Adozione di una piattaforma dati unificata

Questo articolo offre una panoramica generale di una piattaforma dati unificata e risponde alle domande chiave di cui i decisori hanno bisogno per prendere una decisione di adozione informata.

Ogni organizzazione vuole che i propri dati guidano decisioni aziendali sicure. I dati devono essere attendibili, facili da riutilizzare per l'analisi e l'intelligenza artificiale e proteggere per impostazione predefinita. Per la maggior parte delle organizzazioni, questo obiettivo è difficile da raggiungere. I dati sono distribuiti tra sistemi e team. Gli standard variano. La governance è incoerente. Questi problemi rendono difficile l'uso dell'analisi e dell'intelligenza artificiale con fiducia.

Molte organizzazioni stanno affrontando questa sfida unificando la piattaforma dati con Microsoft Fabric. Fabric consente ai team di creare prodotti di dati attendibili che possono essere regolati e usati in modo sicuro per l'analisi e l'intelligenza artificiale nell'intera organizzazione. Queste linee guida forniscono ai decision maker il framework che devono apportare tale cambiamento e stabilire una base dati unificata.

Soluzioni e albero delle decisioni

Concettuale

Architettura concettuale di una piattaforma dati unificata per intelligenza artificiale e analisi.

Albero delle decisioni

Il flusso pone una serie di domande a cui rispondere con sì o no. Ogni "Sì" porta a indicazioni specifiche. La prima domanda chiede se l'organizzazione deve aiutare a comprendere le priorità dei dati o a sviluppare competenze per ottenere più valore dai dati. In caso affermativo, la guida è di preparare le persone tramite ruoli, formazione e attività di prontezza. La seconda domanda chiede se l'organizzazione necessita di un modo unificato per accedere ai dati tra cloud e carichi di lavoro per supportare l'analisi e l'intelligenza artificiale. In caso affermativo, la raccomandazione è usare Microsoft Fabric come piattaforma dati unificata. La terza domanda chiede se l'organizzazione deve aiutare a trasformare i dati operativi in valore aziendale o a inserire in modo sicuro i dati in sistemi di IA, ad esempio Microsoft Foundry. In caso affermativo, l'indicazione è di integrare i servizi di Azure con Fabric. La quarta domanda chiede se l'organizzazione deve aiutare a controllare l'accesso ai dati o a proteggere i dati in modo coerente. In caso affermativo, la guida è di definire le baseline di governance e sicurezza utilizzando Microsoft Purview e i controlli correlati. La quinta domanda chiede se l'organizzazione deve aiutare a definire standard organizzativi coerenti per elaborare, proteggere e utilizzare i prodotti dati per l'analisi e l'intelligenza artificiale. In caso affermativo, la guida è di impostare standard operativi per i prodotti di dati, la sicurezza e la gestione del ciclo di vita. Il flusso termina puntando all'adozione dell'IA e all'adozione di agenti di intelligenza artificiale una volta che sono stati applicati gli standard e la piattaforma dati unificata.

L'albero decisionale di Microsoft per orientarsi nella piattaforma dati unificata.

Perché una piattaforma dati unificata?

La maggior parte dei leader aziendali e tecnologici comprende il costo dei dati frammentati. Ciò che spesso li tiene indietro è la convinzione che la correzione richiede migrazioni rischiose di grandi dimensioni. Microsoft Fabric adotta un approccio diverso e offre valore senza interruzioni. I vantaggi principali includono:

• Interruzione minima dell'attività: Il fabric si connette ai sistemi esistenti usando la virtualizzazione (scorciatoie) e il mirroring (replica selettiva). Teams può unificare l'accesso ai dati senza interrompere le operazioni correnti.

• Governance predefinita: Fabric offre la progettazione dei dati, l'analisi e la business intelligence in un'unica piattaforma. I criteri di sicurezza e governance vengono definiti una volta e applicati in modo coerente, invece di essere ricreati e applicati in modo diverso tra più strumenti.

• Fondazione per l'intelligenza artificiale e l'analisi: Fabric consente alle organizzazioni di produrre prodotti di dati riutilizzabili e di alta qualità. Questi prodotti attendibili velocizzano le iniziative di analisi e intelligenza artificiale. Fabric IQ consente di unificare e contestualizzare i dati. Foundry IQ consente agli agenti di Microsoft Foundry di ragionare sui dati attendibili e regolamentati.

Quale livello di investimento è necessario?

Unificare la piattaforma dati è un investimento in capacità, non una sostituzione all'ingrosso di ogni sistema. L'obiettivo è quello di continuare a usare i sistemi dati esistenti e di creare una base condivisa che può crescere nel tempo. I fattori chiave dei costi includono:

• Fattori di costo di Microsoft Fabric: I fattori di costo principali includono (vedere la figura 2):

  • Compute: Capacità di calcolo creata (capacità di Fabric).

  • Archiviazione: Archiviazione usata in OneLake.

  • Replica: Replica dei dati eseguita (mirroring).

  • Power BI: Assicurarsi che gli utenti dispongano di sufficiente capacità Microsoft Fabric che includa l'accesso a Power BI o di licenze Power BI separate, come riepilogato nelle indicazioni sulle licenze.

    Figura 2. Microsoft Fabric offre funzionalità per creare valore aziendale dai dati.

• Fattori di costo di Microsoft Purview: Usare Microsoft Purview per la governance e la conformità dei dati unificati. Purview offre un catalogo dati centralizzato, la classificazione dei dati e l'applicazione dei criteri nell'intero patrimonio di dati. I dati possono trovarsi in OneLake, Azure, locale, SaaS di terze parti o in altre piattaforme cloud. I fattori chiave dei costi di Purview includono le licenze basate su sottoscrizione e le funzionalità basate sul consumo. Budget per le licenze continuative e il volume di dati e servizi gestiti con Purview.

• Fattori di costo di Azure: Si usano le sottoscrizioni di Azure per ospitare le capacità di calcolo di Fabric e l'account Microsoft Purview. Non sono previsti costi aggiuntivi per le sottoscrizioni Azure. Se si integrano altri servizi di Azure, ad esempio Azure Databricks o Azure Machine Learning, nella piattaforma unificata, tenere presente che questi servizi hanno modelli tariffari personalizzati. Pianificare questi costi. Vedere i fattori di costo per Azure Databricks e Azure Machine Learning.

Quanto tempo ci vuole per vedere il valore?

Microsoft Fabric è progettato per offrire valore rapidamente. Il time-to-value è breve perché l'unificazione non dipende dalla migrazione completa. Teams può iniziare con un piccolo set di prodotti dati di alto valore. Ogni passaggio aggiunge valore limitando il rischio. In pratica, molte organizzazioni vedono valore entro settimane per gli scenari iniziali di analisi o intelligenza artificiale. Man mano che Fabric diventa la base standard per i prodotti dati, l'analisi e l'intelligenza artificiale, il valore aumenta grazie al riutilizzo e agli standard coerenti nell'intera organizzazione.

Come creare una piattaforma dati unificata?

Cloud Adoption Framework di Microsoft delinea un framework in quattro passaggi per l'unificazione della piattaforma dati. Il processo si estende sulla pianificazione e sull'organizzazione della strategia dei dati. Vengono illustrate le decisioni relative all'architettura. Consente inoltre di impostare baseline di governance e sicurezza e definire gli standard operativi.

1. Pianificazione: Scopri come stabilire la proprietà dei dati e definire le priorità per le risorse necessarie per creare e sostenere prodotti di dati di valore.

2. Architettura: informazioni su come progettare un'architettura unificata della piattaforma dati in Azure, Microsoft Fabric e Microsoft Purview.

3. Governance dei dati: informazioni su come stabilire i requisiti di governance e sicurezza a livello di organizzazione per i dati nell'ecosistema dei dati.

4. Fabric governance: informazioni su come gestire Microsoft Fabric in modo che i domini dati possano operare in modo sicuro e affidabile all'interno dei requisiti a livello di organizzazione.

5. Standard operativi: informazioni su come stabilire standard coerenti per la creazione e l'uso di prodotti di dati attendibili nell'organizzazione.

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