Data Lake i nowoczesna platforma danych Microsoft Fabric dla AI

Firmy, które potrafią skutecznie zarządzać, analizować i wykorzystywać swoje dane, zyskują przewagę konkurencyjną. Jednak sama technologia to tylko połowa sukcesu. Prawdziwa transformacja AI wymaga zmiany kultury organizacyjnej, w której decyzje biznesowe podejmowane są w oparciu o dane, a nie intuicję.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zrewolucjonizowały sposób, w jaki firmy wykorzystują dane, umożliwiając automatyzację złożonych procesów i odkrywanie nowych wzorców. Aby jednak AI mogła efektywnie działać, potrzebuje dostępu do wysokiej jakości danych - i to w ogromnych ilościach.

Właśnie tu na scenę wkracza Data Lake - innowacyjne rozwiązanie, które pozwala organizacjom przechowywać i analizować dane w niemal nieograniczonych ilościach, niezależnie od ich formatu czy struktury.

Co to jest Data Lake

Data Lake (jezioro danych) to nowoczesne repozytorium magazynowe, które przechowuje ogromne ilości danych w ich natywnym, nieprzetworzonym formacie. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów przechowywania, Data Lake może gromadzić dane w ich oryginalnej postaci, bez konieczności wcześniejszego określania ich struktury czy przeprowadzania transformacji.

Nazwa "jezioro danych" doskonale oddaje istotę tego rozwiązania - podobnie jak naturalne jezioro może przyjmować wodę z różnych źródeł (rzek, strumieni, opadów), tak Data Lake gromadzi dane z wielu różnorodnych źródeł. Mogą to być dane ustrukturyzowane (np. tabele baz danych, arkusze Excel), częściowo ustrukturyzowane (np. pliki XML, strony internetowe) lub całkowicie nieustrukturyzowane (np. obrazy, pliki audio, tweety).

Data Lake działa na zasadzie "schema-on-read" (schemat przy odczycie), co oznacza, że dane są przechowywane w ich oryginalnej formie, a struktura jest nakładana dopiero w momencie, gdy dane są faktycznie wykorzystywane. Dzięki temu organizacje mogą zachować wszystkie swoje dane, nawet jeśli obecnie nie widzą dla nich zastosowania - w przyszłości mogą okazać się bezcenne dla nowych rodzajów analiz.

Data Lake jest zoptymalizowany pod kątem skalowania do terabajtów i petabajtów danych. Rozwiązanie to stało się fundamentem dla wielu nowoczesnych zastosowań, takich jak analiza danych Big Data, uczenie maszynowe, analiza predykcyjna czy przetwarzanie danych IoT. W erze, gdy dane są generowane w ogromnych ilościach i różnorodnych formatach, Data Lake dostarcza elastycznej infrastruktury, która może rosnąć wraz z potrzebami organizacji.

Kluczowe przypadki użycia Data Lake obejmują:

• przenoszenie danych w chmurze i Internetu rzeczy (IoT),
• przetwarzanie danych big data,
• analizę, raportowanie oraz
• lokalne przenoszenie danych.

Architektury przechowywania danych

Ewolucja systemów przechowywania danych odzwierciedla zmieniające się potrzeby biznesowe i technologiczne możliwości. Aby zrozumieć, gdzie na tej ścieżce znajduje się Data Lake, warto porównać go z innymi popularnymi rozwiązaniami architektury danych.

• Data warehouse (hurtownia danych) to najstarsze z omawianych rozwiązań. Powstało jako odpowiedź na potrzebę scentralizowanego przechowywania danych biznesowych. Hurtownia danych przechowuje dane w ustrukturyzowanym, relacyjnym formacie, z predefiniowanym schematem (schemat przy zapisie). Dane przed wprowadzeniem do hurtowni są przetwarzane i transformowane (ETL - Extract, Transform, Load). Data Warehouse jest zoptymalizowany pod kątem szybkich zapytań i analiz, ale ma ograniczoną elastyczność.
• Data Lake (jezioro danych) pojawił się jako odpowiedź na potrzebę przechowywania ogromnych ilości różnorodnych danych. W przeciwieństwie do Data Warehouse, przechowuje dane w ich surowej, nieprzetworzoznej formie, bez predefiniowanego schematu. Data Lake stosuje podejście "schema-on-read", co oznacza większą elastyczność, ale potencjalnie dłuższy czas przetwarzania zapytań. Jest idealny do eksploracyjnej analizy danych, uczenia maszynowego i przechowywania danych nieustrukturyzowanych.
• Data lakehouse to najnowsze rozwiązanie, łączące zalety obu poprzednich podejść. Wprowadza strukturę i zarządzanie nad Data Lake, dodając warstwę magazynu Delta Lake bezpośrednio na magazynie danych w chmurze. Data Lakehouse umożliwia transakcje ACID (atomowość, spójność, izolacja, trwałość), wersjonowanie danych i wymuszanie schematu, jednocześnie zachowując elastyczność Data Lake.

Dlaczego organizacje potrzebują wszystkich trzech? Data Warehouse doskonale sprawdza się w standardowym raportowaniu i analizie biznesowej. Data Lake jest niezbędny do przechowywania surowych danych i zaawansowanych analiz. Data Lakehouse łączy te światy, oferując jednocześnie wydajność, niezawodność i elastyczność.

W praktyce, wiele organizacji implementuje hybrydowe podejście, gdzie dane są najpierw gromadzone w Data Lake, następnie przetwarzane i ładowane do Data Warehouse do celów raportowania, a zaawansowane analizy są wykonywane bezpośrednio na Data Lakehouse.

Data Lake w rozwiązaniach Microsoft

Microsoft oferuje kompleksowe rozwiązania Data Lake w ramach swoich platform chmurowych - Microsoft Azure oraz nowszej, ujednoliconej platformy Microsoft Fabric, która łączy różne narzędzia analityczne w jeden ekosystem.

Azure Data Lake Storage (ADLS) jest podstawowym komponentem rozwiązania Microsoft w zakresie jezior danych. Jest to w pełni zarządzana, skalowalna usługa w chmurze, która umożliwia przechowywanie nieograniczonej ilości danych w ich natywnym formacie. ADLS łączy funkcjonalności Azure Blob Storage z zaawansowanymi możliwościami Data Lake, takimi jak hierarchiczna przestrzeń nazw, dostęp kompatybilny z Apache Hadoop i ulepszone zabezpieczenia.

Microsoft Fabric, wprowadzony jako kompleksowa platforma analityczna, integruje Data Lake ze wszystkimi niezbędnymi narzędziami do analizy danych. W centrum Fabric znajduje się OneLake - ujednolicony, logiczny Data Lake, który działa jako wspólna warstwa przechowywania dla wszystkich obciążeń analitycznych. OneLake automatycznie organizuje dane, umożliwia łatwe zarządzanie uprawnieniami i zapewnia spójny dostęp do danych z różnych narzędzi np. Microsoft 365 Copilot.

Funkcjonalności Data Lake w ekosystemie Microsoft, które wspierają wykorzystanie AI, obejmują:

• Integrację z Azure Databricks - platformą umożliwiającą zaawansowane przetwarzanie danych, eksplorację, wizualizację oraz tworzenie modeli uczenia maszynowego i AI.
• Połączenie z Azure Synapse Analytics - usługą, która umożliwia wydajne zapytania i analizę dużych zbiorów danych przechowywanych w Data Lake.
• Wsparcie dla Azure Machine Learning - usługi umożliwiającej tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
• W ramach Microsoft Fabric - integrację z Fabric AI i Microsoft Copilot, która pozwala na wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do analizy danych biznesowych.

Możliwość przechowywania różnorodnych danych potrzebnych do trenowania modeli AI - od ustrukturyzowanych tabel po nieustrukturyzowane obrazy, dźwięki i tekst.

Dla kogo jest Data Lake?

Data Lake to rozwiązanie, które przynosi korzyści organizacjom różnej wielkości i z różnych branż, choć największą wartość dostarcza tym, które generują lub przetwarzają duże ilości różnorodnych danych.

Szczególnie dobrze sprawdza się w firmach z branży mediów strumieniowych, gdzie analizuje się zachowania użytkowników dla ulepszenia algorytmów rekomendacji. W sektorze finansowym pomaga w zarządzaniu ryzykiem poprzez analizę danych rynkowych w czasie rzeczywistym. Organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują Data Lake do poprawy jakości opieki nad pacjentami, a detaliści do konsolidacji danych z wielu punktów styku z klientem.

Data Lake jest również nieodzowny dla firm pracujących z IoT, które generują ogromne ilości danych z czujników, oraz dla wszystkich organizacji, które chcą wykorzystać potencjał uczenia maszynowego i analityki predykcyjnej. Jest to fundamentalne rozwiązanie dla firm dążących do transformacji cyfrowej i budowania kultury opartej na danych.

Jak najlepiej wykorzystać Data Lake w biznesie?

Data Lake oferuje ogromny potencjał dla biznesu, który można uwolnić poprzez strategiczne podejście do jego implementacji i wykorzystania:

• Centralizacja danych – zgromadź wszystkie dane organizacyjne w jednym miejscu, eliminując silosy informacyjne i ułatwiając dostęp do nich.
• Przechowywanie wszystkiego – zachowuj dane w ich oryginalnej formie, nawet jeśli obecnie nie masz dla nich zastosowania; w przyszłości mogą okazać się bezcenne.
• Demokratyzacja dostępu do danych – umożliw różnym zespołom w organizacji eksplorację i analizę danych według własnych potrzeb.
• Eksperymentowanie z modelami AI – wykorzystaj ogromne zbiory danych do trenowania zaawansowanych modeli uczenia maszynowego.
• Personalizacja doświadczeń klientów – analizuj zachowania użytkowników, aby dostarczać im spersonalizowane treści i usługi.
• Optymalizacja procesów biznesowych – identyfikuj wzorce i trendy, które pomogą usprawnić operacje i zredukować koszty.

Gdzie wykorzystywany jest Data Lake?

Data Lake stanowi fundament dla wielu nowoczesnych systemów analitycznych i przetwarzania danych, które wykraczają poza tradycyjne zastosowania biznesowe.

W systemach Internetu Rzeczy (IoT) Data Lake jest niezbędny do gromadzenia i analizy ogromnych ilości danych generowanych przez czujniki i urządzenia. W medycynie precyzyjnej służy do przechowywania i analizowania danych genomicznych, które pomagają w dostosowaniu leczenia do indywidualnych pacjentów.

Data Lake jest również kluczowy dla systemów inteligentnych miast, gdzie dane z czujników miejskich, kamer i innych źródeł są wykorzystywane do optymalizacji ruchu, zużycia energii i bezpieczeństwa publicznego.

W branży motoryzacyjnej Data Lake przechowuje dane z pojazdów autonomicznych, pomagając w ich doskonaleniu, a w digital marketingu - dane o zachowaniach klientów, wspierające kampanie marketingowe oparte na danych. Data Lake stanowi również fundament dla systemów analitycznych w czasie rzeczywistym, niezbędnych w finansach i handlu elektronicznym.

Jakie są korzyści z wykorzystania Data Lake w transformacji AI firmy?

Wdrożenie Data Lake w ramach ekosystemu Microsoft AI przynosi liczne korzyści dla organizacji dążących do transformacji opartej na AI:

• Elastyczne przechowywanie danych – możliwość gromadzenia danych w różnych formatach bez konieczności wcześniejszego ich strukturyzowania.
• Skalowalność – automatyczne skalowanie pojemności w miarę wzrostu ilości danych, bez przestojów czy utraty wydajności.
• Integracja z narzędziami AI – bezproblemowa współpraca z usługami Azure Machine Learning, Cognitive Services i innymi narzędziami AI.
• Redukcja kosztów – optymalizacja kosztów dzięki przechowywaniu danych w ich surowej postaci, bez potrzeby kosztownego przetwarzania ETL.
• Wsparcie dla zaawansowanych modeli AI – możliwość trenowania złożonych modeli uczenia głębokiego na ogromnych zbiorach różnorodnych danych.
• Demokratyzacja AI – ułatwienie dostępu do danych i narzędzi AI dla różnych zespołów w organizacji.
• Szybsze wdrażanie innowacji – skrócenie czasu od koncepcji do wdrożenia nowych rozwiązań opartych na AI.

W jaki sposób Data Lake integruje się z innymi rozwiązaniami

Data Lake stanowi centralny element ekosystemu Microsoft, który płynnie integruje się z szeroką gamą narzędzi i usług, tworząc kompleksowe środowisko do analizy danych i tworzenia rozwiązań AI.

W ramach Microsoft Fabric, OneLake działa jako wspólna warstwa przechowywania, która łączy wszystkie doświadczenia analityczne. Dzięki temu użytkownicy mogą pracować z tymi samymi danymi przy użyciu różnych narzędzi, bez konieczności ich kopiowania czy przenoszenia. Data Lake w Fabric integruje się bezpośrednio z Lakehouse, umożliwiając łatwe przekształcanie surowych danych w ustrukturyzowane formaty odpowiednie dla SQL i Power BI.

W ekosystemie Azure, Data Lake Storage integruje się z Azure Data Factory, który umożliwia tworzenie przepływów pracy opartych na danych do organizowania i automatyzowania przenoszenia i transformacji danych. Dzięki integracji z Azure Databricks, użytkownicy mogą korzystać z zaawansowanych możliwości przetwarzania Apache Spark bezpośrednio na danych przechowywanych w Data Lake.

Azure Synapse Analytics oferuje głęboką integrację z Data Lake, umożliwiając wydajne zapytania i analizę dużych zbiorów danych. Z kolei Azure Machine Learning pozwala na wykorzystanie danych z Data Lake do trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.

Co więcej, Microsoft Fabric zapewnia bezproblemową integrację z Power BI, umożliwiając tworzenie zaawansowanych wizualizacji i raportów na podstawie danych przechowywanych w Data Lake, oraz z Power Apps i Power Automate, co pozwala na szybkie tworzenie aplikacji i automatyzację procesów biznesowych.

Czym jest Microsoft Fabric

Microsoft Fabric to kompleksowa, zintegrowana platforma danych i analityki stworzona z myślą o przedsiębiorstwach poszukujących prostego, a zarazem wszechstronnego rozwiązania do gromadzenia, przetwarzania i analizy informacji. Platforma działa w modelu SaaS (Software as a Service), co zapewnia łatwość użytkowania i wysoką skalowalność oraz bezpieczeństwo.

Kluczowym założeniem platformy jest unifikacja zasobów i usług w jednym spójnym środowisku. Zamiast integrować rozwiązania od różnych dostawców, Microsoft Fabric oferuje ujednolicony stos technologiczny bazujący na chmurze Microsoft Azure, który usprawnia pracę zarówno zespołom biznesowym, jak i specjalistom IT.

Dane w Microsoft Fabric są przechowywane w OneLake – centralnym repozytorium, eliminującym konieczność korzystania z wielu, często rozproszonych magazynów danych. Dzięki temu firmy mogą efektywniej zarządzać dostępem, zachowywać spójność danych i zapewniać zgodność z przepisami.

Wbudowane mechanizmy sztucznej inteligencji (AI) pomagają lepiej rozumieć dane i wykorzystywać je w usługach Microsoft Azure AI Services i konkretnych zastosowaniach – od raportowania w czasie rzeczywistym po zaawansowane modelowanie uczenia maszynowego dostępne w Microsoft Azure AI Foundry.

Jednym z najbardziej innowacyjnych elementów platformy jest Microsoft 365 Copilot, integralna część Fabric. Copilot to asystent oparty na generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), który automatyzuje rutynowe zadania, uzupełnia braki w wiedzy specjalistycznej i podpowiada optymalne operacje na danych. W rezultacie użytkownicy mogą szybciej tworzyć raporty, formułować zapytania i wdrażać procesy inżynierii danych, bez potrzeby pisania złożonych skryptów.

Co więcej, Copilot analizuje kontekst danych i dostosowuje sugestie do specyficznych potrzeb biznesowych. W efekcie organizacje korzystające z Microsoft Fabric, wspartego przez Copilot zyskują zintegrowane środowisko do sprawnego łączenia danych z różnorodnych źródeł jak np. Microsoft Dynamics 365 CRM, projektowania zaawansowanych potoków analitycznych i wykorzystywania algorytmów uczenia maszynowego oraz gotowych dużych (LLM) i małych modeli (SLM) w codziennej pracy.

Ta spójna platforma znacząco redukuje koszty administracyjne, przyspiesza wdrożenia nowych projektów w Power Platform i Microsoft Copilot Studio oraz efektywnie wspiera zespoły na każdym szczeblu w maksymalnym wykorzystaniu potencjału informacji.

Zwrot z inwestycji wdrożenia ujednoliconej platformy danych Microsoft Fabric

Raport Forrester - The Total Economic Impact™ Of Microsoft Fabric (TEI) pokazuje, że Microsoft Fabric zapewnia 379% zwrotu z inwestycji (ROI) w ciągu trzech lat przy 9,79 mln USD NPV. Analizując firmę o przychodach na poziomie 5 mld USD, Fabric zwiększył produktywność inżynierów danych o 25% (1,8 mln USD oszczędności), zwiększył wydajność analityków biznesowych o 20% (4,8 mln USD oszczędności) i wygenerował 3,6 mln USD zysków dzięki lepszym decyzjom.

Oszczędności infrastrukturalne osiągnęły 779 tys. USD, a retencja pracowników poprawiła się o 8%. Zunifikowana platforma integruje inżynierię danych, magazynowanie, naukę i analizę w czasie rzeczywistym, eliminując silosy. Model SaaS i intuicyjny interfejs umożliwiają dostępność danych w całej organizacji, wspierając strategie oparte na danych, wynika z badania Forrester TEI zleconego przez Microsoft.

Podsumowanie

Data Lake to nie tylko rozwiązanie technologiczne, ale strategiczny atut dla każdej organizacji, która chce w pełni wykorzystać potencjał swoich danych. W świecie, gdzie dane są generowane z bezprecedensową prędkością i w niespotykanej wcześniej różnorodności, tradycyjne podejścia do ich przechowywania i analizy przestają być wystarczające.

Implementacja Data Lake, szczególnie w ramach kompleksowych platform takich jak Microsoft Azure AI Services czy Microsoft Fabric, pozwala organizacjom na przełamanie silosów danych, demokratyzację dostępu do informacji i uwolnienie potencjału analitycznego. Jest to fundament, na którym można budować zaawansowane rozwiązania Microsoft AI i uczenia maszynowego.

Firmy, które skutecznie wdrażają Data Lake, zyskują przewagę konkurencyjną poprzez lepsze zrozumienie potrzeb klientów, optymalizację procesów operacyjnych i szybsze wprowadzanie innowacji. W erze, gdy szybkość podejmowania decyzji często decyduje o sukcesie lub porażce, dostęp do aktualnych i kompleksowych danych staje się kluczowy.

Data Lake nie jest jednak panaceum - wymaga odpowiedniego zarządzania, kontroli jakości danych i strategicznego podejścia. Tylko wtedy może stać się prawdziwym katalizatorem transformacji cyfrowej AI i wzrostu biznesowego, umożliwiając organizacjom nie tylko reagowanie na zmiany rynkowe, ale aktywne ich kształtowanie.