Що таке сховище озера даних?

Масштабованість і гнучкість у керуванні даними

Сховища озер даних можуть легко масштабуватися, щоб умістити великі обсяги різних типів даних, надаючи бізнесу можливість адаптуватися до зміни ландшафту даних.

Озеро даних OneLake у Microsoft Fabric – це відкрите озеро даних, яке може безмежно масштабуватися, приймати структуровані й неструктуровані дані, а також обробляти масиви даних та оптимізувати продуктивність у різних аналітичних системах.

У сховищах озер даних передбачені надійні заходи безпеки для захисту конфіденційних даних. Наприклад, озеро даних OneLake використовує передові інструменти захисту й керування, щоб забезпечити якість даних вашої організації та гарантувати, що лише довірені люди матимуть право на доступ до них. Це допоможе вашій організації дотримуватися галузевих норм і захищатися від несанкціонованого доступу.

Завдяки економічно ефективному хмарному сховищу й оптимізованій обробці даних сховища озер даних пропонують доступне рішення для зберігання та аналізу великих обсягів даних, як структурованих, так і неструктурованих. Microsoft Fabric додатково знижує витрати, надаючи єдиний пул місткості та зберігання, який можна використовувати для кожного робочого процесу.

Надаючи науковцям та аналітикам можливість проводити аналіз потокових даних в режимі реального часу, сховища озер даних дають організаціям змогу швидко й завчасно реагувати на зміни умов. Такі процеси, як Аналітика Fabric у режимі реального часу, можуть приймати й перетворювати потокові дані, виконувати запити в режимі реального часу та ініціювати дії у відповідь.

Архітектура сховища озера даних складається з кількох основних компонентів, які працюють разом, щоб створити єдину систему керування та аналізу даних. Нижче наведено докладний розгляд кожної складової:

1. Поглинання. Шар поглинання відповідає за збирання даних із різних джерел, зокрема з бази даних, програм, пристроїв Інтернету речей (IoT) і зовнішніх API: як у пакетному режимі, так і в режимі реального часу. Фабрика даних у Microsoft Fabric дає змогу впровадити потоки даних і конвеєри для поглинання, підготовки й перетворення даних із багатьох джерел. Цей шар забезпечує наявність усіх відповідних даних (структурованих, напівструктурованих і неструктурованих) для аналізу, надаючи всебічний огляд ландшафту організації.

2. Зберігання. Шар зберігання є основою сховища озера даних, де обробляються великі обсяги сирих даних за допомогою масштабованих та економічно ефективних рішень. Цей шар дає змогу зберігати дані у форматі RAW, враховуючи різні типи даних, як-от текст, зображення та відео, усуваючи потребу в жорстких схемах, щоб дані могли бути більш масштабованими.

3. Метадані. Шар метаданих каталогізує дані як активи й зберігає інформацію про схему, що забезпечує якість даних для ефективного запиту. Команди можуть зрозуміти контекст і структуру даних, з якими вони працюють, і в результаті матимуть більш ефективну аналітику.

4. API. Шар API надає інтерфейс, який використовують розробники, науковці та аналітики для доступу до даних і взаємодії з ними. Цей шар є вкрай важливим, оскільки він дозволяє різним програмам і користувачам працювати з даними, не маючи глибоких технічних знань про основну архітектуру.

5. Споживання. Шар споживання пропонує інструменти й платформи, які надають кожному користувачу можливість аналізувати та візуалізувати дані. До нього входять інструменти бізнес-аналітики (BI), як-от Power BI, а також робочі процеси обробки даних і машинного навчання, як-от обробка й аналіз даних у Microsoft Fabric, які використовують дані, що зберігаються в озері. Шар споживання перетворює сирі дані на дієві аналітичні висновки, надаючи зацікавленим сторонам в організації змогу ухвалювати рішення на основі даних.

Незалежно від того, чи переносите ви свої дані, чи налаштовуєте абсолютно нове рішення, упровадження сховища озера даних передбачає кілька важливих етапів. Нижче наведено покроковий огляд процесу, зокрема такі основні аспекти:

1. Оцінювання ландшафту. Спочатку вам потрібно буде визначити всі ваші існуючі джерела даних, зокрема бази даних, програми й зовнішні канали. Щоб зрозуміти вимоги до зберігання, вам потрібно буде класифікувати дані в цих джерелах як структуровані, напівструктуровані або неструктуровані.

2. Визначення вимог і цілей. Далі важливо чітко окреслити свої цілі, що допоможе вам визначити свої потреби на основі очікуваного обсягу даних і його зростання. Щоб захистити свої конфіденційні дані, вам також потрібно буде визначити вимоги щодо відповідності, яких ви дотримуватиметеся.

3. Вибір технологічного стека. Виберіть рішення для хмарного або локального сховища, яке відповідає вашим потребам в озері даних, а потім оцініть параметри обробки й аналізу даних. Вам також потрібно вибрати інструменти для каталогізації, керування та відстеження походження даних.

4. Розробка стратегії перенесення даних. Щоб мінімізувати перешкоди під час розробки стратегії перенесення даних, вам потрібно скласти план поетапного перенесення, починаючи з менш важливих даних. Вам слід оцінити якість даних, визначити завдання з очищення або перетворення та запровадити стратегії резервного копіювання для забезпечення цілісності даних.

5. Створення конвеєрів. Після розробки стратегії перенесення даних настав час налаштувати процеси для поглинання даних за допомогою API як у пакетному режимі, так і в режимі реального часу. Можна розглянути можливість запровадження інструментів автоматизації, як-от Microsoft Power Automate, щоб ще більше спростити процес поглинання даних і зменшити втручання вручну.

6. Налаштування керування сховищем. Налаштування системи зберігання потрібно виконувати відповідно до структури, визначеної для кожного типу даних. Вам слід запровадити методи керування метаданими, щоб забезпечити їх виявлення, а також надати дозволи на доступ і визначити протоколи безпеки для захисту даних.

7. Створення аналітичної структури. На цьому етапі вам потрібно буде підключити інструменти бізнес-аналітики для створення звітів і візуалізації, наприклад, Power BI. Вам також потрібно забезпечити розробників необхідними структурами, інструментами й точками доступу для машинного навчання та розширеної аналітики.

8. Моніторинг, оптимізація та ітерація. Після завершення етапу впровадження потрібно буде регулярно оцінювати продуктивність, можливості зберігання та обробки, використовуючи функціональність наскрізного моніторингу, як у Microsoft Fabric. Вам також може знадобитися запровадження механізмів зворотного зв’язку з користувачами, щоб визначити області для вдосконалення та оптимізації.

Провідні міжнародні організації застосовують архітектури сховищ озер даних для оптимізації використання своїх даних, прискорення ухвалення рішень і стимулювання інновацій у всіх операціях. Нижче наведено кілька вартих вашої уваги прикладів успішного впровадження:

1. Єдине джерело перевіреної інформації
Нідерландська компанія Flora Food Group, що постачає продукти харчування, прагнула об’єднати кілька аналітичних інструментів у єдину ефективнішу платформу. Отже, вони звернули увагу на Microsoft Fabric, щоб об’єднати в одне рішення свою звітність,технічні дані, обробку, аналіз даних і канали безпеки. З’єднавши всі потоки даних, компанія змогла спростити архітектуру своєї платформи, зменшити витрати й своєчасно надавати своїм клієнтам докладніші аналітичні дані, що, в свою чергу, покращило обслуговування та задоволеність клієнтів.

2. Розширена аналітика та машинне навчання
Мельбурнський аеропорт, другий за завантаженістю аеропорт в Австралії, потребував оновлення своїх можливостей в аналітиці даних для підвищення ефективності роботи й покращення взаємодії з пасажирами. Після впровадження рішення Microsoft Fabric організація змогла консолідувати дані із широкого кола джерел, зокрема із систем паркування, збуту й операційної діяльності аеропорту, а також розширити доступ до аналітичних даних для фахівців технічного й нетехнічного профілю. У результаті аеропорт отримав 30% підвищення ефективності всіх операцій, пов'язаних із даними.

3. ШІ та глибоке навчання
Компанія Avanade, що впроваджує цифрові інновації, прагнула покращити процеси стратегічного прийняття рішень у своїй організації, використовуючи технології штучного інтелекту. Об’єднавши своє середовище даних із Fabric і навчивши понад 10 000 працівників аналітиці даних, Avanade заклала основу для легшого впровадження штучного інтелекту. Користувачі змогли використовувати отримані навички для розробки індивідуальних рішень на базі штучного інтелекту, зокрема різних інформаційних панелей, створених на основі природної мови й Copilot у Power BI.

4. Аналітика в режимі реального часу
Dener Motorsport, провідний організатор чемпіонату Porsche Carrera Cup Brasil, отримав завдання надати інженерам і постійним клієнтам всебічні, актуальні дані про експлуатаційні якості автомобілів та їх ремонт. Упровадивши Fabric і реалізувавши його функції аналітики в режимі реального часу, зберігання та звітності, організація змогла краще забезпечувати зацікавлені сторони дієвими й актуальними аналітичними даними. Під час проведення останньої гонки інженери навіть змогли виявити несправний двигун у гоночному автомобілі Porsche, що спонукало їх зняти автомобіль зі змагання в інтересах безпеки.