Estratégia executiva para unificar seus dados

Meta de dados: Cada organização quer que seus dados impulsionem decisões comerciais confiantes. Os dados devem ser confiáveis, fáceis de reutilizar para análise e IA e seguros por padrão. Desafio de dados: Para a maioria das organizações, essa meta é difícil de alcançar. Os dados são distribuídos entre sistemas e equipes. Os padrões variam. A governança é inconsistente. Esses problemas tornam a análise e a IA difíceis de usar com confiança.

Solução de dados: Muitas organizações estão lidando com esse desafio unificando sua plataforma de dados com o Microsoft Fabric. O Fabric permite que as equipes criem produtos de dados confiáveis que podem ser controlados e usados com segurança para análise e IA em toda a organização (consulte a Figura 1). Essa orientação fornece aos tomadores de decisão a estrutura necessária para fazer essa mudança e estabelecer uma base de dados unificada.

Figura 1. Plataforma de dados unificada para IA e análise.

Por que uma plataforma de dados unificada com o Fabric?

A maioria dos líderes empresariais e de tecnologia entende o custo dos dados fragmentados. O que muitas vezes os retém é a crença de que corrigi-lo requer migrações grandes e arriscadas. O Microsoft Fabric adota uma abordagem diferente e fornece valor sem interrupções. Os principais benefícios incluem:

• Interrupção mínima dos negócios: O Fabric se conecta a sistemas existentes usando virtualização (atalhos) e replicação seletiva (espelhamento). As equipes podem unificar o acesso a dados sem interromper operações atuais.

• Governança interna: O Fabric traz engenharia de dados, análise e BI para uma única plataforma. As políticas de segurança e governança são definidas uma vez e aplicadas de forma consistente, em vez de serem recriadas e impostas de forma diferente em várias ferramentas.

• Base para IA e análise: O Fabric permite que as organizações produzam produtos de dados reutilizáveis e de alta qualidade. Esses produtos confiáveis aceleram a análise e as iniciativas de IA. O IQ do Fabric ajuda a unificar e contextualizar dados. Foundry IQ permite que os agentes do Microsoft Foundry raciocinem sobre dados confiáveis e controlados.

Qual é o nível de investimento necessário?

Unificar a plataforma de dados é um investimento em funcionalidade, não uma substituição por atacado de todos os sistemas. A meta é continuar usando seus sistemas de dados existentes e criar uma base compartilhada que possa crescer ao longo do tempo. Os principais fatores de custo incluem:

• Fatores de custo do Microsoft Fabric: Os principais fatores de custo incluem (consulte a Figura 2):

  • Calcular: A capacidade de computação que você cria (capacidades do Fabric).

  • Armazenamento: O armazenamento que você usa no OneLake.

  • Replicação: A replicação de dados que você executa (espelhamento).

  • Power BI: Verifique se os usuários têm capacidade suficiente do Microsoft Fabric que inclui acesso do Power BI ou licenças separadas do Power BI, conforme resumido nas diretrizes de licenciamento.

    Figura 2. Funcionalidades do Microsoft Fabric para criar valor de negócios com base em dados.

• Fatores de custo do Microsoft Purview: Use o Microsoft Purview para governança e conformidade de dados unificadas. O Purview fornece um catálogo de dados centralizado, classificação de dados e imposição de políticas em todo o seu patrimônio de dados. Os dados podem estar no OneLake, no Azure, no local, no SaaS de terceiros ou em outras plataformas de nuvem. Os principais fatores de custo do Purview incluem licenciamento baseado em assinatura e capacidades baseadas em consumo. Orçamento para licenciamento contínuo e o volume de dados e serviços que você gerencia com o Purview.

• Fatores de custo do Azure: Você usa assinaturas do Azure para hospedar a computação do Fabric (capacidades) e sua conta do Microsoft Purview. Não há custo adicional para assinaturas do Azure. Se você integrar outros serviços do Azure, como o Azure Databricks ou o Azure Machine Learning, em sua plataforma unificada, lembre-se de que esses serviços têm seus próprios modelos de preços. Planeje esses custos. Confira os fatores de custo do Azure Databricks e do Azure Machine Learning.

Quanto tempo levará para perceber o valor?

O Microsoft Fabric foi projetado para fornecer valor rapidamente. O tempo para obter valor é curto porque a unificação não depende da migração completa. O Teams pode começar com um pequeno conjunto de produtos de dados de alto valor. Cada etapa adiciona valor ao limitar o risco. Na prática, muitas organizações veem valor em poucas semanas ao implementar cenários iniciais de análise ou IA. À medida que o Fabric se torna a base padrão para produtos de dados, análise e IA, o valor cresce por meio de reutilização e padrões consistentes em toda a organização.

Como unificar sua plataforma de dados?

O Cloud Adoption Framework da Microsoft descreve uma estrutura de quatro etapas para unificar sua plataforma de dados. O processo abrange o planejamento e a organização de sua estratégia de dados. Ele aborda as decisões de arquitetura. Ele também ajuda você a definir linhas de base de governança e segurança e definir padrões operacionais.

1. Preparação organizacional. Defina sua estratégia de dados e estabeleça domínios e propriedade de dados. Esclareça como os dados criam valor comercial e quem é responsável por quais dados. Consulte a preparação organizacional.

2. Arquitetura: Forneça a tecnologia necessária para unificar sua plataforma de dados. Configure o Microsoft Fabric e os ambientes necessários no Azure. Consulte Arquitetura.

3. Linhas de base de segurança e governança: Use o Microsoft Purview para obter visibilidade central e governança em seu patrimônio de dados. Crie linhas de base de segurança e conformidade em sua arquitetura do Fabric desde o início. Consulte linhas de base de governança e segurança.

4. Padrões operacionais. Defina processos consistentes para ingerir dados brutos, criar produtos de dados e gerenciar seu ciclo de vida. Estabeleça como os produtos de dados são publicados, protegidos e consumidos em toda a organização. Consulte os padrões operacionais.

Seguindo estas etapas, você pode unificar sua plataforma de dados de forma estruturada. Se você não souber por onde começar, use a árvore de decisão a seguir para obter diretrizes.

Árvore de decisão para unificar sua plataforma de dados

O fluxo faz uma série de perguntas de sim ou não. Cada "Sim" leva a diretrizes específicas. A primeira pergunta pergunta se a organização precisa de ajuda para entender as prioridades de dados ou criar habilidades para obter mais valor dos dados. Se sim, a orientação é preparar as pessoas por meio de funções, treinamento e atividades de preparação. A segunda pergunta pergunta se a organização precisa de uma maneira unificada de acessar dados entre nuvens e cargas de trabalho para dar suporte à análise e à IA. Se sim, a orientação é usar o Microsoft Fabric como a plataforma de dados unificada. A terceira pergunta pergunta se a organização precisa de ajuda para transformar dados operacionais em valor de negócios ou alimentar dados com segurança em sistemas de IA, como o Microsoft Foundry. Se sim, a orientação é integrar os serviços do Azure ao Fabric. A quarta pergunta pergunta se a organização precisa de ajuda para controlar o acesso aos dados ou proteger dados de forma consistente. Em caso afirmativo, a orientação é definir linhas de base de governança e segurança usando o Microsoft Purview e controles relacionados. A quinta pergunta pergunta se a organização precisa de ajuda para definir padrões organizacionais consistentes para processar, proteger e consumir produtos de dados para análise e IA. Se sim, a orientação é definir padrões operacionais para produtos de dados, segurança e gerenciamento de ciclo de vida. O fluxo termina apontando para a adoção da IA e a adoção de agentes de IA depois que a plataforma de dados unificada e os padrões estiverem em vigor.

Figura 3. Árvore de decisão da Microsoft para unificar sua plataforma de dados.

Próxima etapa

Nas seções a seguir, você encontrará diretrizes, listas de verificação, práticas recomendadas, diretrizes de decisão e compensações em cada etapa. A orientação é para líderes e tomadores de decisão que supervisionam a estratégia organizacional e a governança.

Preparação organizacional

Principais termos

Termo-chave	Definição
Análises de dados	A prática de gerar insights de dados para dar suporte à tomada de decisões. Ele inclui dashboards, relatórios e visualizações, por exemplo, no Power BI.
IA	Sistemas que usam dados como entrada em modelos que automatizam a funcionalidade de negócios. Essa categoria inclui modelos de machine learning tradicionais (preditivos) e modelos de IA generativos.
Produto de dados	Dados que estão em uma forma que é valiosa para sua empresa, como conjuntos de dados, tabelas, conjuntos de características ou dados de treinamento de IA.
Domínio de dados	Um limite de responsabilidade e propriedade para produtos de dados, como unidades de negócios (RH, Marketing, Finanças, Vendas, Operações) e linhas de produtos (Produto 1, Produto 2).
Zona de aterrissagem de gerenciamento de dados	Um ambiente (composto por uma ou mais assinaturas do Azure) para recursos de gerenciamento de dados, como contas do Microsoft Purview e capacidades do Fabric.
Zona de destino de dados	Um ambiente (composto por uma ou mais assinaturas do Azure) para dados e recursos de IA/ML, como o Azure Databricks, o Azure Data Lake Storage e o Azure Machine Learning.