Стратегия руководства по объединению данных

Цель данных: Каждая организация хочет, чтобы данные способствовали уверенности в бизнес-решениях. Данные должны быть доверенными, легко использовать для аналитики и искусственного интеллекта, а также защищаться по умолчанию. Проблема с данными: Для большинства организаций эта цель трудно достичь. Данные распределяется по системам и командам. Стандарты различаются. Управление несогласовано. Эти проблемы затрудняют использование аналитики и искусственного интеллекта с уверенностью.

Решение для данных: Многие организации решают эту проблему, объединяя свою платформу данных с Microsoft Fabric. Fabric позволяет командам создавать надежные продукты данных, которые можно управлять и безопасно использовать для аналитики и искусственного интеллекта в организации (см. рис. 1). Это руководство предоставляет лицам, принимающим решения, основу, необходимую для осуществления этого перехода и установления единой основы данных.

Рис. 1. Унифицированная платформа данных для искусственного интеллекта и аналитики.

Почему единая платформа данных с Fabric?

Большинство руководителей бизнес-технологий понимают стоимость фрагментированных данных. Что часто их останавливает, так это убеждение, что исправление требует крупных, рискованных миграций. Microsoft Fabric принимает другой подход и предоставляет пользу без сбоев. В числе основных преимуществ можно назвать следующие:

• Минимальное нарушение бизнес-процессов: Структура подключается к существующим системам с помощью виртуализации (ярлыков) и выборочной репликации (зеркальное отображение). Команды могут унифицировать доступ к данным, не прерывая текущие операции.

• Встроенная система управления: Структура переносит инженерию данных, аналитику и бизнес-аналитику в одну платформу. Политики безопасности и управления определяются один раз и применяются единообразно, а не повторно создаются и применяются различными способами в разных инструментах.

• Основы для ИИ и аналитики: Fabric позволяет организациям производить повторно используемые продукты данных высокого качества. Эти доверенные продукты ускоряют аналитику и инициативы искусственного интеллекта. Fabric IQ способствует объединению и контекстуализации данных. Foundry IQ позволяет агентам Microsoft Foundry работать с управляемыми и доверенными данными.

Какой уровень инвестиций требуется?

Объединение платформы данных — это инвестиции в возможности, а не оптовая замена каждой системы. Цель заключается в том, чтобы продолжать использовать существующие системы данных и создавать общий фундамент, который может расти с течением времени. К ключевым факторам затрат относятся:

• Факторы затрат Microsoft Fabric: Основные факторы затрат включают (см. рис. 2):

  • Вычисления: Вычислительные мощности, которые вы создаёте (емкости Fabric).

  • Хранение: Хранилище, используемое в OneLake.

  • Репликация: Репликация данных, которую вы выполняете (зеркалирование).

  • Power BI: Убедитесь, что у пользователей достаточно емкости Microsoft Fabric, включая доступ к Power BI или отдельные лицензии Power BI, как описано в руководстве по лицензированию.

    Рис. 2. Возможности Microsoft Fabric для создания бизнес-ценности из данных.

• Факторы затрат Microsoft Purview: Используйте Microsoft Purview для единого управления данными и соответствия требованиям. Purview предоставляет централизованный каталог данных, классификацию данных и принудительное применение политик во всем пространстве данных. Эти данные могут быть в OneLake, Azure, локальной среде, сторонней платформе SaaS или других облачных платформах. Ключевые факторы затрат Purview включают возможности лицензирования на основе подписки и возможности на основе использования. Бюджет как для текущего лицензирования, так и объема данных и служб, которыми вы управляете с помощью Purview.

• Факторы затрат Azure: Вы используете подписки Azure для размещения вычислительных мощностей Fabric (капаситетов) и учетной записи Microsoft Purview. Для подписок Azure не взимается дополнительная плата. Если вы интегрируете другие службы Azure, такие как Azure Databricks или Машинное обучение Azure, в единую платформу, помните, что эти службы имеют собственные модели ценообразования. Запланируйте эти затраты. См. факторы затрат для Azure Databricks и Машинного обучения Azure.

Сколько времени пройдёт, прежде чем вы увидите ценность?

Microsoft Fabric предназначена для быстрого предоставления ценности. Срок достижения ценности короток, так как объединение не зависит от полной миграции. Команды могут начинать с небольшого набора высокоценных продуктов данных. Каждый шаг добавляет значение при ограничении риска. На практике многие организации видят ценность в течение нескольких недель для начальной аналитики или сценариев искусственного интеллекта. Поскольку Fabric становится стандартной основой для продуктов данных, аналитики и искусственного интеллекта, ценность растет благодаря переиспользованию и согласованным стандартам в организации.

Как объединить платформу данных?

Microsoft Cloud Adoption Framework описывает четырехэтапную платформу для объединения платформы данных. Процесс охватывает планирование и упорядочение стратегии обработки данных. В нем рассматриваются решения по архитектуре. Он также помогает задавать базовые показатели управления и безопасности и определять операционные стандарты.

1. Готовность организации. Определите стратегию данных и определите владение данными и домены. Узнайте, как данные создают бизнес-ценность и кто отвечает за данные. См. статью "Готовность организации".

2. Архитектура: Предоставьте технологию, необходимую для объединения платформы данных. Настройте Microsoft Fabric и необходимые среды в Azure. См. архитектуру.

3. Базовые показатели управления и безопасности: Используйте Microsoft Purview, чтобы получить центральную видимость и управление в пределах вашего пространства данных. Создайте базовые показатели безопасности и соответствия требованиям в архитектуре Fabric с самого начала. См. базовые показатели управления и безопасности.

4. Операционные стандарты. Определите согласованные процессы для приема необработанных данных, создания продуктов данных и управления их жизненным циклом. Узнайте, как продукты данных публикуются, защищены и используются в организации. См. операционные стандарты.

Выполнив эти действия, вы можете объединить платформу данных в структурированном виде. Если вы не знаете, где начать, используйте следующее дерево принятия решений для получения рекомендаций.

Дерево принятия решений для объединения платформы данных

Поток задает ряд вопросов, на которые можно ответить "да" или "нет". Каждое слово "Да" приводит к конкретным рекомендациям. Первый вопрос задает вопрос о том, нуждается ли организация в понимании приоритетов данных или создании навыков для получения большей ценности от данных. Если да, руководство рекомендует готовить людей через распределение ролей, обучение и мероприятия по повышению готовности. Второй вопрос задает, требуется ли организации единый способ доступа к данным в облаках и рабочих нагрузках для поддержки аналитики и искусственного интеллекта. Если да, рекомендуется использовать Microsoft Fabric в качестве единой платформы данных. Третий вопрос спрашивает, нужна ли организация помощь в конвертации операционных данных в бизнес-ценность или безопасной подачи данных в системы ИИ, например, Microsoft Foundry. Если да, руководство заключается в интеграции служб Azure с Fabric. Четвертый вопрос задает вопрос о том, нуждается ли организация в управлении доступом к данным или согласованной защите данных. Если да, руководство заключается в настройке базовых показателей управления и безопасности с помощью Microsoft Purview и связанных элементов управления. Пятый вопрос задает, нужна ли организация помощи в настройке согласованных организационных стандартов для обработки, защиты и использования продуктов данных для аналитики и искусственного интеллекта. Если да, руководство заключается в настройке операционных стандартов для продуктов данных, безопасности и управления жизненным циклом. Поток заканчивается указанием на внедрение ИИ и агентов ИИ после того, как единая платформа данных и стандарты будут установлены.

Рис. 3. Дерево принятия решений Майкрософт для объединения платформы данных.

Следующий шаг

В следующих разделах вы найдете руководства, списки проверки, лучшие практики, рекомендации по принятию решений и компромиссы на каждом шаге. Это руководство предназначено для лидеров и принимающих решения, которые осуществляют надзор за стратегией и управлением организации.

Готовность организации

Ключевые термины

Ключевой термин	Определение
Аналитика	Практика создания аналитических сведений из данных для поддержки принятия решений. Она включает панели мониторинга, отчеты и визуализации, например в Power BI.
AI	Системы, использующие данные в качестве входных данных в модели, которые автоматизируют бизнес-функции. Эта категория включает традиционные модели машинного обучения (прогнозные) и генеривные модели ИИ.
Продукт данных	Данные, ценные для вашего бизнеса, такие как наборы данных, таблицы, наборы признаков или данные для обучения ИИ.
Домен данных	Граница ответственности и владения для продуктов данных, таких как подразделения (HR, маркетинг, финансы, продажи, операции) и линии продуктов (Product 1, Product 2).
Посадочная зона управления данными	Среда (состоящая из одной или нескольких подписок Azure) для управления ресурсами данных, такими как учетные записи Microsoft Purview и мощности Fabric.
Зона приема данных	Среда (состоящая из одной или нескольких подписок Azure) для данных и ресурсов ИИ/ML, таких как Azure Databricks, Azure Data Lake Storage и Машинное обучение Azure.