Einführung einer einheitlichen Datenplattform

Dieser Artikel bietet einen Überblick für Führungskräfte über eine einheitliche Datenplattform und beantwortet die wichtigsten Fragen, die Entscheidungsträger klären müssen, um eine fundierte Einführungsentscheidung zu treffen.

Jede Organisation möchte, dass ihre Daten als Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen dienen. Daten müssen vertrauenswürdig sein, für Analysen und KI einfach wiederverwenden und standardmäßig sicher sein. Für die meisten Organisationen ist dieses Ziel schwer zu erreichen. Daten werden auf Systeme und Teams verteilt. Die Standards variieren. Governance ist inkonsistent. Diese Probleme erschweren die Verwendung von Analysen und KI mit Vertrauen.

Viele Organisationen bewältigen diese Herausforderung, indem sie ihre Datenplattform mit Microsoft Fabric vereinheitlichen. Fabric ermöglicht Teams, vertrauenswürdige Datenprodukte zu erstellen, die für Analysen und KI in der gesamten Organisation verwaltet und sicher verwendet werden können. Diese Anleitung bietet Entscheidungsträgern den Rahmen, den sie benötigen, um diese Verschiebung vorzunehmen und eine einheitliche Datengrundlinie einzurichten.

Lösungen und Entscheidungsbaum

Konzeptionell

Konzeptionelle Architektur einer einheitlichen Datenplattform für KI und Analysen.

Entscheidungsstruktur

Der Fluss stellt eine Reihe von Ja-or-no Fragen. Jedes "Ja" führt zu spezifischen Anleitungen. Die erste Frage stellt, ob die Organisation Hilfe beim Verständnis von Datenprioritäten oder beim Erstellen von Fähigkeiten benötigt, um mehr Wert von Daten zu erhalten. Wenn ja, besteht die Anleitung darin, Personen durch Rollen, Schulungen und Bereitschaftsaktivitäten vorzubereiten. Die zweite Frage stellt fest, ob die Organisation eine einheitliche Möglichkeit benötigt, um auf Daten über Clouds und Workloads hinweg zuzugreifen, um Analysen und KI zu unterstützen. Wenn ja, besteht die Anleitung darin, Microsoft Fabric als einheitliche Datenplattform zu verwenden. Die dritte Frage stellt fest, ob die Organisation Hilfe bei der Umwandlung von Betriebsdaten in Geschäftswert benötigt oder daten sicher in KI-Systeme wie Microsoft Foundry einspeist. Wenn ja, besteht die Anleitung darin, Azure-Dienste in Fabric zu integrieren. Die vierte Frage stellt fest, ob die Organisation Hilfe bei der Steuerung des Zugriffs auf Daten oder bei der konsistenten Sicherung von Daten benötigt. Wenn ja, besteht die Anleitung darin, Governance- und Sicherheitsgrundwerte mithilfe von Microsoft Purview und verwandten Steuerelementen festzulegen. Fünfte Frage stellt fest, ob die Organisation Hilfe bei der Festlegung konsistenter Organisatorischer Standards benötigt, um Datenprodukte für Analysen und KI zu verarbeiten, zu sichern und zu nutzen. Wenn ja, besteht die Anleitung darin, betriebliche Standards für Datenprodukte, Sicherheit und Lebenszyklusverwaltung festzulegen. Der Fluss endet, indem er auf die Einführung von KI und die Einführung von KI-Agents zeigt, sobald die einheitliche Datenplattform und -standards vorhanden sind.

Microsofts Entscheidungsbaum als Orientierungshilfe für Ihre einheitliche Datenplattform.

Warum eine einheitliche Datenplattform?

Die meisten Unternehmens- und Technologieführer verstehen die Kosten für fragmentierte Daten. Was sie oft zurückhält, ist der Glaube, dass es eine große, riskante Migration erfordert. Microsoft Fabric verfolgt einen anderen Ansatz und liefert Wert ohne Unterbrechung. Die wichtigsten Vorteile umfassen Folgendes:

• Minimale Betriebsunterbrechung: Fabric verbindet sich mit vorhandenen Systemen durch Virtualisierung (Abkürzungen) und selektive Replikation (Spiegelung). Teams können den Zugriff auf Daten vereinheitlichen, ohne die aktuellen Vorgänge zu unterbrechen.

• Integrierte Governance: Fabric bringt Data Engineering, Analytics und BI zu einer einzigen Plattform. Sicherheits- und Governancerichtlinien werden einmal definiert und konsistent angewendet, anstatt neu erstellt und in mehreren Tools unterschiedlich erzwungen zu werden.

• Foundation für KI und Analysen: Fabric ermöglicht Es Organisationen, wiederverwendbare, qualitativ hochwertige Datenprodukte zu produzieren. Diese vertrauenswürdigen Produkte beschleunigen Analysen und KI-Initiativen. Fabric IQ hilft, Daten zu vereinheitlichen und zu kontextualisieren. Foundry IQ ermöglicht es den Microsoft Foundry Agents, mit verwalteten, vertrauenswürdigen Daten zu arbeiten.

Welches Investitionsniveau ist erforderlich?

Die Vereinheitlichung der Datenplattform ist eine Investition in die Kapazität und nicht ein vollständiger Ersatz jedes Systems. Ziel ist es, ihre vorhandenen Datensysteme weiterhin zu nutzen und eine gemeinsame Grundlage zu schaffen, die im Laufe der Zeit wachsen kann. Zu den wichtigsten Kostenfaktoren gehören:

• Microsoft Fabric-Kostenfaktoren: Zu den primären Kostenfaktoren gehören (siehe Abbildung 2):

  • Compute: Die von Ihnen erstellte Rechenkapazität (Fabric Kapazitäten).

  • Speicher: Der Speicher, den Sie in OneLake verwenden.

  • Replikation: Die von Ihnen ausgeführte Datenreplikation (Spiegelung).

  • Power BI: Stellen Sie sicher, dass Benutzer entweder über ausreichende Microsoft Fabric-Kapazitäten verfügen, die den Zugang zu Power BI umfassen, oder über separate Power BI Lizenzen, wie in den Lizenzierungsrichtlinien zusammengefasst.

    Abbildung 2. Microsoft Fabric-Funktionen zur Erzeugung von Geschäftswerten aus Daten.

• Microsoft Purview-Kostenfaktoren: Verwenden Sie Microsoft Purview für einheitliche Datengovernance und Compliance. Purview bietet einen zentralen Datenkatalog, eine Datenklassifizierung und Richtliniendurchsetzung für Ihren gesamten Datenbestand. Die Daten können in OneLake, Azure, lokal, SaaS von Drittanbietern oder anderen Cloudplattformen gespeichert werden. Wichtige Purview-Kostenfaktoren sind abonnementbasierte Lizenzierungs - und verbrauchsbasierte Funktionen. Budget sowohl für die laufende Lizenzierung als auch für das Volumen von Daten und Diensten, die Sie mit Purview steuern.

• Azure-Kostenfaktoren: Sie verwenden Azure-Abonnements zum Hosten von Fabric Compute (Kapazitäten) und Ihrem Microsoft Purview-Konto. Es gibt keine zusätzlichen Kosten für Azure-Abonnements. Wenn Sie andere Azure-Dienste wie Azure Databricks oder Azure Machine Learning in Ihre einheitliche Plattform integrieren, denken Sie daran, dass diese Dienste über eigene Preismodelle verfügen. Planen Sie diese Kosten. Siehe Kostenfaktoren für Azure Databricks und Azure Machine Learning.

Wie lange, bis Der Wert angezeigt wird?

Microsoft Fabric ist darauf ausgelegt, schnell Mehrwert zu liefern. Der Zeitraum bis zum Nutzen ist kurz, da die Vereinheitlichung nicht von der vollständigen Migration abhängt. Teams können mit einer kleinen Gruppe von wertvollen Datenprodukten beginnen. Jeder Schritt fügt Wert hinzu, während das Risiko begrenzt wird. In der Praxis sehen viele Organisationen innerhalb von Wochen Wert für anfängliche Analysen oder KI-Szenarien. Da Fabric zum Standardgrundsatz für Datenprodukte, Analysen und KI wird, wächst der Wert durch Wiederverwendung und konsistente Standards in der gesamten Organisation.

Wie erstellen Sie eine einheitliche Datenplattform?

Das Microsoft Cloud Adoption Framework beschreibt ein vierstufiges Framework zur Vereinheitlichung Ihrer Datenplattform. Der Prozess umfasst die Planung und Organisation Ihrer Datenstrategie. Es deckt Architekturentscheidungen ab. Es unterstützt Sie auch bei der Festlegung von Governance- und Sicherheitsrichtlinien sowie bei der Definition von betrieblichen Standards.

1. Planung: Erfahren Sie, wie Sie die Verantwortlichkeit für Daten einrichten und die Ressourcen priorisieren, die zum Erstellen und Erhalten wertvoller Datenprodukte erforderlich sind.

2. Architektur: Erfahren Sie, wie Sie eine einheitliche Datenplattformarchitektur über Azure, Microsoft Fabric und Microsoft Purview hinweg entwerfen.

3. Datengovernance: Erfahren Sie, wie Sie organisationsweite Governance- und Sicherheitsanforderungen für Daten in Ihrer gesamten Datenlandschaft einrichten.

4. Fabric Governance: Erfahren Sie, wie Sie Microsoft Fabric steuern, damit Datendomänen innerhalb organisationsweiter Anforderungen sicher und zuverlässig funktionieren können.

5. Operative Standards: Erfahren Sie, wie Sie einheitliche Standards für die Erstellung und Verwendung von vertrauenswürdigen Datenprodukten in Ihrer Organisation festlegen.

Nächster Schritt

Planung einer einheitlichen Datenplattform