostopajo do pravih podatkov in delajo z njimi – bodisi za raziskovalno analizo, operativno poročanje ali napredne rešitve UI – brez potrebe po njihovem premikanju ali podvajanju.
Ker podatki še naprej rastejo tako po količini kot po raznolikosti, tradicionalni pristopi k shranjevanju in analitiki podatkov postajajo vse manj vzdržni. Jezera podatkov rešujejo potrebo po razširljivih, prilagodljivih in enotnih rešitvah za shranjevanje, saj organizacijam omogočajo shranjevanje neobdelanih podatkov iz različnih virov, dostop do njih na zahtevo ter podpirajo širok nabor analitike in vpogledov.
V prihodnje bodo jezera podatkov postala osrednja komponenta sodobnih podatkovnih strategij, saj se organizacije soočajo z vse večjimi izzivi organsko nastalih, razdrobljenih podatkovnih okolij – vključno z več izoliranimi jezeri, redundantnimi sistemi shranjevanja in nedoslednimi modeli dostopa. Te težave vodijo v razpršenost podatkov, podvajanje, zapletenost upravljanja in naraščajoče stroške, zaradi česar ekipe težko učinkovito najdejo, zaupajo in uporabljajo podatke.
Fabric te izzive rešuje z rešitvijo OneLake, enotnim, večoblačnim jezerom podatkov, vgrajenim v platformo. OneLake deluje kot »OneDrive za podatke« – popolnoma upravljana rešitev v obliki programske opreme kot storitve (SaaS), ki odpravlja potrebo po vzpostavljanju in vzdrževanju ločene infrastrukture jezer podatkov. Deluje kot enotna osnova v celotni organizaciji za odkrivanje, shranjevanje in sodelovanje pri podatkih v vseh poslovnih domenah in okoljih v oblaku. Ta odprt pristop, ki temelji na jezerih, zmanjšuje podvajanje, izboljšuje upravljanje in omogoča ekipam delo z istimi podatki – kar podpira boljše sodelovanje, hitrejše vpoglede in pametnejše odločitve, ki uporabljajo UI.
Z integracijo prostora za shranjevanje, sprejemanjem, analitiko in upravljanjem pod eno streho Microsoft Fabric – z OneLake v svojem jedru – organizacijam pomaga hitreje preiti od neobdelanih podatkov do vpogledov. Poenostavlja arhitekturo, zmanjšuje operativne zaplete in olajša gradnjo razširljivih, na prihodnost pripravljenih podatkovnih sistemov.
Za temeljne smernice o razvijajočem se podatkovnem ekosistemu raziščite Središče podatkovnih osnov.
Spremljajte Microsoft Fabric