Estratégia executiva para unificar os seus dados

Objetivo dos dados: Todas as organizações querem que os seus dados conduzam decisões empresariais confiantes. Os dados devem ser de confiança, fáceis de reutilizar para análises e IA, e seguros por defeito. Desafio de dados: Para a maioria das organizações, este objetivo é difícil de alcançar. Os dados estão distribuídos por sistemas e equipas. Os padrões variam. A governação é inconsistente. Estas questões tornam a análise e a IA difíceis de usar com confiança.

Solução de dados: Muitas organizações estão a enfrentar este desafio unificando a sua plataforma de dados com o Microsoft Fabric. O Fabric permite às equipas criar produtos de dados de confiança que podem ser governados e utilizados de forma segura para análise e IA em toda a organização (ver Figura 1). Esta orientação fornece aos decisores o quadro de que precisam para fazer essa mudança e estabelecer uma base de dados unificada.

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

Porque uma plataforma de dados unificada com o Fabric?

A maioria dos líderes empresariais e tecnológicos compreende o custo dos dados fragmentados. O que muitas vezes os trava é a crença de que resolver o problema requer migrações grandes e arriscadas. O Microsoft Fabric adota uma abordagem diferente e oferece valor sem interrupções. Os principais benefícios incluem:

• Interrupção mínima do negócio: O Fabric liga-se a sistemas existentes através de virtualização (atalhos) e replicação seletiva (espelhamento). As equipas podem unificar o acesso aos dados sem interromper as operações atuais.

• Governação incorporada: O Fabric reúne engenharia de dados, análise e BI numa única plataforma. As políticas de segurança e governação são definidas uma vez e aplicadas de forma consistente, em vez de serem recriadas e aplicadas de forma diferente em múltiplas ferramentas.

• Fundação para IA e análise: O Fabric permite às organizações produzir produtos de dados reutilizáveis e de alta qualidade. Estes produtos de confiança aceleram as análises e iniciativas de IA. O Fabric IQ ajuda a unificar e contextualizar dados. O Foundry IQ permite aos agentes Microsoft Foundry raciocinar sobre dados governados e confiáveis.

Que nível de investimento é necessário?

Unificar a plataforma de dados é um investimento em capacidade, não uma substituição total de todos os sistemas. O objetivo é continuar a utilizar os seus sistemas de dados existentes e construir uma base comum 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 (ver Figura 2):

  • Computação: A capacidade de computação que crias (capacidades Fabric).

  • Armazenamento: O armazenamento que usas no OneLake.

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

  • Power BI: Garantir que os utilizadores têm capacidade suficiente de Microsoft Fabric que inclua acesso ao Power BI ou licenças separadas para Power BI, conforme resumido na orientação de licenciamento.

    Figura 2. O Microsoft Fabric é capaz de criar valor empresarial a partir dos dados.

• Fatores de custo do Microsoft Purview: Use o Microsoft Purview para governação unificada de dados e conformidade. A Purview disponibiliza um catálogo de dados centralizado, classificação de dados e aplicação de políticas em todo o seu património de dados. Os dados podem estar em OneLake, Azure, on-premises, SaaS de terceiros ou noutras plataformas cloud. Os principais fatores de custo da Purview incluem licenciamento baseado em subscrição e capacidades baseadas no consumo. Inclua no orçamento tanto o licenciamento contínuo como o volume de dados e serviços que gere com o Purview.

• Fatores de custo do Azure: Utilizas subscrições Azure para alojar recursos de computação Fabric (capacidades) e a tua conta Microsoft Purview. Não há custo extra para as subscrições do Azure. Se integrar outros serviços Azure, como Azure Databricks ou Azure Machine Learning, na sua plataforma unificada, lembre-se que estes serviços têm os seus próprios modelos de preços. Planeie esses custos. Veja fatores de custo para Azure Databricks e Azure Machine Learning.

Quanto tempo até veres valor?

O Microsoft Fabric foi concebido para entregar valor rapidamente. O tempo para alcançar valor é curto porque a unificação não depende da migração completa. As equipas podem começar com um pequeno conjunto de produtos de dados de alto valor. Cada etapa acrescenta valor enquanto limita o risco. Na prática, muitas organizações veem valor em poucas semanas para análises iniciais ou cenários de IA. À medida que o Fabric se torna a base padrão para produtos de dados, análises e IA, o valor cresce através da reutilização e de padrões consistentes em toda a organização.

Como unifica a sua plataforma de dados?

O Cloud Adoption Framework da Microsoft descreve uma estrutura de quatro etapas para unificar a sua plataforma de dados. O processo abrange o planeamento e organização da sua estratégia de dados. Abrange decisões de arquitetura. Também ajuda a definir bases de governação e segurança e a definir normas operacionais.

1. Prontidão organizacional. Defina a sua estratégia de dados e estabeleça a propriedade dos dados e os domínios. Esclareça como os dados criam valor para o negócio e quem é responsável por que dados. Ver Prontidão organizacional.

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

3. Bases de governação e segurança: Use o Microsoft Purview para obter visibilidade central e governação em todo o seu património de dados. Construa bases de segurança e conformidade na sua arquitetura Fabric desde o início. Consulte Bases de Governação e Segurança.

4. Normas operacionais. Defina processos consistentes para absorver dados brutos, criar produtos de dados e gerir o seu ciclo de vida. Estabelecer como os produtos de dados são publicados, protegidos e consumidos em toda a organização. Ver Normas operacionais.

Ao seguir estes passos, pode unificar a sua plataforma de dados de forma estruturada. Se não souber por onde começar, utilize a seguinte árvore de decisão para orientação.

Árvore de decisão para unificar a sua plataforma de dados

O fluxo faz uma série de perguntas do tipo sim ou não. Cada "Sim" conduz a orientações específicas. A primeira pergunta pergunta se a organização precisa de ajuda para compreender prioridades de dados ou para desenvolver competências para tirar mais valor dos dados. Se sim, a orientação é preparar as pessoas através de funções, formação e atividades de prontidão. A segunda questão é se a organização precisa de uma forma unificada de aceder a dados entre nuvens e cargas de trabalho para suportar análises e IA. Se sim, a orientação é usar o Microsoft Fabric como plataforma de dados unificada. A terceira questão pergunta se a organização precisa de ajuda para transformar dados operacionais em valor empresarial ou para alimentar de forma segura os sistemas de IA, como a Microsoft Foundry. Se sim, a orientação é integrar os serviços Azure com o Fabric. A quarta pergunta é se a organização precisa de ajuda para controlar o acesso aos dados ou para proteger os dados de forma consistente. Se sim, a orientação é definir bases de governação e segurança usando o Microsoft Purview e controlos relacionados. A quinta pergunta é se a organização precisa de ajuda para estabelecer 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 gestão do ciclo de vida. O fluxo termina apontando para a adoção da IA e da adoção de agentes de IA assim que a plataforma de dados unificada e os padrões estiverem implementados.

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

Próximo passo

Nas secções seguintes, encontrará diretrizes, listas de verificação, melhores práticas, orientações de decisão e compensações em cada etapa. A orientação destina-se a líderes e decisores que supervisionam a estratégia organizacional e a governação.

Prontidão organizacional

Termos principais

Termo-chave	Definição
Análise	A prática de gerar insights a partir de dados para apoiar a tomada de decisões. Inclui dashboards, relatórios e visualizações, por exemplo, no Power BI.
IA	Sistemas que utilizam dados como entrada em modelos que automatizam funcionalidades empresariais. Esta categoria inclui modelos tradicionais de aprendizagem automática (preditivo) e modelos de IA generativa.
Produto de dados	Dados que estão numa forma valiosa para o seu negócio, como conjuntos de dados, tabelas, conjuntos de funcionalidades ou dados de treino de IA.
Domínio dos dados	Um limite de responsabilidade e propriedade para produtos de dados, como unidades de negócio (RH, Marketing, Finanças, Vendas, Operações) e linhas de produtos (Produto 1, Produto 2).
Zona de aterragem de gestão de dados	Um ambiente (composto por uma ou mais subscrições Azure) para recursos de gestão de dados, como contas Microsoft Purview e capacidades Fabric.
Zona de aterragem de dados	Um ambiente (composto por uma ou mais subscrições Azure) para dados e recursos de IA/ML, como Azure Databricks, Azure Data Lake Storage e Azure Machine Learning.