Leidinggevende strategie voor het combineren van uw gegevens

Gegevensdoel: Elke organisatie wil dat de gegevens bijdragen aan het nemen van zelfverzekerde zakelijke beslissingen. Gegevens moeten worden vertrouwd, eenvoudig te hergebruiken voor analyses en AI en standaard beveiligd zijn. Gegevensvraag: Voor de meeste organisaties is dit doel moeilijk te bereiken. Gegevens worden verspreid over systemen en teams. De standaarden variëren. Governance is inconsistent. Deze problemen maken analyses en AI moeilijk te gebruiken met vertrouwen.

Gegevensoplossing: Veel organisaties pakken deze uitdaging aan door hun gegevensplatform te combineren met Microsoft Fabric. Met Fabric kunnen teams vertrouwde gegevensproducten maken die kunnen worden beheerd en veilig kunnen worden gebruikt voor analyses en AI in de hele organisatie (zie afbeelding 1). Deze richtlijnen bieden besluitvormers het framework dat ze nodig hebben om die verschuiving te maken en een uniforme basis voor gegevens tot stand te brengen.

Afbeelding 1. Geïntegreerd gegevensplatform voor AI en analyses.

Waarom een geïntegreerd gegevensplatform met Fabric?

De meeste zakelijke en technologische leiders begrijpen de kosten van gefragmenteerde gegevens. Wat ze vaak terughoudt, is de overtuiging dat het oplossen van grote, riskante migraties vereist. Microsoft Fabric hanteert een andere benadering en levert waarde zonder onderbreking. Belangrijke voordelen zijn onder andere:

• Minimale bedrijfsonderbreking: Fabric maakt verbinding met bestaande systemen met behulp van virtualisatie (snelkoppelingen) en selectieve replicatie (spiegeling). Teams kunnen de toegang tot gegevens samenvoegen zonder de huidige bewerkingen te onderbreken.

• Ingebouwde governance: Fabric brengt data engineering, analyse en BI in één platform. Beveiligings- en governancebeleidsregels worden eenmaal gedefinieerd en consistent toegepast, in plaats van opnieuw te maken en af te dwingen op verschillende hulpprogramma's.

• Basis voor AI en analyse: Met Fabric kunnen organisaties herbruikbare, hoogwaardige gegevensproducten produceren. Deze vertrouwde producten versnellen analyses en AI-initiatieven. Fabric IQ helpt bij het samenvoegen en contextualiseren van gegevens. Foundry IQ stelt Microsoft Foundry-agents in staat om te redeneren over beheerde, vertrouwde gegevens.

Welk investeringsniveau is vereist?

Het combineren van het gegevensplatform is een investering in mogelijkheden, niet een groothandelsvervanging van elk systeem. Het doel is om uw bestaande gegevenssystemen te blijven gebruiken en een gedeelde basis te bouwen die na verloop van tijd kan groeien. Belangrijke kostenfactoren zijn onder andere:

• Kostenfactoren voor Microsoft Fabric: Primaire kostenfactoren zijn onder meer (zie afbeelding 2):

  • Compute: De rekencapaciteit die u creëert (Fabric-capaciteiten).

  • Opslag: De opslag die u in OneLake gebruikt.

  • Replicatie: De gegevensreplicatie die u uitvoert (spiegeling).

  • Power BI: Zorg ervoor dat gebruikers over voldoende Microsoft Fabric-capaciteit beschikken met Power BI-toegang of afzonderlijke Power BI-licenties, zoals samengevat in de licentierichtlijnen.

    Afbeelding 2. Mogelijkheden van Microsoft Fabric om zakelijke waarde te maken op basis van gegevens.

• Kostenfactoren voor Microsoft Purview: Gebruik Microsoft Purview voor geïntegreerde gegevensbeheer en naleving. Purview biedt een gecentraliseerde gegevenscatalogus, gegevensclassificatie en beleidsafdwinging voor uw hele gegevensomgeving. De gegevens kunnen zich in OneLake, Azure, on-premises, SaaS van derden of andere cloudplatforms bevinden. Key Purview-kostenfactoren omvatten licenties op basis van abonnementen en mogelijkheden op basis van verbruik. Budget voor zowel doorlopende licenties als het volume aan gegevens en services dat u met Purview bestuurt.

• Azure-kostenfactoren: U gebruikt Azure-abonnementen om Fabric-rekenkracht (capaciteiten) en uw Microsoft Purview-account te hosten. Er zijn geen extra kosten verbonden aan Azure-abonnementen. Als u andere Azure-services, zoals Azure Databricks of Azure Machine Learning, integreert in uw geïntegreerde platform, moet u onthouden dat deze services hun eigen prijsmodellen hebben. Plan deze kosten. Bekijk de kostenfactoren voor Azure Databricks en Azure Machine Learning.

Hoe lang totdat u waarde ziet?

Microsoft Fabric is ontworpen om snel waarde te leveren. Tijd tot waarde is kort omdat een eenwording niet afhankelijk is van de volledige migratie. Teams kan beginnen met een kleine set hoogwaardige gegevensproducten. Elke stap voegt waarde toe terwijl het risico wordt beperkt. In de praktijk zien veel organisaties binnen weken waarde voor initiële analyses of AI-scenario's. Naarmate Fabric de standaardbasis wordt voor gegevensproducten, analyses en AI, groeit de waarde door hergebruik en consistente standaarden in de hele organisatie.

Hoe kunt u uw gegevensplatform samenvoegen?

Het Cloud Adoption Framework van Microsoft geeft een overzicht van een vierstapsframework voor het combineren van uw gegevensplatform. Het proces omvat het plannen en organiseren van uw gegevensstrategie. Hierin worden architectuurbeslissingen behandeld. Het helpt u ook bij het instellen van governance- en beveiligingsbasislijnen en het definiëren van operationele standaarden.

1. Gereedheid van de organisatie. Definieer uw gegevensstrategie en stel gegevenseigendom en -domeinen in. Verduidelijken hoe gegevens bedrijfswaarde creëren en wie verantwoordelijk is voor welke gegevens. Bekijk de gereedheid van de organisatie.

2. Architectuur: Bied de technologie die nodig is om uw gegevensplatform te combineren. Microsoft Fabric en vereiste omgevingen instellen in Azure. Zie Architectuur.

3. Basislijnen voor governance en beveiliging: Gebruik Microsoft Purview om centrale zichtbaarheid en governance te krijgen in uw gegevensomgeving. Bouw beveiligings- en nalevingsbasislijnen vanaf het begin in uw Fabric-architectuur. Zie Governance- en beveiligingsbasislijnen.

4. Operationele standaarden. Definieer consistente processen voor het opnemen van onbewerkte gegevens, het maken van gegevensproducten en het beheren van hun levenscyclus. Bepalen hoe gegevensproducten worden gepubliceerd, beveiligd en verbruikt in de hele organisatie. Zie Operationele standaarden.

Door deze stappen te volgen, kunt u uw gegevensplatform op een gestructureerde manier samenvoegen. Als u niet weet waar u moet beginnen, gebruikt u de volgende beslissingsstructuur voor hulp.

Beslissingsstructuur voor het combineren van uw gegevensplatform

De stroom stelt een reeks ja-or-no vragen. Elke ja leidt tot specifieke richtlijnen. De eerste vraag stelt of de organisatie hulp nodig heeft bij het begrijpen van gegevensprioriteiten of het ontwikkelen van vaardigheden om meer waarde uit gegevens te halen. Zo ja, dan is het de richtlijn om mensen voor te bereiden door middel van rollen, training en gereedheidsactiviteiten. De tweede vraag stelt of de organisatie een uniforme manier nodig heeft om toegang te krijgen tot gegevens in clouds en workloads om analyses en AI te ondersteunen. Zo ja, dan is het de richtlijnen om Microsoft Fabric te gebruiken als het geïntegreerde gegevensplatform. De derde vraag stelt of de organisatie hulp nodig heeft bij het omzetten van operationele gegevens in bedrijfswaarde of het veilig invoeren van gegevens in AI-systemen, zoals Microsoft Foundry. Als dat zo is, is het advies om Azure-diensten met Fabric te integreren. Vierde vraag stelt of de organisatie hulp nodig heeft bij het beheren van de toegang tot gegevens of bij het consistent beveiligen van gegevens. Zo ja, de richtlijnen zijn het instellen van governance- en beveiligingsbasislijnen met behulp van Microsoft Purview en gerelateerde besturingselementen. Vijfde vraag stelt of de organisatie hulp nodig heeft bij het instellen van consistente organisatiestandaarden voor het verwerken, beveiligen en gebruiken van gegevensproducten voor analyse en AI. Zo ja, de richtlijnen zijn het instellen van operationele standaarden voor gegevensproducten, beveiliging en levenscyclusbeheer. De stroom eindigt door te verwijzen naar het aannemen van AI en het aannemen van AI-agents zodra het geïntegreerde gegevensplatform en de standaarden zijn geïmplementeerd.

Afbeelding 3. De beslissingsstructuur van Microsoft voor het combineren van uw gegevensplatform.

Volgende stap

In de volgende secties vindt u richtlijnen, controlelijsten, best practices, beslissingsrichtlijnen en afwegingen bij elke stap. De richtlijnen zijn bedoeld voor leiders en besluitvormers die toezicht houden op de strategie en governance van de organisatie.

Gereedheid van de organisatie

Belangrijke termen

Sleutelterm	Definitie
Analytics	De praktijk van het genereren van inzichten van gegevens ter ondersteuning van besluitvorming. Het bevat bijvoorbeeld dashboards, rapporten en visualisaties in Power BI.
AI	Systemen die gegevens gebruiken als invoer in modellen waarmee bedrijfsfunctionaliteit wordt geautomatiseerd. Deze categorie omvat traditionele machine learning-modellen (voorspellend) en generatieve AI-modellen.
Gegevensproduct	Gegevens die in een vorm staan die waardevol zijn voor uw bedrijf, zoals gegevenssets, tabellen, functiesets of AI-trainingsgegevens.
Gegevensdomein	Een grens van verantwoordelijkheid en eigendom voor gegevensproducten, zoals bedrijfseenheden (HR, Marketing, Financiën, Verkoop, Operations) en productlijnen (Product 1, Product 2).
Landingszone voor gegevensbeheer	Een omgeving (bestaande uit een of meer Azure-abonnementen) voor gegevensbeheerresources, zoals Microsoft Purview-accounts en Fabric-capaciteiten.
Gegevenslandingszone	Een omgeving (bestaande uit een of meer Azure-abonnementen) voor gegevens en AI/ML-resources, zoals Azure Databricks, Azure Data Lake Storage en Azure Machine Learning.