Birleşik veri platformunun benimsenmesi

Bu makale, birleşik bir veri platformuna yönetici genel bakışı sağlar ve karar alıcıların bilinçli bir benimseme kararı alması için ihtiyaç duyduğu önemli soruları yanıtlar.

Her kuruluş, verilerinin iş kararlarına güvenle yön vermesini ister. Verilere güvenilmeli, analiz ve yapay zeka için kolayca yeniden kullanılabilir ve varsayılan olarak güvenli olmalıdır. Çoğu kuruluş için bu hedefe ulaşmak zordur. Veriler sistemlere ve ekiplere yayılır. Standartlar farklılık gösterir. İdare tutarsız. Bu sorunlar, analiz ve yapay zekanın güvenle kullanılmasını zor hale getirir.

Birçok kuruluş, veri platformlarını Microsoft Fabric ile birleştirerek bu sınamayı ele alır. Fabric, ekiplerin kuruluş genelinde analiz ve yapay zeka için yönetilebilen ve güvenli bir şekilde kullanılabilecek güvenilir veri ürünleri oluşturmasına olanak tanır. Bu kılavuz, karar alıcılara bu değişikliği yapmak ve birleşik bir veri temeli oluşturmak için ihtiyaç duydukları çerçeveyi sağlar.

Çözümler ve karar ağacı

Kavramsal

Yapay zeka ve analiz için birleşik bir veri platformunun kavramsal mimarisi.

Karar ağacı

Akış bir dizi evet-hayır sorusu sorar. Her "Evet", belirli yönergelere yol açar. İlk soru, kuruluşun veri önceliklerini anlama veya verilerden daha fazla değer elde etmek için beceri oluşturma konusunda yardıma ihtiyacı olup olmadığını sorar. Evet ise, rehberlik kişileri roller, eğitim ve hazırlık etkinlikleri aracılığıyla hazırlamaktır. İkinci soru, kuruluşun analiz ve yapay zekayı desteklemek için bulutlar ve iş yükleri genelindeki verilere erişmek için birleşik bir yönteme ihtiyacı olup olmadığını sorar. Evet ise, kılavuz birleşik veri platformu olarak Microsoft Fabric kullanmaktır. Üçüncü soru, kuruluşun operasyonel verileri iş değerine dönüştürme veya verileri Microsoft Foundry gibi yapay zeka sistemlerine güvenli bir şekilde besleme konusunda yardıma ihtiyacı olup olmadığını sorar. Evet ise, Azure hizmetlerini Fabric ile entegre etme yönlendirmesi verilir. Dördüncü soru, kuruluşun verilere erişimi denetleme veya verileri tutarlı bir şekilde güvenli hale getirme konusunda yardıma ihtiyacı olup olmadığını sorar. Evet ise, kılavuz Microsoft Purview ve ilgili denetimleri kullanarak idare ve güvenlik temellerini ayarlamaktır. Beşinci soru, kuruluşun analiz ve yapay zeka için veri ürünlerini işlemek, güvenli hale getirmek ve kullanmak için tutarlı kurumsal standartlar ayarlama konusunda yardıma ihtiyacı olup olmadığını sorar. Evet ise, bu kılavuz veri ürünleri, güvenlik ve yaşam döngüsü yönetimi için operasyonel standartlar belirlemektir. Akış, birleşik veri platformu ve standartları uygulandıktan sonra yapay zekayı benimsemeye ve yapay zeka aracılarını benimsemeye işaret ederek sona erer.

Microsoft karar ağacı birleşik veri platformunuza yol gösterir.

Neden birleşik bir veri platformu?

çoğu iş ve teknoloji lideri parçalanmış verilerin maliyetini anlar. Bunları genellikle geri tutan şey, düzeltmenin büyük, riskli geçişler gerektirdiği inancıdır. Microsoft Fabric farklı bir yaklaşım benimser ve kesinti olmadan değer sunar. Başlıca avantajlar şunlardır:

• Minimal iş kesintisi: Fabric sanallaştırma (kısayollar) ve seçmeli çoğaltma (yansıtma) kullanarak mevcut sistemlere bağlanır. Teams, geçerli işlemleri kesintiye uğratmadan verilere erişimi birleştirebilir.

• Yerleşik idare: Fabric, veri mühendisliği, analitik ve iş zekasını tek bir platforma getirir. Güvenlik ve idare ilkeleri bir kez tanımlanır ve birden çok araçta farklı şekilde yeniden oluşturulması ve uygulanması yerine tutarlı bir şekilde uygulanır.

• Foundation for AI and analytics: Fabric kuruluşların yeniden kullanılabilir, yüksek kaliteli veri ürünleri üretmesini sağlar. Bu güvenilir ürünler analiz ve yapay zeka girişimlerini hızlandırıyor. Fabric IQ, verilerin birleştirilmesine ve bağlamsallaştırılmasına yardımcı olur. Foundry IQ Microsoft Foundry aracılarının yönetilen, güvenilen veriler üzerinde mantık yürütmesine olanak tanır.

Hangi yatırım düzeyi gereklidir?

Veri platformunu birleştirmek, her sistemin toptan değiştirilmesi değil, yetenek yatırımıdır. Amaç, mevcut veri sistemlerinizi kullanmaya devam etmek ve zaman içinde büyüyebilecek paylaşılan bir temel oluşturmaktır. Önemli maliyet faktörleri şunlardır:

• Microsoft Fabric maliyet faktörleri: Başlıca maliyet faktörleri şunlardır (bkz. Şekil 2):

  • Compute: Oluşturduğunuz işlem kapasitesi (Fabric kapasiteleri).

  • Depolama: OneLake'de kullandığınız depolama alanı.

  • Çoğaltma: Gerçekleştirdiğiniz veri çoğaltması (Yansıtma).

  • Power BI: Lisanslama kılavuzunda özetlenen şekilde, kullanıcıların Power BI erişimi veya ayrı Power BI lisansları içeren yeterli Microsoft Fabric kapasitesine sahip olduğundan emin olun.

    Şekil 2. Microsoft Fabric'in veri üzerinden iş değeri oluşturma yetenekleri.

• Microsoft Purview maliyet faktörleri: Birleşik veri idaresi ve uyumluluğu için Microsoft Purview'u kullanın. Purview, tüm veri varlığınızda merkezi bir veri kataloğu, veri sınıflandırması ve ilke zorlaması sağlar. Veriler OneLake, Azure, şirket içi, üçüncü taraf SaaS veya diğer bulut platformlarında olabilir. Purview maliyet faktörleri arasında abonelik tabanlı lisanslama ve tüketim tabanlı özellikler yer alır. Hem devam eden lisanslama hem de Purview ile idare ettiğiniz veri ve hizmet hacmi için bütçe.

• Azure maliyet faktörleri: Fabric işlem (kapasiteler) ve Microsoft Purview hesabınızı barındırmak için Azure abonelikleri kullanırsınız. Azure abonelikleri için ek maliyet yoktur. Azure Databricks veya Azure Machine Learning gibi diğer Azure hizmetlerini birleşik platformunuzla tümleştirirseniz bu hizmetlerin kendi fiyatlandırma modellerine sahip olduğunu unutmayın. Bu maliyetleri planlayın. Azure Databricks ve Azure Machine Learning için maliyet faktörlerine bakın.

Değeri görmenize ne kadar kaldı?

Microsoft Fabric, hızlı bir şekilde değer sunmak için tasarlanmıştır. Birleştirme tam geçişe bağlı olmadığından değer elde etme süresi kısadır. Ekipler küçük bir yüksek değerli veri ürünleri kümesiyle başlayabilir. Her adım, riski sınırlarken değer ekler. Uygulamada, birçok kuruluş ilk analiz veya yapay zeka senaryoları için haftalar içinde değer görür. Fabric veri ürünleri, analiz ve yapay zeka için standart temel haline geldikçe, değer kuruluş genelinde yeniden kullanım ve tutarlı standartlar aracılığıyla artar.

Birleşik veri platformu nasıl oluşturulur?

Microsoft'un Bulut Benimseme Çerçevesi, veri platformunuzu birleştirmek için dört adımlı bir çerçeveyi özetler. Süreç, veri stratejinizi planlamayı ve düzenlemeyi kapsıyor. Mimari kararlarını kapsar. Ayrıca idare ve güvenlik temellerini ayarlamanıza ve operasyonel standartları tanımlamanıza da yardımcı olur.

1. Planlama: Veri sahipliği oluşturmayı ve değerli veri ürünlerini oluşturmak ve sürdürmek için gereken kaynakları önceliklendirmeyi öğrenin.

2. Mimari: Azure, Microsoft Fabric ve Microsoft Purview genelinde birleşik bir veri platformu mimarisi tasarlamayı öğrenin.

3. Veri yönetişimi: Veri varlığınız genelindeki veriler için kuruluş genelinde yönetişim ve güvenlik gereksinimleri oluşturma hakkında bilgi edinin.

4. Fabric yönetişimi: Veri etki alanlarının kuruluş genelindeki gereksinimler dahilinde güvenli ve güvenilir bir şekilde çalışabilmesi için Microsoft Fabric’i nasıl yöneteceğinizi öğrenin.

5. operasyonel standartlar: Kuruluşunuz genelinde güvenilir veri ürünleri oluşturmak ve kullanmak için tutarlı standartlar oluşturmayı öğrenin.

Sonraki adım

Birleşik veri platformu için planlama