AI- és elemzési adatok – Útmutató a szervezet adatstratégiája beállításához

Adatcél: Minden szervezet azt szeretné, hogy adatai magabiztos üzleti döntéseket hozzanak. Az adatoknak megbízhatónak, könnyen újrafelhasználhatónak kell lenniük az elemzéshez és az AI-hoz, és alapértelmezés szerint biztonságosnak kell lenniük. Adatkérdés: A legtöbb szervezet számára ezt a célt nehéz elérni. Az adatok szétterjednek a rendszerekben és a csapatokban. A szabványok eltérőek. A szabályozás inkonzisztens. Ezek a problémák megnehezítik az elemzések és az AI magabiztos használatát.

Adat megoldás: Számos szervezet az adatplatform és a Microsoft Fabric egyesítése révén kezeli ezt a kihívást. Fabric lehetővé teszi, hogy a csapatok megbízható adattermékeket hozzanak létre, amelyek szabályozhatók és biztonságosan használhatók az elemzésekhez és a mesterséges intelligenciához a szervezetben (lásd az 1. ábrát). Ez az útmutató biztosítja a döntéshozók számára azt a keretrendszert, amellyel ezt a váltást el kell végezniük, és egységes adatalapozást kell létrehozniuk.

1. ábra: Egyesített adatplatform AI-hoz és elemzésekhez.

Miért egy egységes adatplatform a Fabric-kel?

A legtöbb üzleti és technológiai vezető tisztában van a töredezett adatok költségével. Ami gyakran visszatartja őket, az az a meggyőződés, hogy a javítás nagy, kockázatos migrálást igényel. Microsoft Fabric más megközelítést alkalmaz, és megszakítás nélkül nyújt értéket. A következő fő előnyöket nyújtják:

• Minimális üzleti fennakadás: A szövet virtualizáció (gyorsítópályák) és szelektív replikáció segítségével csatlakozik a meglévő rendszerekhez. A Teams az aktuális műveletek megszakítása nélkül egyesítheti az adatokhoz való hozzáférést.

• Built-in governance: Fabric egyetlen platformon hozza létre az adatelemzést, az elemzést és a BI-t. A biztonsági és szabályozási szabályzatok egyszer vannak definiálva, és következetesen vannak alkalmazva, ahelyett, hogy több eszközre eltérően lettek létrehozva és kényszerítve.

• A mesterséges intelligenciához és az elemzéshez használható megoldás: Fabric lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy újrafelhasználható, kiváló minőségű adattermékeket készítsenek. Ezek a megbízható termékek felgyorsítják az elemzési és AI-kezdeményezéseket. Fabric IQ segít az adatok egységesítésében és kontextualizálásában. Foundry IQ lehetővé teszi a Microsoft Öntödei ügynökszoftverek számára, hogy a szabályozott, megbízható adatokat értelmezzék.

Milyen szintű befektetésre van szükség?

Az adatplatform egységesítése képességbeli befektetés, nem pedig minden rendszer nagykereskedelmi cseréje. A cél a meglévő adatrendszerek használata és egy olyan közös alap létrehozása, amely idővel növekedhet. A főbb költségtényezők a következők:

• Microsoft Fabric költségtényezők: Elsődleges tényezők tartalmazzák (lásd a 2. ábrát):

  • Compute: A létrehozott számítási kapacitás (Fabric kapacitások).

  • Tároló: A OneLake-ben használt tárterület.

  • Replikáció: Az Ön által végzett adatreplikáció (tükrözés).

  • Power BI: Győződjön meg arról, hogy a felhasználók rendelkeznek elegendő Microsoft Fabric kapacitással, amely magában foglalja Power BI hozzáférést, vagy külön Power BI licenses, a licencelési útmutatóban foglalt módon.

    2. ábra: A Microsoft Fabric képességei, amelyek adatból üzleti értéket teremtenek.

• Microsoft Purview költségtényezők: Egységes adatszabályozás és -megfelelőség Microsoft Purview használata. A Purview központosított adatkatalógust, adatbesorolást és szabályzatkényszerítést biztosít a teljes adattulajdonban. Az adatok lehetnek a OneLake-ben, az Azure-ben, helyszíni, külső SaaS vagy más felhőplatformokon. A Purview fő költségtényezői közé tartoznakaz előfizetés-alapú licencelés és a használatalapú képességek. Állítson össze költségvetést a folyamatos licenceléshez, valamint a Purview által kezelt adatok és szolgáltatások mennyiségéhez.

• Azure költségtényezők: Azure-előfizetések használatával üzemeltetheti Fabric számítást (kapacitásokat) és a Microsoft Purview-fiókját. Az Azure előfizetések nem járnak többletköltséggel. Ha más Azure szolgáltatásokat, például Azure Databricks vagy Azure Machine Learning integrál az egyesített platformba, ne feledje, hogy ezek a szolgáltatások saját díjszabási modellekkel rendelkeznek. Tervezze meg ezeket a költségeket. Lásd a Azure Databricks és Azure Machine Learning.

Mennyi ideig tart, amíg meg nem jelenik az érték?

Microsoft Fabric úgy lett kialakítva, hogy gyorsan értéket teremtsen. Az értékhez szükséges idő rövid, mert az egyesítés nem függ a teljes migrálástól. A Teams nagy értékű adattermékek kis halmazával kezdheti a szolgáltatásokat. Minden lépés értékeket ad hozzá a kockázat korlátozása mellett. A gyakorlatban számos szervezet heteken belül megtekinti a kezdeti elemzések vagy AI-forgatókönyvek értékét. Ahogy a Fabric az adattermékek, az elemzések és a mesterséges intelligencia standard alapjává válik, az újrafelhasználás és a konzisztens szabványok által az érték növekszik a szervezetben.

Hogyan egyesítheti az adatplatformot?

Microsoft felhőadaptálási keretrendszer egy négylépéses keretrendszert vázol fel az adatplatform egységesítéséhez. A folyamat magában foglalja az adatstratégia tervezését és rendszerezését. Az architektúra döntéseit ismerteti. Emellett segít a szabályozási és biztonsági alapkonfigurációk meghatározásában, valamint a működési szabványok meghatározásában.

1. Szervezeti felkészültség. Határozza meg az adatstratégiát, és hozzon létre adattulajdont és tartományokat. Annak tisztázása, hogy az adatok hogyan hoznak létre üzleti értéket, és ki felelős az adatokért. Lásd : Szervezeti felkészültség.

2. Építészet: Adja meg az adatplatform egységesítéséhez szükséges technológiát. Állítsa be a Microsoft Fabric és a szükséges környezeteket az Azure-ban. Lásd : Architektúra.

3. Irányítási és biztonsági alapértékek: A Microsoft Purview használatával központi láthatóságot és irányítást érhet el az adatvagyonban. A kezdetektől fogva biztonsági és megfelelőségi alapkonfigurációkat hozhat létre a Fabric architektúrában. Lásd a szabályozási és biztonsági alapkonfigurációkat.

4. Működési szabványok. Konzisztens folyamatok definiálása nyers adatok betöltéséhez, adattermékek létrehozásához és életciklusuk kezeléséhez. Az adattermékek közzétételének, biztonságának és felhasználásának megállapítása a szervezetben. Lásd az üzemeltetési szabványokat.

Az alábbi lépések végrehajtásával strukturált módon egyesítheti az adatplatformot. Ha nem tudja, hol kezdje, az alábbi döntési fával útmutatást talál.

Döntési fa az adatplatform egységesítéséhez

A folyamat igen-or-no kérdések sorozatát kérdezi fel. Minden "Igen" konkrét útmutatáshoz vezet. Az első kérdés azt kérdezi, hogy a szervezetnek segítségre van-e szüksége az adatprioritások megértéséhez vagy a készségek fejlesztéséhez, hogy több értéket szerezzen az adatokból. Ha igen, az útmutató az, hogy felkészítse az embereket szerepkörök, képzések és felkészültségi tevékenységek révén. A második kérdés azt kérdezi, hogy a szervezetnek egységes módon kell-e hozzáférnie az adatokhoz a felhőkben és számítási feladatokban az elemzés és az AI támogatásához. Ha igen, az útmutató a Microsoft Fabric egységes adatplatformként való használata. A harmadik kérdés azt kérdezi, hogy a szervezetnek segítségre van-e szüksége ahhoz, hogy a működési adatokat üzleti értékké alakítsa, vagy biztonságosan betápláljon adatokat AI-rendszerekbe, például Microsoft Foundrybe. Ha igen, az útmutatás arra utal, hogy integrálja az Azure szolgáltatásokat a Fabric rendszerrel. Negyedik kérdés azt kérdezi, hogy a szervezetnek segítségre van-e szüksége az adatokhoz való hozzáférés szabályozásához vagy az adatok következetes védelméhez. Ha igen, az útmutató az irányítási és biztonsági alapkonfigurációk beállítása Microsoft Purview és a kapcsolódó vezérlők használatával. Ötödik kérdés, hogy a szervezetnek segítségre van-e szüksége a konzisztens szervezeti szabványok meghatározásához az adattermékek elemzéshez és mesterséges intelligenciához való feldolgozásához, biztonságossá tételéhez és felhasználásához. Ha igen, az útmutató az adattermékekre, a biztonságra és az életciklus-felügyeletre vonatkozó üzemeltetési szabványok beállítása. A folyamat az egységes adatplatform és szabványok bevezetése után az AI és AI-ügynökök alkalmazására mutat.

3. ábra Microsoft döntési fája az adatplatform egységesítéséhez.

Következő lépés

A következő szakaszokban minden lépésnél útmutatást, ellenőrzőlistákat, ajánlott eljárásokat, döntési útmutatókat és kompromisszumokat talál. Az útmutató olyan vezetőknek és döntéshozóknak szól, akik felügyelik a szervezeti stratégiát és a szabályozást.

Szervezeti felkészültség

Kulcskifejezések

Kulcskifejezés	Definition
Adat-elemzés	Az adatokból a döntéshozatal támogatásához szükséges elemzések létrehozásának gyakorlata. Irányítópultokat, jelentéseket és vizualizációkat tartalmaz, például Power BI.
AI	Olyan rendszerek, amelyek adatokat használnak bemenetként az üzleti funkciókat automatizáló modellekbe. Ebbe a kategóriába tartoznak a hagyományos gépi tanulási modellek (prediktív) és a generatív AI-modellek.
Adattermék	Az üzleti szempontból értékes formában lévő adatok, például adathalmazok, táblák, funkciókészletek vagy AI-betanítási adatok.
Adattartomány	Az adattermékek, például az üzleti egységek (HR, marketing, pénzügy, értékesítés, üzemeltetés) és a terméksorok (1. termék, 2. termék) felelősségi és tulajdonjogi határa.
Adatkezelési fogadózóna	Egy (egy vagy több Azure előfizetésből álló) környezet adatkezelési erőforrásokhoz, például Microsoft Purview fiókokhoz és Fabric kapacitásokhoz.
Adatfogadó-terület	Egy (egy vagy több Azure előfizetésből álló) környezet adatokhoz és AI/ML-erőforrásokhoz, például Azure Databricks, Azure Data Lake Storage és Azure Machine Learning.